機器學習服務

下表說明 Amazon SNS 如何與 AWS 機器學習服務整合，例如 Amazon CodeGuru、Amazon DevOpsGuru、Amazon Lookout for Metrics、Amazon Rekognition 和 Amazon SageMaker AI，以提供異常、操作洞察和資料標記活動的通知。

這些整合可讓您監控應用程式效能、接收資料異常警示，以及透過即時更新簡化機器學習模型的部署。

AWS 服務	搭配使用 Amazon SNS 的優點
Amazon CodeGuru - 從即時應用程式收集執行時間效能資料，並提供可協助您微調應用程式效能的建議。	發生異常時接收通知。如需詳細資訊，請參閱 Amazon CodeGuru 使用者指南中的使用異常和建議報告。
Amazon DevOps Guru - 使用機器學習產生營運深入解析，協助您改善營運應用程式的效能。	轉傳深入解析和確認。如需詳細資訊，請參閱 AWS 管理與控管部落格中的使用 PagerDuty 搭配 Amazon DevOpsGuru，將採用 ML 技術的營運洞見傳遞給您的待命團隊。
Amazon Lookout for Metrics - 尋找資料中的異常、判斷其根本原因，並可讓您快速採取動作。	接收異常通知。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Lookout for Metrics 開發人員指南中的使用 Amazon SNS 搭配 Lookout for Metrics。
Amazon Rekognition - 可讓您將影像與視訊分析新增至您的應用程式	接收請求結果的通知。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Rekognition 開發人員指南中的參考：影片分析結果通知。
Amazon SageMaker AI – 可讓資料科學家和開發人員建置和訓練機器學習模型，然後將其直接部署到生產就緒的託管環境中。	標示資料物件時接收通知。如需詳細資訊，請參閱《Amazon SageMaker AI 開發人員指南》中的建立串流標籤工作。