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亞馬遜云科技推出Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics使用機器學習自動檢測并確定業(yè)務指標中異常的根本原因
目前使用Amazon Lookout for Metrics的客戶包括DevFactory、Digitata和Flywire等
AWS
2021-04-08 14:42 4590
日前,亞馬遜云科技宣布Amazon Lookout for Metrics正式可用。這是一項全新的完全托管服務,使用機器學習檢測指標中的異常情況,幫助企業(yè)診斷問題并確定根本原因。

北京2021年4月8日 /美通社/ -- 日前,亞馬遜云科技宣布Amazon Lookout for Metrics正式可用。這是一項全新的完全托管服務,使用機器學習檢測指標中的異常情況,幫助企業(yè)診斷問題并確定根本原因。Amazon Lookout for Metrics幫助客戶以更快的速度、更高的準確度監(jiān)控業(yè)務中的重要指標,如收入、網(wǎng)頁瀏覽量、活躍用戶、交易量和移動應用安裝等。客戶無需機器學習經(jīng)驗,即可通過該服務更容易地診斷異?,F(xiàn)象發(fā)生的根本原因,如收入意外下降、購物車的高棄購率、支付交易失敗高峰、新用戶注冊增加等。Amazon Lookout for Metrics沒有預付費用或最低承諾費用,客戶只需為每月分析的指標數(shù)量付費。要開始使用Amazon Lookout for Metrics,請訪問https://aws.amazon.com/lookout-for-metrics/。欲深入了解亞馬遜云科技在AI/ML方面的創(chuàng)新舉措以及眾多客戶利用AI/ML在業(yè)務創(chuàng)新和企業(yè)轉(zhuǎn)型方面的最佳實踐,敬請關(guān)注將于4月22日舉辦的“2021亞馬遜云科技 AI在線大會”。

無論規(guī)模大小或所屬行業(yè),企業(yè)往往都會收集和分析指標或關(guān)鍵績效指標(KPIs),以幫助業(yè)務有效且高效地運行。以往,商業(yè)智能(BI)工具用于管理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)(如存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),存于第三方平臺的客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù),保存在本地數(shù)據(jù)存儲的運營指標),并創(chuàng)建用于生成報告、針對檢測到的異常發(fā)出警報等的儀表板。但有效地識別這些異常是非常有挑戰(zhàn)性的。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法需要手動處理,且該方法通常將指定數(shù)值范圍之外的數(shù)據(jù)視為異常(如每小時交易低于一定數(shù)量時發(fā)出警報),這會導致如果指定的數(shù)值范圍太窄會發(fā)出錯誤警報,而范圍太廣則檢測不到異常情況。并且,這些范圍也是靜態(tài)的,不會根據(jù)每天的時間段、每周、季節(jié)或業(yè)務周期等不斷變化的條件而變化。當檢測到異常時,開發(fā)、分析和業(yè)務人員在采取行動之前可能會花費大量時間,嘗試找出導致異常的根本原因?;跈C器學習的解決方案能夠解決以上傳統(tǒng)基于規(guī)則方法帶來的諸多挑戰(zhàn),因為機器學習可以從大量信息中進行模式識別,快速識別異常,并基于商業(yè)周期和季節(jié)等因素動態(tài)地調(diào)整。然而,從無到有開發(fā)機器學習模型需要一個數(shù)據(jù)科學家團隊,他們需要花費大量時間構(gòu)建、訓練、部署、監(jiān)控和微調(diào)機器學習模型。此外,一個單一的算法很難滿足企業(yè)的所有需求,這將導致企業(yè)花費更多的時間和費用來創(chuàng)建和維護多個算法,以應對不同的需求。因此,幾乎沒有多少企業(yè)能夠做到既擁有經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家,又有足夠的資源來淘汰基于規(guī)則的方法,而充分實現(xiàn)機器學習在指標異常檢測方面的全部潛力。

Amazon Lookout for Metrics是一項全新的機器學習服務,它可以自動檢測指標中的異常情況,并幫助客戶快速識別根本原因。Lookout for Metrics使用了與亞馬遜內(nèi)部用于檢測業(yè)務指標異常的相同的技術(shù),現(xiàn)在每個開發(fā)人員均可通過Lookout for Metrics使用該技術(shù)??蛻艨梢詫mazon Lookout for Metrics與19個流行的數(shù)據(jù)源建立連接,包括Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon CloudWatch、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon Redshift,以及SaaS應用如Salesforce、Marketo和Zendesk,來持續(xù)監(jiān)控業(yè)務的重要指標(如總收入、毛利率、平均購買頻率、廣告支出回報等)。Amazon Lookout for Metrics自動檢查和準備數(shù)據(jù),選擇最適合的機器學習算法,檢測異常,將相關(guān)異常分組,并總結(jié)潛在的根本原因。例如,如果一個客戶的網(wǎng)站流量突然下降,Amazon Lookout for Metrics可以幫助他們快速確定某項營銷活動的意外停用是否是主要原因。該服務還可根據(jù)預測的嚴重程度對異常情況進行排序,方便客戶確定問題處理的優(yōu)先級。Amazon Lookout for Metrics可以輕松連接至通知和事件服務,如Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Slack、Pager Duty和Amazon Lambda,允許客戶創(chuàng)建定制的通知或后續(xù)操作,如提交故障通知單或從零售網(wǎng)站刪除定價有誤的產(chǎn)品。隨著服務開始返回結(jié)果,客戶還可通過亞馬遜云科技的控制臺或應用程序編程接口(API)提供關(guān)于異常檢測相關(guān)性的反饋,進而不斷提高服務的準確性。

