Perguntas frequentes sobre o Amazon SageMaker

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A próxima geração do SageMaker é uma plataforma unificada para dados, analytics e IA. Reunindo recursos amplamente adotados de machine learning (ML) e analytics da AWS, a próxima geração do SageMaker oferece uma experiência integrada para analytics e IA com acesso unificado a todos os seus dados. O SageMaker permite que você colabore e crie mais rapidamente a partir de um estúdio unificado (pré-visualização) usando serviços familiares da AWS para desenvolvimento de modelos, IA generativa, processamento de dados e analytics SQL, acelerados pelo Amazon Q Developer, o assistente de IA generativa mais capaz para desenvolvimento de software. Além disso, é possível acessar todos os dados, estejam eles armazenados em data lakes, em data warehouses ou fontes de dados federadas ou de terceiros, com governança incorporada para atender às necessidades de segurança da empresa.

Expandimos o serviço Amazon SageMaker, que é amplamente adotado, com um conjunto abrangente de funcionalidades da AWS relacionadas a dados, analytics e IA, para fornecer uma plataforma unificada de dados, analytics e IA. A partir deste momento, o conjunto existente de funcionalidades de IA/ML no SageMaker para manipulação de dados, desenvolvimento, treinamento e implantação de modelos de IA será chamado de Amazon SageMaker AI. O Amazon SageMaker AI está integrado à próxima geração do Amazon SageMaker e também está disponível como um serviço independente para as pessoas que desejam se concentrar especificamente no desenvolvimento, no treinamento e na implantação de modelos de IA e ML em grande escala.

A próxima geração do Amazon SageMaker inclui:

  • Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia): um ambiente de desenvolvimento único para acessar e usar ferramentas e funcionalidades familiares dos serviços da AWS com propósito específico para analytics e IA/ML, como o Amazon EMR, o AWS Glue, o Amazon Athena, o Amazon Redshift, o Amazon Bedrock e o Amazon SageMaker AI.
  • Amazon SageMaker Lakehouse: acesso unificado aos dados em data lakes no Amazon S3, no Amazon Redshift, nas fontes de dados federadas e de entidades externas.
  • Amazon SageMaker Data and AI Governance: possibilidade de realizar a descoberta, a governança e a colaboração segura em dados e IA.

A próxima geração do Amazon SageMaker inclui as seguintes funcionalidades:

  • Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia): desenvolva usando todos os seus dados e ferramentas para analytics e IA em um único ambiente.
  • Amazon SageMaker Lakehouse: unifique dados de data lakes do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), de data warehouses do Amazon Redshift, de fontes de dados de entidades externas e de fontes de dados federadas com o Amazon SageMaker Lakehouse.
  • Governança de dados e de IA: descubra, governe e colabore de forma segura em dados e em IA com o Amazon SageMaker Catalog, desenvolvido no Amazon DataZone.
  • Desenvolvimento de modelos: desenvolva, treine e implemente modelos de ML e FMs com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados pelo Amazon SageMaker AI (anteriormente chamado de Amazon SageMaker).
  • Desenvolvimento de aplicações de IA generativa: desenvolva e escale aplicações de IA generativa com o Amazon Bedrock.
  • SQL analytics: obtenha insights com o Amazon Redshift, o mecanismo SQL com melhor relação custo-benefício.
  • Processamento de dados: realize a análise, a preparação e a integração de dados para analytics e IA com estruturas de código aberto no Amazon Athena, no Amazon EMR e no AWS Glue.

O Amazon SageMaker é uma plataforma unificada para dados, analytics e inteligência artificial. Ao reunir funcionalidades de machine learning e de analytics da AWS que são amplamente adotadas, a nova geração do SageMaker disponibiliza uma experiência integrada para analytics e inteligência artificial com acesso unificado a todos os seus dados. Essa abordagem unificada permite que você trabelhe de maneira mais eficiente com seus dados, promove maior colaboração entre as equipes e aprimora a produtividade geral.

