o  Amazon SageMaker Canvas進(jìn)一步降低機(jī)器學(xué)習(xí)使用門檻,業(yè)務(wù)分析師無需編碼即可使用點(diǎn)擊式界面進(jìn)行更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測

o  Amazon SageMaker Ground Truth Plus提供全托管數(shù)據(jù)標(biāo)記服務(wù),為客戶提供內(nèi)置工作流程以及技能嫻熟的團(tuán)隊(duì),以更低成本快速交付高質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

o  Amazon SageMaker Studio 提供一個可以集中執(zhí)行數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的通用notebook環(huán)境

o  Amazon SageMaker Training Compiler 通過自動代碼編譯提高效率,幫助客戶將深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練速度提高50%

o  Amazon SageMaker Inference Recommender為運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)推理自動推薦適合的亞馬遜云科技計算實(shí)例,獲得最佳性價比

o  Amazon SageMaker Serverless Inference 為大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)推理提供無服務(wù)器計算

北京2021年12月8日 /美通社/ -- 2021年12月8日,亞馬遜云科技在2021 re:Invent全球大會上,宣布為行業(yè)領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker推出六項(xiàng)新功能,讓機(jī)器學(xué)習(xí)更易于上手且更具成本效益。此次發(fā)布的強(qiáng)大新功能包括:無需編碼即可進(jìn)行準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測,更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)記服務(wù),可用于跨域協(xié)作的通用 Amazon SageMaker Studio notebook體驗(yàn)、讓代碼更高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練編譯器,為機(jī)器學(xué)習(xí)推理自動推薦計算實(shí)例,以及用于機(jī)器學(xué)習(xí)推理的無服務(wù)器計算。

在多重因素的推動下,如云上幾乎無限的算力、數(shù)據(jù)量的爆炸性增長以及開發(fā)人員工具的快速進(jìn)步及迭代,機(jī)器學(xué)習(xí)已成為各行業(yè)的主流。多年來,亞馬遜云科技一直致力于降低機(jī)器學(xué)習(xí)的使用門檻,讓更多的客戶利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。Amazon SageMaker是亞馬遜云科技增長速度最快的服務(wù)之一,全球數(shù)萬客戶包括阿斯利康、Aurora、Capital One、塞納、路虎、現(xiàn)代集團(tuán)、Intuit、湯森路透、Tyson、Vanguard,正使用Amazon SageMaker訓(xùn)練各種規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,有些模型甚至包含數(shù)十億參數(shù),每月進(jìn)行數(shù)千億次預(yù)測。隨著客戶在 Amazon SageMaker 上不斷擴(kuò)展其機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理,亞馬遜云科技也持續(xù)投入,僅在過去一年就推出 60 多項(xiàng)Amazon SageMaker新的特性和功能。此次發(fā)布的諸多新功能讓Amazon SageMaker更強(qiáng)大 -- 更輕松地準(zhǔn)備和收集機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),更快地訓(xùn)練模型,優(yōu)化推理所需的計算類型和數(shù)量,并將機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展到更廣泛的受眾。

Amazon SageMaker Canvas 無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測:Amazon SageMaker Canvas 為業(yè)務(wù)分析師(支持財務(wù)、市場、運(yùn)營和人力資源團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)員工)提供可視化界面,他們無需任何機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),也不必編寫代碼,即可自行創(chuàng)建更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測。越來越多的公司希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)重塑其業(yè)務(wù)和客戶體驗(yàn),這就需要更多來自不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的員工使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。然而,機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要專業(yè)技能,獲得這些技能通常需要多年的正規(guī)教育或強(qiáng)化培訓(xùn),同時對應(yīng)的課程難度大且不斷變化。Amazon SageMaker Canvas解決了這一挑戰(zhàn),它通過提供一個可視化的、 點(diǎn)擊式的用戶界面,讓業(yè)務(wù)分析師可以輕松地生成預(yù)測�？蛻魧�Amazon SageMaker Canvas連接到他們的數(shù)據(jù)存儲(例如 Amazon Redshift、Amazon S3、Snowflake、本地數(shù)據(jù)存儲、本地文件等),Amazon SageMaker Canvas提供可視化工具,幫助客戶直觀地準(zhǔn)備和分析數(shù)據(jù)。然后,客戶無需任何編碼,Amazon SageMaker Canvas使用自動機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。為確保模型的準(zhǔn)確性和有效性,業(yè)務(wù)分析師還可以在Amazon SageMaker Canvas的控制臺中查看和評估模型。Amazon SageMaker Canvas還支持客戶將模型導(dǎo)出到 Amazon SageMaker Studio,與數(shù)據(jù)科學(xué)家共享,進(jìn)一步驗(yàn)證和完善模型。

