IDC MarketScape评选机器学习营运化平台 SAS获选为MLOps领导者

为了将越来越多的模型从实验阶段移转至实际营运阶段，让资料科学家、资料架构师、商业分析师和系统维运人员之间，得以沟通及协作。IDC AI 软体研究总监 Kathy Lange指出：「客户在应用机器学习实践於营运流程中，面临的主要挑战包括：缺乏专业知识、成本高昂，及自动化程度较低。」惟透过MLOps软体和流程，则能够改善资料科学家、应用程式开发系统维运人员之间的协作，与自动化端对端的模型生命周期管理，以及提升模型的开发及上线速度等，进而协助客户克服这些挑战。

该报告还评估了SAS 模型管理解决方案（Model Manager），其为 SAS Viya 分析与机器学习平台中的MLOps 解决方案，并指出：「SAS模型管理解决方案提供一系列的相关服务及产品，可协助企业将机器学习模型营运化，并具有多种分析程式语言及模型支援，以及强大的模型治理和模型营运化等优势。」

SAS分析和MLOps AI产品策略主管Marinela Profi表示：「根据最近一份针对资料科学家的研究表示，分析结果并未让业务决策者采用的比例高达 40% 以上。显然找出洞察（insights）和运用洞察之间仍存在着鸿沟，而 ModelOps或MLOps工具的整合，正是拉近差距的关键。」

SAS近期也在 Microsoft Azure Marketplace上，透过 SAS Viya将其最先进的分析解决方案带给了更多使用者，包括可快速执行模型部署和强大模型治理的SAS模型管理解决方案。由SAS Viya on Microsoft Azure 整合了可靠的资料管理、强大的的机器学习，还有精简的模型部署，只要按一下按钮，就能按需求付费取得这些功能。

Profi 表示：「成功实践MLOps的秘诀在於，不要采用不同的工具来分别执行各项任务，而是要采用全面性的解决方案，来自动完成所有工作；且能同时与资料科学家和IT人员沟通，降低复杂度并提高可用性，而SAS 模型管理解决方案即可提供这样的服务。」