O Amazon SageMaker possibilita:

  • Colaboração e criação mais ágil com um único ambiente de desenvolvimento de dados e IA, utilizando serviços da AWS familiares para desenvolvimento de modelos, IA generativa, processamento de dados e SQL analytics.
  • Desenvolvimento e escalabilidade de seus casos de uso de IA com um conjunto amplo de ferramentas para treinar, personalizar e implantar modelos de machine learning e modelos de base, além de criar rapidamente aplicações de IA generativa adaptados ao seu negócio.
  • Redução dos silos de dados por meio de um lakehouse aberto que unifica todos os seus dados nos data lakes do Amazon S3, nos data warehouses do Amazon Redshift, e em fontes de dados federadas ou de entidades externas.
  • Atendimento às necessidades de segurança da empresa com governança de dados e IA integrada para a obtenção do controle de acesso aos dados apropriados, aos modelos de ML, aos artefatos de desenvolvimento de IA generativa e aos recursos computacionais, por parte de usuários autorizados para finalidades específicas.

Sim. É possível continuar usando serviços individuais da AWS, como o Amazon SageMaker AI (anteriormente conhecido como Amazon SageMaker), o Amazon EMR para o processamento de big data e o AWS Glue e Amazon Redshift para o armazenamento de dados de forma autônoma, de acordo com os requisitos específicos do seu negócio. Não haverá qualquer impacto na maneira como você usa atualmente os serviços individuais.

O Amazon SageMaker fornece um benefício adicional ao disponibilizar uma interface unificada e de uso intuitivo que possibilita o acesso a esses serviços. Essa abordagem permite que você inove de maneira mais eficiente com seus dados, promova maior colaboração entre as equipes e aprimore a produtividade geral.

O Amazon SageMaker reúne um conjunto abrangente de serviços de IA e de analytics da AWS, que incluem o Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia), o Amazon SageMaker Data and AI Governance e o Amazon SageMaker Lakehouse.

No Amazon SageMaker Unified Studio, é possível acessar funcionalidades para processamento de dados, SQL analytics, machine learning e desenvolvimento de aplicações de IA generativa por meio dos serviços existentes da AWS. Para o processamento de dados, serviços como o Amazon Athena, o AWS Glue, o Amazon EMR e o Amazon Managed Workflows for Apache Airflow facilitam a análise, preparação, integração e orquestração de dados para analytics e IA em qualquer escala. Para o SQL analytics, o Amazon Redshift se integra ao Amazon SageMaker Lakehouse sem complicações, oferecendo funcionalidades avançadas de análises SQL sobre os dados unificados nos data warehouses do Redshift e nos data lakes do Amazon S3. As funcionalidades de machine learning são fornecidas pelo Amazon SageMaker AI (anteriormente conhecido como Amazon SageMaker) para o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos de machine learning e de modelos de base. Além disso, você pode desenvolver aplicações de IA generativa ao usar o IDE do Amazon Bedrock (versão prévia).

O Amazon SageMaker Data and AI Governance fornece governança completa e integrada por meio de uma experiência unificada de gerenciamento de dados no Amazon SageMaker Catalog, desenvolvido no Amazon DataZone, para descobrir, governar e colaborar em dados e IA com segurança.

O Amazon SageMaker Lakehouse é desenvolvido com base em diversos serviços de catálogo, incluindo o Catálogo de Dados do AWS Glue, o AWS Lake Formation e o Amazon Redshift, para fornecer acesso unificado aos dados nos data lakes do Amazon S3, nos data warehouses do Amazon Redshift e em fontes de dados federadas e de entidades externas.

Além disso, esses serviços continuam disponíveis como funcionalidades independentes por meio do Console de Gerenciamento da AWS, oferecendo flexibilidade conforme seus casos de uso. Em 2025, a plataforma Amazon SageMaker será expandida com novos serviços para integrar ainda mais as experiências em analytics e IA. Isso inclui analytics de pesquisa com o Amazon OpenSearch Service, business intelligence com o Amazon QuickSight e transmissão com o portfólio de serviços de transmissão da AWS.

Começar a usar o Amazon SageMaker é simples. O primeiro passo é acessar o console de gerenciamento do Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia) para criar um domínio, a entidade organizadora que conecta seus ativos, usuários e projetos para sua unidade de negócios. No console de gerenciamento, escolha Criar domínio, e você será apresentado a duas opções: Configuração rápida e Configuração manual. Selecione Configuração rápida para começar a usar um conjunto de configurações padrão, que podem ser personalizadas posteriormente. Como alternativa, você pode optar pela Configuração manual, que permite total controle sobre suas configurações ao criar seu domínio. Após a criação do seu domínio, você poderá acessar o Amazon SageMaker Unified Studio (uma aplicação Web baseada em navegador) para usar todos os dados e as ferramentas configuradas para analytics e IA. Para mais informações sobre como começar a usar, consulte a documentação do SageMaker.