Amazon SageMaker Ground Truth Plus 專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)記:Amazon SageMaker Ground Truth Plus 是一項(xiàng)完全托管的數(shù)據(jù)標(biāo)記服務(wù),為客戶提供內(nèi)置的工作流程、技能嫻熟的團(tuán)隊(duì),以更低成本快速交付高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,客戶無需編碼。為了訓(xùn)練更準(zhǔn)確的模型并規(guī)模化機(jī)器學(xué)習(xí)部署,客戶需要被正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)集越來越大。但是,要生成大型數(shù)據(jù)集可能需要數(shù)周甚至數(shù)年的時間,并且通常需要公司雇傭員工并創(chuàng)建工作流來管理標(biāo)記數(shù)據(jù)的過程。

2018 年,亞馬遜云科技推出了 Amazon SageMaker Ground Truth,通過使用來自Amazon Mechanical Turk、第三方供應(yīng)商或自有團(tuán)隊(duì)的人工數(shù)據(jù)標(biāo)注員的方式,幫助客戶更輕松的生成標(biāo)記數(shù)據(jù)。Amazon SageMaker Ground Truth Plus 進(jìn)一步擴(kuò)展了這項(xiàng)功能,通過提供專業(yè)團(tuán)隊(duì)為客戶提供高度準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)標(biāo)簽。這些專業(yè)團(tuán)隊(duì)不但擁有特定領(lǐng)域和行業(yè)專業(yè)知識,同時具有職業(yè)技能可滿足客戶對數(shù)據(jù)安全、隱私與合規(guī)等要求。 Amazon SageMaker Ground Truth Plus具有多步驟標(biāo)記工作流程功能,可縮短標(biāo)記數(shù)據(jù)集所需的時間并降低采購高質(zhì)量注釋數(shù)據(jù)的成本,該功能包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)標(biāo)記、檢測人工標(biāo)記錯誤和低質(zhì)量標(biāo)簽的機(jī)器驗(yàn)證,以及輔助標(biāo)記功能(例如 3D 長方體捕捉、去除2D中的失真圖像、視頻標(biāo)記中的預(yù)測和自動分割工具)。客戶只需先將 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 指向他們在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的數(shù)據(jù)源,并提供特定的標(biāo)記要求(例如,醫(yī)學(xué)專家應(yīng)如何標(biāo)記肺部放射影像中的異常情況的說明)。 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 隨后創(chuàng)建數(shù)據(jù)標(biāo)記工作流程并提供控制面板,客戶可通過控制面板跟蹤數(shù)據(jù)注釋進(jìn)度、檢查已完成標(biāo)簽的樣本質(zhì)量,并提供為生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)的反饋;該功能讓客戶可以更快地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署高度準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

Amazon SageMaker Studio 通用notebook:Amazon SageMaker Studio 的通用notebook(業(yè)界首個完整的機(jī)器學(xué)習(xí)集成開發(fā)環(huán)境)提供了一個統(tǒng)一的集成環(huán)境來執(zhí)行數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。如今,來自不同數(shù)據(jù)領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì)希望使用一系列涵蓋數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流開展協(xié)作。這些領(lǐng)域的從業(yè)者通常來自數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)等不同的知識領(lǐng)域,他們希望實(shí)現(xiàn)跨各種工作流工作,并無需切換數(shù)據(jù)相關(guān)工具。而當(dāng)客戶準(zhǔn)備集成數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)時,通常需要處理多種工具和notebook,這一過程繁瑣、耗時且容易出錯。

