AWS lance Amazon Lookout pour les métriques

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  • Amazon Web Services a lancé hier Amazon Lookout for Metrics, un service entièrement géré qui détecte les anomalies dans les métriques et aide à déterminer leurs causes profondes.

    Amazon Lookout for Metrics aide les entreprises à surveiller des mesures telles que les revenus, les pages vues, les utilisateurs actifs, le volume de transactions et les installations d’applications mobiles et à diagnostiquer la cause première des anomalies telles que des baisses inattendues de revenus, des taux élevés de paniers abandonnés, des pics d’échecs de transaction de paiement et l’augmentation des inscriptions de nouveaux utilisateurs.

    Les entreprises peuvent connecter Amazon Lookout for Metrics à 19 sources de données populaires, notamment Amazon Simple Storage Solution (S3), Amazon CloudWatch, Amazon Relational Database Service (RDS) et Amazon Redshift, ainsi qu’à des applications SaaS telles que Salesforce, Marketo et Zendesk. Amazon Lookout for Metrics inspecte et prépare automatiquement les données, sélectionne l’algorithme d’apprentissage automatique le mieux adapté, commence à détecter les anomalies, regroupe les anomalies associées et résume les causes profondes potentielles. Le service classe également les anomalies en fonction de la gravité prévue.

    Amazon Lookout for Metrics se connecte à des services de notification et d’événements tels qu’Amazon Simple Notification Service (SNS), Slack, Pager Duty et AWS Lambda, permettant aux clients de créer des alertes personnalisées ou des actions telles que le dépôt d’un ticket d’incident ou la suppression d’un produit dont le prix est incorrect dans un commerce de détail site Internet. Lorsque le service commence à renvoyer des résultats, les utilisateurs peuvent fournir des commentaires sur la pertinence des anomalies détectées via la console AWS ou l’interface de programmation d’application (API), et le service utilise cette entrée pour améliorer continuellement sa précision au fil du temps.

    «Du marketing et des ventes aux télécommunications et aux jeux, les clients de tous les secteurs ont [key performance indicators] qu’ils doivent être en mesure de surveiller les pics, les creux et autres anomalies potentiels en dehors des limites normales de leurs fonctions commerciales. Mais détecter et diagnostiquer les anomalies dans les métriques peut être difficile, et au moment où une cause fondamentale a été déterminée, beaucoup plus de dégâts ont été causés que si cela avait été identifié plus tôt “, a déclaré Swami Sivasubramanian, vice-président d’Amazon Machine Learning pour AWS, dans une déclaration. “Nous sommes ravis de proposer Amazon Lookout for Metrics pour aider les clients à surveiller les métriques qui sont importantes pour leur entreprise à l’aide d’un service d’apprentissage automatique facile à utiliser qui tire parti de la propre expérience d’Amazon dans la détection des anomalies à grande échelle et avec une grande précision et rapidité. “;

    DevFactory, Digita, Marcaide, More Retail, Slalom et Wipro ont tous été les premiers utilisateurs de Lookout for Metrics.

    «Avec Lookout for Metrics, nous sommes en mesure de surveiller automatiquement les données de toutes les catégories importantes en quelques clics et d’identifier les événements anormaux dans près de 40% des cas que nous avons manqués auparavant. En identifiant rapidement de tels cas, nous sommes en mesure d’ajuster notre inventaire la planification et la distribution dans tous les magasins de manière optimale », a déclaré Rahul Subrananiam, PDG de DevFactory, dans un communiqué.

    “Pour nous, Amazon Lookout for Metrics est un service autonome qui fournit aux clients des informations essentielles sur la sécurité et les données commerciales, les aidant à exceller dans le cloud”, a déclaré Manish Govil, directeur général et responsable mondial du groupe AWS Business de Wipro, dans un communiqué. . “Lookout for Metrics a non seulement réduit nos efforts de développement, mais a également considérablement réduit le temps nécessaire pour utiliser la détection des anomalies sur les charges de travail des clients. Il nous a également permis d’analyser les flux de données historiques et continus en temps quasi réel, ce qui nous permet de trouver et de éliminer les anomalies des données opérationnelles et commerciales de nos clients. Nous sommes ravis d’offrir ce service AWS à nos clients pour les aider à atteindre des résultats commerciaux basés sur l’IA dans le cloud à grande échelle. “

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