转变你的AI/ML模型


数据驱动您的 AI/ML 管道。这对于训练、测试和验证 AI/ML 算法至关重要。事实上,你提供给
AI/ML 算法的数据越多,它们的性能就越好,结果就越准确和显着。然而,大多数企业都面临着
访问、准备和分析海量数据的挑战

SQream DB 加速您的海量数据分析,以获得更准确和可靠的 AI/ML 模型

 

SQream DB 与 Spark MLib、R 和 TensorFlow 等常见机器学习框架接口,并可以在使用标准 SQL 准备技术“切片和切块”后为它们提供快速数据

查询
加速

SQream 以 3 TB/小时的速度摄取数据,并轻而易举地处理数万亿行数据,让您在很短的时间内获得结果

可扩展的
人工智能/机器学习

SQream 可扩展到几乎无限的数据大小。无需扩展昂贵的遗留系统即可从 TB 级增长到 PB 级

更准测的
预测

SQream 快速分析海量数据集,以实现更全面的模型训练和准确的 AI/ML 算法

授权您的
数据团队

不受限制地访问您的海量原始数据,无需耗时的准备即可进行分类和分段

大型电信提供商增强网络安全能力

在高峰使用时间准确区分网络威胁和合法活动是一项挑战,错误检测可能会导致合法客户使用中断。为了实现准确检测,必须使用来自安全设备的大量数据来训练 AI 模型。他们获得的数据越多,他们的预测就越准确。

一家大型电信提供商将 SQream 与 SAS Viya 集成,以快速摄取和分析来自多个来源的海量数据,然后用于训练其 AI 算法以检测和防止对其庞大网络的网络和 DDoS(拒绝服务)攻击。该解决方案可以在更长的时间内分析更多数据,从而实现极高的检测精度和最小的误报。因此,该公司能够降低运营成本,并将资源从调查虚假威胁转移到更好地处理真实威胁。

组织使用 SQream 准确识别威胁