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微软推出Azure平台机器学习和实时分析服务

| 作者 Alex Giamas 关注 8 他的粉丝 ,译者 张天雷 关注 4 他的粉丝 发布于 2014年11月7日. 估计阅读时间: 3 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

最近,微软宣布推出新的Azure平台机器学习功能。现在,Azure Marketplace拥有了更多以Web服务形式提供的机器学习功能。来自微软和第三方提供商的大量服务为终端用户提供了从异常检测到回归模型、 二元分类、预测等各种方案。例如,现在的Web服务中有一个推荐引擎,用于把产品推荐添加到一个网站或者欺诈检测系统。

此外,开发人员也可以创建自己的Web服务,并将它们发布到Azure Marketplace。使用Azure ML Studio GUI,开发人员可以创建自定义的端点,得到C#、Python或R的自定义代码,并以免费或预先定义的付费模型收费的方式部署其Web服务。

另外,微软还宣布在Azure平台上开始支持Apache Storm系统。Storm是一个分布式实时计算系统,可以与微软Azure上运行的Hadoop服务HDInsight一起,提供对实时分析任务的支持。现在,与亚马逊AWS类似,微软的Azure也支持Storm进行实时分析。微软在纽约举行的Strata + Hadoop World展会上宣布了这两个消息。

Azure Stream Analytics,这是一个在TechEdEurope 2014发布的新产品,可以与Storm一起部署,来完成数据转换工作。Azure Stream Analytics 也是为大规模、实时事件处理而设计,并允许开发人员使用类SQL的语法,能加快开发。同时,它集成了Azure中的最新事件排队系统——Event Hubs。该系统可以作为Kafka或者ActiveMQ系统的替代产品而部署,然后像一个基于时间的缓冲消息代理一样工作。

结合刚刚发布Data Factory,开发人员现在可以从带结构化或者非结构化数据的异构数据源中提取数据。来自本地和云端的数据就可以结合起来,形成数据流水线,这些流水线可以利用Azure所支持的工具来监视。

Microsoft Virtual Academy在本周举办了由Seayoung RheeBuck Woody 主持的一次现场活动。在这场四个多小时的会议中,他们从ML Studio的介绍开始,一直讲到如何设计一个示例性的预测分析方案,并在Azure Marketplace发布。微软Azure机器学习作为一项服务推出以来,已经走了很长的路,而且感觉微软也是将其作为一项长期的投资来看待,期待其能够在未来获得成功。

查看英文原文:Microsoft Expands Azure Machine Learning and Real Time Analytics Offering


感谢臧秀涛对本文的审校。

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