使用ML的QuickSight

Question

我想在自己的QuickSight报告中使用在AWS中创建的ML模型。

• 是否可以使用ML端点来在QuickSight中运行批量预测？
• 我可以定义一个“计算字段”来做到这一点吗？

Answer 1

当前没有与AWS SageMaker和QuickSight直接集成，但是您可以使用利用SageMaker的批量转换作业来转换QuickSight之外的数据，然后将该信息导入QuickSight以进行可视化。 SageMaker的批量转换作业的输出格式为S3，这是QuickSight支持的输入数据源。

• https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/07/amazon-sagemaker-supports-high-throughput-batch-transform-jobs-for-non-real-time-inferencing/

根据您的喜好，还可以将对AWS服务（例如AWS Lambda或AWS SageMaker）的调用集成为数据存储区中的用户定义函数（UDF）。以下一些资源可能会有所帮助：

• https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/user-defined-functions.html
• https://aws.amazon.com/blogs/big-data/from-sql-to-microservices-integrating-aws-lambda-with-relational-databases/

在这方面，计算字段可能无济于事-计算字段仅限于相对较小的一组操作，并且这些操作都不支持对外部源的调用。

• https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/calculated-field-reference.html