Suas experiências de desenvolvimento de dados existentes nos serviços da AWS, como o Amazon EMR, o AWS Glue e o Amazon Athena, continuam disponíveis. Isso significa que todo o código e os recursos criados por você poderão continuar a ser utilizados sem qualquer interrupção. Forneceremos scripts de atualização fáceis de usar e diretrizes abrangentes para migrar sua base de código existente para a experiência unificada do SageMaker no primeiro trimestre de 2025.

Estamos expandindo o Amazon SageMaker, um serviço de machine learning amplamente adotado, para uma plataforma de dados e de IA ao integrar o conjunto abrangente de ferramentas da AWS para dados, analytics e IA já utilizadas pelos clientes atualmente. Além disso, adicionamos novas funcionalidades à nova plataforma SageMaker, incluindo o SageMaker Unified Studio (versão prévia), o SageMaker Lakehouse (disponível para o público em geral) e o SageMaker Catalog (disponível para o público em geral).

A nova plataforma do SageMaker inclui praticamente todos os componentes necessários para a realização de SQL analytics com o Amazon Redshift, processamento de dados com o Amazon EMR, desenvolvimento de modelos de IA com o SageMaker AI e desenvolvimento de aplicações de IA generativa com o novo IDE do Bedrock (versão prévia). Todos esses recursos são fornecidos por meio de uma experiência de desenvolvimento integrada no Unified Studio (versão prévia).

Experiência do produto

Uma entidade de projeto no SageMaker auxilia os usuários na organização do trabalho e oferece contexto empresarial sobre os trabalhos que estão sendo executados. Ela disponibiliza um espaço de trabalho colaborativo que permite aos usuários colaborar em dados e artefatos, como modelos de machine learning, cadernos, consultas, painéis e aplicações de IA generativa. Os projetos são protegidos para que apenas os usuários explicitamente adicionados ao projeto possam acessar os dados e as ferramentas nele contidos. O projeto cria perfis do AWS Identity and Access Management (IAM) com base nas funcionalidades selecionadas pelo projeto (por exemplo, um data lake) que fornecem aos usuários o acesso necessário para realizar o trabalho. Além disso, os projetos garantem o isolamento dos trabalhos na mesma conta, criando um limite de segurança composto por grupos de segurança e perfis do IAM.

O Amazon Q Developer é um assistente conversacional com tecnologia de IA generativa integrado à experiência do SageMaker que aumenta sua produtividade ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento. Por meio de uma interface de chat, você pode usar a linguagem natural para fazer perguntas sobre o SageMaker, obter ajuda com o código e explorar recursos, como conjuntos de dados. Quando você interage com o Amazon Q Developer, ele usa o contexto da sua conversa atual para fornecer orientações personalizadas e assistência automatizada durante toda a experiência de desenvolvimento no SageMaker. O Amazon Q Developer pode apoiar você em discussões de código, fornecer sugestões de preenchimentos de código em linha, gerar consultas SQL, localizar e integrar conjuntos de dados, e oferecer suporte inteligente adaptado às necessidades específicas do seu desenvolvimento.


Ao compreender as particularidades do seu trabalho, o Amazon Q Developer oferece assistência direcionada e adaptada ao contexto, o que otimiza o seu processo de desenvolvimento e melhora a produtividade geral no ambiente do SageMaker.

O SageMaker disponibiliza um ambiente unificado baseado na Web, que reúne ferramentas avançadas para realizar fluxos de trabalho completos de dados e IA. Os IDEs integrados possibilitam o desenvolvimento de IA e de ML, permitindo o processamento de grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes, usando estruturas e serviços como PySpark, AWS Glue e Amazon EMR.

Para controle de versão e gerenciamento de fluxo de trabalho, é possível fazer confirmações no Git e definir fluxos de trabalho usando o Amazon MWAA. O editor de consultas SQL integrado permite a exploração, a análise e a visualização de dados, fornecendo a capacidade de salvar e compartilhar consultas de forma mais simples, além de criar novos conjuntos de dados.