Amazon SageMaker Studio 現(xiàn)支持客戶在一個通用notebook中,為實(shí)現(xiàn)多種目的而進(jìn)行的交互方式訪問、轉(zhuǎn)換和分析各種數(shù)據(jù)。Amazon SageMaker Studio與在 Amazon EMR 集群上運(yùn)行的 Spark、Hive 和 Presto,以及在 Amazon S3 上運(yùn)行的數(shù)據(jù)湖均內(nèi)置集成,客戶無需切換服務(wù)即可使用Amazon SageMaker Studio 訪問和操作通用notebook中的數(shù)據(jù)�？蛻舫�了可以使用喜歡的框架(例如 TensorFlow、PyTorch 或 MXNet)開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并在 Amazon SageMaker Studio 中構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型外;客戶無需離開通用Amazon SageMaker Studio notebook,可以一站式瀏覽和查詢數(shù)據(jù)源、探索元數(shù)據(jù)和模式,并處理數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)工作流相關(guān)的工作負(fù)載。

適用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的 Amazon SageMaker Training Compiler:Amazon SageMaker Training Compiler 是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型編譯器,可自動優(yōu)化代碼提高計算資源的使用效率,并縮短訓(xùn)練模型時間多達(dá) 50%。先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型通常是龐大而復(fù)雜的,訓(xùn)練單個模型可能消耗數(shù)千小時的GPU計算時間,為此它們需要專門的計算實(shí)例來加速訓(xùn)練。為了進(jìn)一步縮短訓(xùn)練時間,數(shù)據(jù)科學(xué)家會嘗試增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)或調(diào)整超參數(shù)(控制機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的變量),找到性能最佳且資源消耗最少的模型版本。這項(xiàng)工作的技術(shù)復(fù)雜性致使數(shù)據(jù)科學(xué)家沒有時間優(yōu)化在 GPU 上運(yùn)行訓(xùn)練模型所需的框架。

Amazon SageMaker Training Compiler與 Amazon SageMaker 中的 TensorFlow 和 PyTorch 版本集成,這些版本經(jīng)過優(yōu)化可在云中更高效地運(yùn)行,因此數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用他們喜歡的框架,更高效得使用GPU訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。只需單擊一下,Amazon SageMaker Training Compiler 就會自動優(yōu)化并編譯訓(xùn)練好的模型,提高訓(xùn)練執(zhí)行速度多達(dá)50%。

Amazon SageMaker Inference Recommender 自動實(shí)例選擇:Amazon SageMaker Inference Recommender 幫助客戶自動選擇最佳計算實(shí)例和配置(例如實(shí)例數(shù)量、容器參數(shù)和模型優(yōu)化),運(yùn)行其特定的機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理。大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通常用于自然語言處理或計算機(jī)視覺,選擇具有最佳性價比的計算實(shí)例是一個復(fù)雜的迭代過程,可能需要數(shù)周的實(shí)驗(yàn)時間。

Amazon SageMaker Inference Recommender消除了運(yùn)行一個模型應(yīng)選擇哪種實(shí)例的不確定性和復(fù)雜性,通過自動推薦適合的計算實(shí)例配置,可將部署時間從數(shù)周縮短至幾小時。數(shù)據(jù)科學(xué)家使用 Amazon SageMaker Inference Recommender 可將模型部署到推薦的一個計算實(shí)例上, 或者使用該服務(wù)在一系列選定的計算實(shí)例上運(yùn)行性能基準(zhǔn)測試。客戶可以在 Amazon SageMaker Studio 中查看基準(zhǔn)測試結(jié)果,并評估不同配置在延遲、吞吐量、成本、計算和內(nèi)存等方面的利弊。