 “從市場營銷和銷售到電信和游戲,所有行業(yè)的客戶都有KPI,他們需要監(jiān)控潛在的高峰、低谷,以及業(yè)務功能正常范圍之外的其他異常情況。但是,捕捉和診斷指標中的異常很有挑戰(zhàn)性,并且等到確定了根本原因時,可能已經(jīng)造成了比如果及早發(fā)現(xiàn)大得多的損失?!眮嗰R遜云科技全球機器學習副總裁Swami Sivasubramanian表示,“我們很高興推出Amazon Lookout for Metrics這一易用的機器學習服務,利用亞馬遜自身在大規(guī)模、準確和快速檢測異常方面的經(jīng)驗,幫助客戶監(jiān)控其至關(guān)重要的業(yè)務指標?!?/p>

客戶可直接通過亞馬遜云科技控制臺使用Amazon Lookout for Metrics服務,也可通過亞馬遜云科技合作伙伴網(wǎng)絡(APN)中的相關(guān)合作伙伴來幫助其實施使用該服務的定制解決方案。該服務與Amazon CloudFormation兼容,符合歐盟通用數(shù)據(jù)條例(GDPR)的要求。Amazon Lookout for Metrics現(xiàn)已在美國東部(弗吉尼亞北部)、美國東部(俄亥俄)、美國西部(俄勒岡)、歐洲(愛爾蘭)、歐洲(法蘭克福)、歐洲(斯德哥爾摩)、亞太地區(qū)(新加坡)、亞太地區(qū)(悉尼)和亞太地區(qū)(東京)區(qū)域正式推出,其它區(qū)域也將很快推出。

DevFactory是一家總部位于迪拜的全球企業(yè)軟件和服務解決方案提供商?!拔覀兊钠炫灝a(chǎn)品是Quantum Retail,為成千上萬的零售客戶提供智能零售供應鏈管理和庫存優(yōu)化解決方案??蛻舻匿N售數(shù)據(jù)是波動的,會受到商店、產(chǎn)品和部門等類別數(shù)以百萬計的日常事件的影響,這些事件又會每年、每月和每天發(fā)生季節(jié)性的變化。理解銷售模式,并將異常銷售與季節(jié)性變化區(qū)分開來,對于準確預測和規(guī)劃下游庫存至關(guān)重要?!?DevFactory首席執(zhí)行官Rahul Subrananiam 表示,“我們現(xiàn)有的解決方案依賴于統(tǒng)計模型,經(jīng)常無法檢測到跨商店的異常銷售行為,導致庫存分配過?;虿蛔悖M而顯著影響整體收入和客戶滿意度。有了Lookout for Metrics,我們實現(xiàn)了通過幾次點擊自動監(jiān)控所有重要類別的數(shù)據(jù),識別出之前錯過的近40%的異常事件。通過快速識別這些異常,我們能夠以最佳方式調(diào)整我們的庫存計劃和所有門店的分銷?!?/p>

Digitata智能地變革了移動運營商在定價和管理用戶方面的行為,使運營商能夠做出更好、更明智的決策,以滿足并超越業(yè)務目標?!霸贒igitata,真正重要的是讓每個人都能以負擔得起的價格上網(wǎng)。這需要對經(jīng)濟學有深刻的理解,特別是供需和客戶行為的變化。”Digitata首席技術(shù)官Nico Kruger表示?!巴ㄟ^Lookout for Metrics,我們能夠在幾分鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)一個對移動網(wǎng)絡運營商用戶的定價產(chǎn)生負面影響的問題。我們能夠立即識別出根本原因,并在兩小時內(nèi)修復。如果沒有Lookout for Metrics,我們將需要花費大約一天的時間來識別和分類問題,并可能會導致收入下降7.5%。Lookout for Metrics使我們能夠迅速采取行動,確保我們的定價模式處于最佳狀態(tài),幫助我們專注于真正重要的事情——讓連接無處不在?!?

Marcaide創(chuàng)建了Flywire,旨在確保高價值的國際支付能夠快速、順利地進行,既適用于個人,也適用于醫(yī)療、教育和旅游等多個行業(yè)的機構(gòu)?!霸贔lywire,我們的工程師依賴于全面的監(jiān)測系統(tǒng)。隨著我們的發(fā)展,他們經(jīng)常會收到誤報警,浪費了他們追蹤這些不良線索的時間?!盕lywire基礎(chǔ)設施技術(shù)主管Omar Lopez表示,“通過Amazon Lookout for Metrics解析CloudWatch的事件,我們能夠在一個下午就投入生產(chǎn),并將誤報率降低了7倍。這讓我們的站點可靠性工程師專注于警報本身,并為我們提供工具來解決未來更復雜的運營和業(yè)務問題?!?/p>

Wipro是一家全球IT咨詢和系統(tǒng)集成服務公司,為全球金融服務、零售、消費品等行業(yè)的企業(yè)開發(fā)和實施解決方案。“對我們來說,Amazon Lookout For Metrics是一項自主服務,為客戶提供對安全和業(yè)務數(shù)據(jù)的關(guān)鍵洞察,幫助他們在云中脫穎而出?!?Wipro亞馬遜云科技事業(yè)部總經(jīng)理兼全球主管Manish Govil博士表示,“Lookout for Metrics不僅減少了我們的開發(fā)工作,還大大減少了在客戶工作負載中開展異常檢測所需的時間。它還使我們能夠近乎實時地分析歷史和連續(xù)的數(shù)據(jù)流,使我們能夠從客戶的運營和業(yè)務數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)并消除異常。我們很高興能為我們的客戶帶來這項亞馬遜云科技的服務,幫助他們在云中規(guī)模化實現(xiàn)人工智能驅(qū)動的業(yè)務成果。”

消息來源:AWS
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