O desenvolvimento de modelos é simplificado por meio de ferramentas conhecidas do SageMaker AI, incluindo cadernos do Amazon SageMaker, JumpStart, HyperPod, MLFlow, Pipelines e Model Registry. Em todos esses processos, o Amazon Q Developer é integrado sem complicações às ferramentas do SageMaker, proporcionando assistência inteligente na descoberta e na preparação de dados, na criação de pipelines, no desenvolvimento e no treinamento de modelos, e na implantação de código.

O IDE do Bedrock (versão prévia), que está integrado ao SageMaker Unified Studio (versão prévia), fornece um ambiente completo para o desenvolvimento de aplicações de IA generativa. Essa interface intuitiva facilita a aceleração do desenvolvimento de aplicações, em um ambiente confiável e seguro, oferecendo acesso aos FMs de alta performance e às funcionalidades avançadas de personalização do Amazon Bedrock.

É possível usar recursos avançados, como as Bases de Conhecimento, as Barreiras de Proteção, os Agentes e Fluxos de Prompts do Amazon Bedrock, permitindo que sua equipe personalize rapidamente as aplicações de IA generativa de acordo com as necessidades do seu negócio, ao mesmo tempo em que cumprem as diretrizes de IA responsável. A plataforma oferece suporte ao acesso governado e permite uma colaboração segura entre diferentes áreas, por meio de compartilhamento controlado e auditoria baseada em git.

O Amazon SageMaker Lakehouse unifica os dados entre os data lakes da AWS, os data warehouses, as aplicações de entidades externas e os bancos de dados operacionais. Ele oferece acesso rápido e simplificado aos seus dados em um único local por meio de integrações ETL zero, fontes de consulta federada e mais de 240 conectores.

O Amazon SageMaker fornece governança completa e integrada por meio de uma experiência unificada de gerenciamento de dados no Amazon SageMaker Catalog, desenvolvido no Amazon DataZone. Essa abordagem possibilita o processo de catalogação, descoberta, acesso, análise e governança de ativos de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados, além de modelos de machine learning e aplicações, abrangendo toda a organização. A plataforma garante que as pessoas certas disponham do acesso adequado aos ativos corretos, mantendo robustos padrões de segurança e conformidade.

É possível criar e gerenciar pipelines de dados no SageMaker de várias maneiras. O SageMaker Data Processing reúne o Amazon EMR, o Amazon Athena, o AWS Glue e o Amazon MWAA para ajudar você a integrar, preparar e explorar seus dados em uma experiência unificada. Você pode desenvolver pipelines para orquestração de modelos específicos de ML com o SageMaker AI e de pipelines e de fluxos de trabalho de dados com o Amazon MWAA. Além disso, é possível usar as integrações ETL zero, que simplificam o processo de movimentação de dados ao eliminar os processos complexos de extração, transformação e carregamento (ETL) e possibilitar a replicação direta de dados entre serviços. Acesse O que é ETL zero? para saber mais informações.

Preços

Ao usar o Amazon SageMaker, as cobranças serão feitas de acordo com o modelo de preços dos diversos serviços da AWS acessíveis por meio do Amazon SageMaker. Não há custos distintos para usar o Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia), o ambiente de desenvolvimento de dados e de IA que oferece a experiência integrada no Amazon SageMaker. Acesse a página de preços do Amazon SageMaker, Preços do SageMaker, para obter mais informações.

O nível gratuito do SageMaker auxilia você a começar a inovar com dados e IA rapidamente, sem custos envolvidos. Consulte os preços do SageMaker para obter mais detalhes.

Disponibilidade

A próxima geração do SageMaker está disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Tóquio) e Europa (Irlanda) da AWS. O SageMaker Unified Studio e o Amazon Bedrock IDE estão disponíveis em pré-visualização nessas mesmas regiões da AWS. Para futuras atualizações, consulte a Lista de serviços regionais da AWS.

Sim. O SageMaker foi projetado para oferecer a performance consistente e o tempo de atividade exigidos por workloads de analytics e de IA essenciais para o negócio. Sendo uma plataforma unificada composta por diversos componentes de serviço, a disponibilidade do serviço está diretamente relacionada ao componente de serviço que está sendo usado.

Para obter informações detalhadas sobre os acordos de serviço (SLAs) para cada serviço individual, consulte a documentação de SLA correspondente. Os SLAs fornecerão as garantias de tempo de atividade específicas e os compromissos de confiabilidade para os diversos serviços que compõem a experiência do SageMaker.

A documentação de SLA disponível inclui: