SageMaker Canvas是由亚马逊云科技服务如Amazon Comprehend和Amazon Rekognition驱动的即插即用平台。用户可以携带自己的数据并生成预测，无需从头构建模型。Canvas支持业务用户和机器学习专家的协作。业务用户可以在Canvas中构建模型，并与SageMaker Studio中的机器学习工程师共享。此外，Canvas还允许查看训练过程中生成的模型代码。Ca

这段视频探讨了如何运用亚马逊云科技的服务来实现数据恢复力和可用性的策略。演讲者强调了通过预测潜在问题和构建冗余来设计能够应对故障的高可用性和灾难恢复这两个核心概念的重要性。亚马逊云科技凭借其全球范围内的区域和可用区基础设施，为客户提供弹性支持。客户可以利用这一优势，通过在不同的地区和区域进行部署。例如，RDS、DynamoDB和S3等服务能够在不同地区之间实现高可用性。针对灾难恢复，亚马逊云科技提

演讲者在探讨如何将大型数据集迁移至亚马逊云科技时，详细分析了在线传输与亚马逊云科技 DataSync 和离线传输与 Snowball 设备的优劣。DataSync 通过高效、安全的网络实现数据传输，适用于重复性工作流程、迁移、复制和归档。而 Snowball 设备在网速受限的情况下也能实现 petabyte 级的数据传输，具备防篡改功能并与亚马逊云科技的安全功能相集成，同时在边缘提供计算能力。对于

SageMaker Canvas是由亚马逊云科技服务如Amazon Comprehend和Amazon Rekognition驱动的即插即用平台。用户可以携带自己的数据并生成预测，无需从头构建模型。Canvas支持业务用户和机器学习专家的协作。业务用户可以在Canvas中构建模型，并与SageMaker Studio中的机器学习工程师共享。此外，Canvas还允许查看训练过程中生成的模型代码。Ca

Barracuda Networks提供云原生安全解决方案，包括XDR。随着SaaS应用的普及和全球网络安全人才短缺，该公司致力于将安全数据集成以提高SOC的能力。Barracuda收集并规范来自各种来源的信号，利用威胁情报丰富数据，并进行检测/响应。XDR利用MITRE ATT&CK框架将警报和检测映射到攻击者的策略/技术。Barracuda通过分析登录元数据来识别异常行为，例如在Slack中检

视频探讨了亚马逊云科技（Amazon Web Services）的Glue如何通过生成性AI和机器学习在数据集成领域进行的创新。首先概括了数据集成所面临的挑战，包括实时数据需求和自助服务访问需求。亚马逊云科技（Amazon Web Services）的Glue旨在简化跨越连接、转换、操作和管理四大支柱的数据集成过程。近期的发展使得能够通过Glue连接器画廊中的新连接器轻松地与更多数据源进行连接。

亚马逊Bedrock技术助力开发者轻松将强大基础模型融入其应用程序。这些基础模型能处理多种数据类型，如文档和信息，从而在各种场景中创造价值。实际案例揭示了企业如何通过自动撰写客户支持回复、分析内部数据优化流程、创作博客文章草稿以及从合同中提取关键信息来利用文本生成功能。Bedrock服务提供了对领先第三方基础模型（如Anthropic、Cohere和AI21）以及亚马逊自身的Titan模型的访问。

该段视频探讨了企业如何加速采纳人工智能（AI）以实现成效和价值。发言者指出，尽管AI已存在一段时间，但随著机器学习等新技术的进步，它正处在一个转折点，其能力和应用案例正在不断扩大。然而，许多公司仍难以将AI付诸实践，原因包括投资回报率不明确、技能短缺、工具复杂、监管忧虑和数据准备不足等难题。为了应对这些挑战，公司应从寻找与业务目标相符的高价值应用场景开始，评估成果，借助合作伙伴提供的技能和工具，提

专家组探讨了生成性人工智能如何改变软件开发及其生命周期（SDLC）的问题。据杰克解释，技能正从传统数据科学转向更侧重于提示工程，以便为大语言模型提供更详细的指令。如今，数据工程师专注于知识嵌入和向量数据库领域，以支持生成性人工智能的混合搜索。斯科特强调了组建高效团队的重要性，以建立信任并评估生产力增长。奥斯马指出，生成性人工智能如何实现快速原型设计，以吸引用户并加快交付过程。专家组认为，治理对于让

该视频详细介绍了亚马逊SageMaker在高效部署大量大型基础模型以进行推理方面的最新功能。过去，每个模型都需要自己的单独端点，这导致了高昂的运营成本。如今，SageMaker通过其推理组件将多个模型集成至单一端点，从而实现计算资源的充分利用、各模型独立扩展以及智能路由以提高性能。Salesforce已采用此功能将其成本降低50%，同时保持原有的速度。此外，SageMaker还推出了一种新型的大型