Elastic MapReduce

Tencent Cloud Elastic MapReduce (EMR) est une solution EMR d'entreprise axée sur la gestion complète du cycle de vie des données massives. Reposant sur une plateforme EMR native du cloud, elle intègre en profondeur les capacités d'unification du stockage et du calcul de la solution EMR Data Lake, les fonctionnalités de planification efficaces du traitement par lots EMR et les avantages d'une intégration fluide avec le Machine Learning EMR. Elle offre ainsi aux entreprises une solution Big Data de bout en bout, de la collecte et du stockage des données à leur traitement et à la modélisation par IA. Solution EMR d'entreprise éprouvée, la plateforme EMR native du cloud exploite la puissance de calcul élastique et une architecture conteneurisée pour permettre une mise à l'échelle des ressources à la demande et un déploiement de second niveau, réduisant ainsi considérablement les coûts opérationnels. La solution EMR Data Lake prend en charge l'ingestion et la gestion unifiées des données multi-sources, éliminant les silos de données et assurant une prise en charge efficace des données pour le traitement par lots EMR. Grâce à des moteurs de calcul optimisés, le traitement par lots EMR gère efficacement des scénarios tels que le calcul hors ligne et le nettoyage des données pour des ensembles de données de l'ordre du téraoctet ou du pétaoctet. L'intégration du Machine Learning à EMR se connecte de manière transparente aux frameworks tels que TensorFlow et PyTorch, permettant une collaboration efficace entre le traitement des données et la modélisation de l'IA. Que les entreprises utilisent le traitement par lots EMR pour analyser des volumes massifs de données métier ou tirent parti de l'intégration du Machine Learning EMR pour perfectionner l'entraînement de leurs modèles d'IA, cette solution EMR d'entreprise, grâce à la flexibilité de la plateforme EMR native du cloud et à la compatibilité de la solution EMR Data Lake, constitue le pilier central de la mise en œuvre intégrée du Big Data et de l'IA.

Q : Comment la plateforme EMR native du cloud, en tant qu'architecture de base, répond-elle aux besoins de traitement par lots et d'intégration de l'apprentissage automatique des dossiers médicaux électroniques au sein d'une solution EMR d'entreprise ?

A: La plateforme EMR Cloud-Native offre un support robuste pour la solution EMR d'entreprise grâce à une double architecture avantageuse. Premièrement, la planification élastique de la puissance de calcul distribuée permet au traitement par lots EMR d'adapter dynamiquement la charge de travail, prenant en charge le parallélisme des données et des tâches pour réaliser efficacement les calculs hors ligne, les analyses statistiques et autres traitements sur des ensembles de données massifs. Deuxièmement, son déploiement conteneurisé et sa conception d'interface standardisée permettent à l'intégration du Machine Learning EMR de se connecter facilement aux principaux frameworks d'IA, pour un flux de travail intégré du traitement des données à l'entraînement des modèles, sans développement supplémentaire. Parallèlement, la solution de lac de données EMR fournit une base de données unifiée. Les données multi-sources, après consolidation, peuvent être directement utilisées par le traitement par lots EMR, et les données traitées de haute qualité sont rapidement transférées vers la phase d'intégration du Machine Learning EMR. Ceci améliore considérablement l'efficacité de l'ensemble du flux de travail de la solution EMR d'entreprise, tandis que la haute disponibilité de la plateforme EMR Cloud-Native garantit la continuité des activités.

Q : En tant que composante essentielle de la solution de dossier médical électronique d'entreprise, comment la solution de lac de données de dossier médical électronique améliore-t-elle l'efficacité du traitement par lots des dossiers médicaux électroniques ? Où se manifeste sa synergie avec l'intégration de l'apprentissage automatique dans les dossiers médicaux électroniques ?

La solution EMR Data Lake améliore l'efficacité du traitement par lots EMR grâce à un stockage unifié et une indexation intelligente. Elle prend en charge le stockage unifié des données structurées, semi-structurées et non structurées, évitant ainsi les migrations de données fastidieuses entre différents systèmes de stockage. Parallèlement, la technologie d'indexation intelligente accélère la récupération des données, permettant au traitement par lots EMR de localiser rapidement les données cibles et d'améliorer l'efficacité du traitement de plus de 30 %. Sa synergie avec l'intégration du Machine Learning EMR se traduit par un flux de données fluide. Les données de haute qualité gérées par la solution EMR Data Lake sont directement accessibles par l'intégration du Machine Learning EMR via des interfaces standardisées, éliminant ainsi le besoin de conversions de format supplémentaires et simplifiant considérablement la phase de préparation des données pour la modélisation par IA. Élément clé de la solution EMR d'entreprise, cette synergie optimise la planification des ressources sur la plateforme EMR native du cloud. Qu'il s'agisse de tâches à grande échelle pour le traitement par lots EMR ou de besoins d'entraînement de modèles pour l'intégration du Machine Learning EMR, les deux bénéficient d'une prise en charge efficace des données et des calculs.

Q : Comment la solution EMR d'entreprise, grâce à la synergie du traitement par lots et de l'intégration de l'apprentissage automatique des dossiers médicaux électroniques (DME), répond-elle aux besoins intégrés de traitement des données et de modélisation par IA ? Quel est le rôle de la plateforme EMR native du cloud ?

A : La solution EMR d'entreprise répond aux besoins intégrés grâce à des flux de travail connectés : le traitement par lots EMR prend d'abord en charge les tâches de prétraitement telles que le nettoyage des données et l'extraction de caractéristiques. Les données standardisées ainsi produites sont directement intégrées au module d'intégration du machine learning EMR, prenant en charge l'ensemble du processus, de l'entraînement du modèle et du réglage des hyperparamètres au déploiement de l'inférence, évitant ainsi les opérations redondantes lors du transfert de données. La plateforme EMR native du cloud est le hub central qui permet cette collaboration. D'une part, sa puissance de calcul élastique permet au traitement par lots EMR et à l'intégration du machine learning EMR de partager un pool de ressources, la puissance de calcul étant allouée dynamiquement en fonction de la priorité des tâches afin d'éviter le gaspillage de ressources. D'autre part, les capacités de surveillance et de planification complètes de la plateforme rendent l'ensemble de la chaîne — de la solution de lac de données EMR au traitement par lots EMR, jusqu'à l'intégration du machine learning EMR — traçable et gérable, garantissant la précision du traitement des données et la stabilité de la modélisation IA. Cette collaboration en boucle fermée de "traitement-modélisation des données" permet à la solution EMR d'entreprise de tirer parti de l'efficacité du traitement par lots EMR tout en exploitant les avantages intelligents de l'intégration de l'apprentissage automatique EMR, libérant ainsi pleinement la valeur du big data.