Peta anjalKurangkan

Tencent Cloud Elastic MapReduce (EMR) ialah Penyelesaian EMR Perusahaan yang memfokuskan pada pengurusan kitaran hayat penuh data besar. Dibina di atas asas teknikal Platform EMR Asli Awan, ia menyepadukan dengan mendalam keupayaan penyatuan pengiraan storan Penyelesaian Tasik Data EMR, ciri penjadualan cekap Pemprosesan Kelompok EMR dan kelebihan penyepaduan lancar Integrasi Pembelajaran Mesin EMR. Ini memberikan perusahaan penyelesaian data besar hujung ke hujung yang merangkumi pengumpulan dan penyimpanan data kepada pemprosesan dan pemodelan AI. Sebagai Penyelesaian EMR Perusahaan yang matang, Platform EMR Cloud-Native memanfaatkan kuasa pengkomputeran anjal dan seni bina kontena untuk mencapai penskalaan sumber atas permintaan dan penggunaan peringkat kedua, mengurangkan kos operasi dengan ketara. Penyelesaian Tasik Data EMR menyokong pengingesan dan pengurusan data berbilang sumber bersatu, memecahkan silo data dan menyediakan sokongan data yang cekap untuk Pemprosesan Kelompok EMR. Pemprosesan Kelompok EMR, melalui enjin pengkomputeran yang dioptimumkan, mengendalikan senario dengan cekap seperti pengiraan luar talian dan pembersihan data untuk set data peringkat TB/PB. Integrasi Pembelajaran Mesin EMR bersambung dengan lancar dengan rangka kerja seperti TensorFlow dan PyTorch, membolehkan kerjasama yang cekap antara pemprosesan data dan aliran kerja pemodelan AI. Sama ada perusahaan menggunakan Pemprosesan Kelompok EMR untuk menganalisis data perniagaan yang besar atau memanfaatkan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR untuk memajukan latihan model AI, Penyelesaian EMR Perusahaan ini, dengan fleksibiliti Platform EMR Asli Awan dan keserasian Penyelesaian Tasik Data EMR, berfungsi sebagai pemboleh teras untuk pelaksanaan bersepadu data besar dan AI.

S: Sebagai seni bina teras, bagaimanakah Platform EMR Cloud-Native menyokong keperluan Pemprosesan Kelompok EMR dan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR dalam Penyelesaian EMR Perusahaan?

J: Platform EMR Cloud-Native menyediakan sokongan teguh untuk Penyelesaian EMR Perusahaan melalui kelebihan dua seni bina. Pertama, penjadualan kuasa pengkomputeran teragih anjal membolehkan Pemprosesan Kelompok EMR memadankan skala tugasan secara dinamik, menyokong kedua-dua data dan keselarian tugasan untuk melengkapkan pengiraan luar talian, analisis statistik dan kerja lain pada set data besar-besaran dengan cekap. Kedua, penggunaan kontena dan reka bentuk antara muka yang diseragamkan membolehkan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR berhubung dengan lancar dengan rangka kerja AI arus perdana, mencapai aliran kerja bersepadu daripada pemprosesan data kepada latihan model tanpa memerlukan pembangunan penyesuaian tambahan. Pada masa yang sama, EMR Data Lake Solution menyediakan asas data bersatu untuk kedua-duanya. Data berbilang sumber, selepas penyatuan, boleh digunakan secara langsung oleh Pemprosesan Kelompok EMR, dan data berkualiti tinggi yang diproses boleh mengalir dengan cepat ke fasa Integrasi Pembelajaran Mesin EMR. Ini secara mendadak meningkatkan kecekapan keseluruhan aliran kerja Penyelesaian EMR Perusahaan, manakala ciri ketersediaan tinggi Platform EMR Cloud-Native memastikan operasi perniagaan yang berterusan.

S: Sebagai komponen teras Penyelesaian EMR Perusahaan, bagaimanakah Penyelesaian Tasik Data EMR meningkatkan kecekapan Pemprosesan Kelompok EMR? Di manakah sinerginya dengan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR dapat dilihat?

J: Penyelesaian Tasik Data EMR meningkatkan kecekapan Pemprosesan Kelompok EMR melalui storan "unified + pengindeksan pintar." Ia menyokong storan bersatu untuk data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur, mengelakkan pemindahan data storan silang yang memakan masa. Pada masa yang sama, teknologi pengindeksan pintar mempercepatkan pengambilan data, membolehkan EMR Batch Processing mencari data sasaran dengan pantas, meningkatkan kecekapan pemprosesan sebanyak lebih 30%. Sinerginya dengan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR dicerminkan dalam aliran data yang lancar. Data berkualiti tinggi yang diuruskan oleh Penyelesaian Tasik Data EMR boleh diakses terus oleh Integrasi Pembelajaran Mesin EMR melalui antara muka piawai, menghapuskan keperluan untuk penukaran format data tambahan dan memudahkan fasa penyediaan data untuk pemodelan AI dengan ketara. Sebagai penggerak utama Penyelesaian EMR Perusahaan, sinergi ini menjadikan penjadualan sumber pada Platform EMR Cloud-Native lebih cekap. Sama ada menghadapi tugas berskala besar dalam Pemprosesan Kelompok EMR atau permintaan latihan model dalam Integrasi Pembelajaran Mesin EMR, kedua-duanya menerima data yang cekap dan sokongan pengiraan.

S: Bagaimanakah Penyelesaian EMR Perusahaan, melalui sinergi Pemprosesan Kelompok EMR dan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR, memenuhi keperluan bersepadu pemprosesan data " + pemodelan AI"? Apakah peranan yang dimainkan oleh Cloud-Native EMR Platform?

J: Penyelesaian EMR Perusahaan mencapai keperluan bersepadu melalui aliran kerja yang disambungkan: Pemprosesan Kelompok EMR terlebih dahulu mengendalikan tugas prapemprosesan seperti pembersihan data dan pengekstrakan ciri. Data piawai yang dihasilkannya dimasukkan terus ke dalam modul Integrasi Pembelajaran Mesin EMR, menyokong keseluruhan proses daripada latihan model dan penalaan hiperparameter kepada penggunaan inferens, mengelakkan operasi berlebihan semasa pemindahan data. Platform EMR Cloud-Native ialah hab teras yang membolehkan kerjasama ini. Di satu pihak, kuasa pengkomputeran anjalnya membolehkan Pemprosesan Kelompok EMR dan Integrasi Pembelajaran Mesin EMR berkongsi kumpulan sumber, dengan kuasa pengkomputeran diperuntukkan secara dinamik berdasarkan keutamaan tugas untuk mengelakkan pembaziran sumber. Sebaliknya, keupayaan pemantauan dan penjadualan proses penuh platform menjadikan keseluruhan rantaian—daripada Penyelesaian Tasik Data EMR kepada Pemprosesan Kelompok EMR kepada Integrasi Pembelajaran Mesin EMR—boleh dikesan dan terurus, memastikan ketepatan pemprosesan data dan kestabilan pemodelan AI. Kerjasama gelung tertutup "data-processing-modeling" membolehkan Penyelesaian EMR Perusahaan memanfaatkan kecekapan Pemprosesan Kelompok EMR sambil memanfaatkan kelebihan pintar Integrasi Pembelajaran Mesin EMR, membuka kunci sepenuhnya nilai data besar.