Teradata Vantage™ - API Integration Guide for Cloud Machine Learning [リリース日：2022/8 リリースバージョン：1.1]の内容をもとに作成しています。
Vantageアナリティクス シリーズのコンテンツです。
各機能の詳細な説明に関しては、段階的にリンクを追加していきますので、リンクから詳細ページを参照してご利用下さい。
クラウド分析ツールとのAPI統合とは？
- API_Request 関数により、これにより分析サービスのエンドポイントにアクセスします。
- 現在は、Amazon SageMaker、Amazon Forcast、Azure Machine Learningに対応しています。
- SQLからリクエストを行い、SQLの結果としてスコアリングされた値を受け取ることができます。
- teradatamlを使うことによりpythonからも利用することができます。
- 結果としてデータベースについなるBIやアプリケーションから分析結果を利用することができます。
対応しているクラウド分析ツールの一覧
| クラウド分析ツール | 説明 |
|---|---|
| Amazon SageMaker | Teradata は、Amazon SageMaker および Amazon Forecastとの API 統合を導入します。この統合により、顧客は Vantage からこれらの外部サービスにデータを接続し、Python 環境で 1 つの Vantage クエリを使用して分析結果を返すことができます。 |
| Amazon Forecast | Teradata は、Amazon Forecastとの API 統合を導入します。この統合により、顧客は Vantage からこれらの外部サービスにデータを接続し、Python 環境で 1 つの Vantage クエリを使用して分析結果を返すことができます |
| Azure Machine Learing | Azure Machine Learingとの連携により機械学習モデルをトレーニングし、オンラインおよびバッチにてスコアリングするサービスを提供します。この統合により、顧客はオンラインの Azure Machine Learning エンドポイントに接続し、Vantage データを使用してスコアリングすることができます。 |
実行方法
SageMakerの場合
SELECT rec_id, output as fraud_risk_score # 戻り値
FROM tapidb.API_Request # API_Request 関数
(
ON ( SELECT rec_id, avg_pmt_05_mth,max_utilization_05_mth # スコアリングの入力データ
,times_nsf,credit_util_cur_mth,credit_util_prior_5_mth
,credit_util_cur_to_prior_ratio
,days_since_lst_pymnt,num_pymnt_lst_7_days,num_pymnt_lst_60_days
,num_pur_lst_7_days,num_pur_lst_60_days
,tot_pymnt_chnl,last_12m_trans_ct
FROM NEW_FINANCIAL_TRANS)
USING AUTHORIZATION(‘{ “Access_ID”:“XXXXXXXXXXXXX”, # 認証情報の指定
"Access_Key":“YYYYYYYYYYYY",
"Region" : "us-east-2"}')
API_TYPE(‘aws-sagemaker’) # API連携する分析サービス
ENDPOINT(‘sagemaker-xgboost-2021-10-20-15-43-44-623’) # エンドポイントの指定
CONTENT_TYPE(‘csv’) # 入力データの形式指定
KEY_START_INDEX(‘1’) # 入力データの開始カラム位置の指定
) as "DT"
おわりに
警告
この本書はWEB上で公開されておりますTeradata Vantageドキュメンテーションよりトピックに必要な情報を抜粋したものです。掲載内容の正確性・完全性・信頼性・最新性を保証するものではございません。正確な内容については、原本をご参照下さい。