適用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的 Amazon SageMaker Serverless Inference:使用Amazon SageMaker Serverless Inference,客戶僅需為生產(chǎn)中部署的機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理按使用量付費(fèi)�？蛻羰褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)時,希望能優(yōu)化成本,對于具有間歇性流量模式和長時間空閑的應(yīng)用程序而言尤為重要。有些應(yīng)用程序,如基于消費(fèi)者購買的個性化推薦、接聽來電的聊天機(jī)器人以及基于實(shí)時交易的需求預(yù)測等,可能會受外部因素如天氣狀況、促銷的產(chǎn)品或節(jié)假日等影響出現(xiàn)波峰波谷。為機(jī)器學(xué)習(xí)推理提供合適的計算容量是一項(xiàng)艱難的、需要權(quán)衡多方面因素的工作。有時,為滿足峰值需求,客戶會過度配置容量,雖然實(shí)現(xiàn)了一致的性能,但在沒有流量時會浪費(fèi)成本。有時, 客戶為控制成本而部署了不足夠的計算容量,在條件變化時卻無法提供足夠的算力來執(zhí)行推理。為了適應(yīng)不斷變化的條件,一些客戶嘗試動態(tài)地手動調(diào)整計算資源,這是繁瑣且耗費(fèi)精力的工作。用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Amazon SageMaker Serverless Inference 會根據(jù)推理請求的數(shù)量自動預(yù)置、擴(kuò)展和關(guān)閉計算容量。當(dāng)客戶將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)中,只需在 Amazon SageMaker 中選擇無服務(wù)器部署選項(xiàng),Amazon SageMaker Serverless Inference 就會管理計算資源并提供所需的精確計算量。通過Amazon SageMaker Serverless Inference,客戶無需管理底層基礎(chǔ)設(shè)施,且只需為每個請求使用的算力和處理的數(shù)據(jù)量付費(fèi)。

亞馬遜云科技機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Bratin Saha 表示:“各個行業(yè)和各種規(guī)模的客戶都在積極借助Amazon SageMaker 擴(kuò)大機(jī)器學(xué)習(xí)的使用范圍,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為很多企業(yè)運(yùn)營的核心組成,并賦能客戶發(fā)明新的產(chǎn)品,創(chuàng)新的服務(wù)和體驗(yàn)。我們很高興將行業(yè)領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)拓展至更多客戶,幫助更多企業(yè)推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新,解決富有挑戰(zhàn)性的問題。這些 Amazon SageMaker的新功能將觸達(dá)更廣泛的客戶,同時為現(xiàn)有客戶提供額外的功能,幫助他們在機(jī)器學(xué)習(xí)之旅中更輕松地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的洞察,加快部署速度,提升性能并節(jié)省成本�！�

寶馬集團(tuán)總部位于德國慕尼黑,是一家全球豪華汽車和摩托車制造商,品牌涵蓋寶馬、寶馬摩托車、MINI 和勞斯萊斯等;它還提供優(yōu)質(zhì)的金融和移動服務(wù)。

寶馬集團(tuán)人工智能平臺產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 Marc Neumann 表示:“將人工智能作為關(guān)鍵技術(shù)使用是寶馬集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的重要一環(huán)。我們在整個價值鏈中已經(jīng)采用人工智能,為客戶、產(chǎn)品、員工和流程創(chuàng)造附加價值。過去幾年里,我們已經(jīng)將寶馬集團(tuán)許多具有商業(yè)價值影響的頂級用例產(chǎn)業(yè)化。我們認(rèn)為Amazon SageMaker Canvas將幫助我們把人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展至整個寶馬集團(tuán)。通過SageMaker Canvas,業(yè)務(wù)用戶可以輕松地探索和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,無需編寫代碼即可做出準(zhǔn)確預(yù)測。SageMaker 還支持我們的核心數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)協(xié)作,并對由業(yè)務(wù)用戶創(chuàng)建的模型在投入生產(chǎn)環(huán)境之前對其進(jìn)行評估�！�

西門子能源正在為社會注入活力,環(huán)境、社會和公司治理(ESG)是其戰(zhàn)略重點(diǎn),他們的創(chuàng)新正在為合作伙伴和員工創(chuàng)造不一樣的明天。西門子能源工業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 Davood Naderi表示:“西門子能源數(shù)據(jù)科學(xué)戰(zhàn)略的核心是將機(jī)器學(xué)習(xí)的力量帶給所有業(yè)務(wù)用戶,讓他們能夠在不需要數(shù)據(jù)科學(xué)專家的情況下試驗(yàn)不同的數(shù)據(jù)源和機(jī)器學(xué)習(xí)框架。這將加快我們能源解決方案(例如調(diào)度優(yōu)化器和診斷服務(wù))的創(chuàng)新和數(shù)字化速度

Amazon SageMaker Canvas支持業(yè)務(wù)用戶開展實(shí)驗(yàn),是西門子能源機(jī)器學(xué)習(xí)工具套件的很好的補(bǔ)充。同時還可以與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)共享和協(xié)作,這種協(xié)作非常重要,不但幫助我們將更多機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn),同時還確保所有模型都符合我們的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和政策�！�

愛彼迎是全球最大的特色民宿預(yù)定平臺之一,提供超過 700 萬個住宿選擇和 40,000 項(xiàng)由當(dāng)?shù)胤繓|組織的手工活動�！霸趷郾擞�,我們越來越多地將機(jī)器學(xué)習(xí)整合到業(yè)務(wù)的各個方面。為了訓(xùn)練和測試機(jī)器學(xué)習(xí)模型,我們的團(tuán)隊(duì)始終需要生成和維護(hù)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)�！睈郾擞�中國數(shù)據(jù)科學(xué)家羅偉表示:“為了更好地為客戶提供服務(wù),并減少對客服團(tuán)隊(duì)的依賴,我們一直在尋找一種方法,可以基于十萬段普通話客戶服務(wù)日志生成高質(zhì)量的文本分類數(shù)據(jù)結(jié)果。通過Amazon SageMaker Ground Truth Plus,亞馬遜云科技團(tuán)隊(duì)為我們構(gòu)建了定制數(shù)據(jù)標(biāo)記工作流程,其中包括能夠?qū)崿F(xiàn) 99% 分類準(zhǔn)確率的自定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”

美國國家橄欖球聯(lián)盟(NFL)是美國最受歡迎的體育聯(lián)盟,由 32 支職業(yè)運(yùn)動隊(duì)組成,他們每年都在爭奪超級碗冠軍,這是世界上最大的年度體育賽事。NFL 球員健康與創(chuàng)新高級副總裁 Jennifer Langton表示:“在 NFL,為了幫助我們的球迷、廣播公司、教練和球隊(duì)獲得洞察,我們一直尋找使用機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法。橄欖球是一項(xiàng)追求速度的運(yùn)動,比賽可以在一瞬間發(fā)生。雖然有教練員和裁判員,但很難在場上照看到所有球員的安全。計算機(jī)視覺讓我們能夠準(zhǔn)確監(jiān)測球員安全事件,但開發(fā)這些算法需要專業(yè)標(biāo)記的數(shù)據(jù)�，F(xiàn)在,Amazon SageMaker Ground Truth Plus為復(fù)雜的標(biāo)記任務(wù)提供了定制工作流程和用戶界面,這將幫助我們提高球員的安全性�！�

Vanguard Group, Inc． 是一家美國注冊的投資顧問機(jī)構(gòu),總部位于賓夕法尼亞州馬爾文,管理著約 7 萬億美元的全球資產(chǎn)。

Vanguard 重新定義行業(yè)價值,幫助投資者做正確的選擇,并為全球數(shù)百萬客戶創(chuàng)造變革。Vanguard數(shù)據(jù)和分析高級總監(jiān)Doug Stewart表示:“我們非常高興的看到數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師可以在一個通用notebook環(huán)境中協(xié)作,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。Amazon SageMaker Studio已與在 Amazon EMR 上運(yùn)行的 Spark、Hive 和 Presto 內(nèi)置集成,這提高了我們開發(fā)團(tuán)隊(duì)的工作效率。這種統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境讓我們的團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂跇?gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型�！�

iFood 是拉丁美洲在線食品配送的領(lǐng)先企業(yè),每月完成6,000 多萬份訂單。iFood使用機(jī)器學(xué)習(xí)向在線訂購的客戶推薦餐廳。

iFood 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)工程總監(jiān) Ivan Lima 表示:“我們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型一直采用 Amazon SageMaker構(gòu)建高質(zhì)量的應(yīng)用程序,這貫穿于整個業(yè)務(wù)線。Amazon SageMaker Serverless Inference讓我們能夠更快地實(shí)現(xiàn)模型部署和擴(kuò)展,無需擔(dān)心實(shí)例選擇,也不必?fù)?dān)心工作負(fù)載的波峰波谷。同時,我們預(yù)計該服務(wù)將進(jìn)一步降低我們的成本�！