SAS Viya — это облачная платформа для аналитики, машинного обучения и управления моделями, разработанная компанией SAS Institute. Платформа представляет собой масштабируемую среду, объединяющую инструменты для подготовки данных, визуализации, разработки статистических и машинно-обучающихся моделей, а также механизмы развёртывания и мониторинга моделей в продакшен. Архитектура ориентирована на распределённую обработку данных и поддержку гибридных облачных развёртываний, что позволяет интегрировать локальные ресурсы и облачные сервисы в единую аналитическую инфраструктуру.
Viya развивает традиции аналитических продуктов SAS, предлагая современные API и интерфейсы для взаимодействия с языками программирования (например, Python и R), а также графические средства для аналитиков и бизнес-пользователей. Платформа включает компоненты для управления жизненным циклом моделей (MLOps), контроля версий, управления правами доступа и аудита. Поддерживаются как интерактивные задачи подготовки и визуализации данных, так и пакетная обработка больших объёмов данных с акцентом на повторяемость и масштабируемость аналитических процессов.
- Масштабируемая обработка данных: распределённые вычисления и управление ресурсами для работы с большими объёмами данных.
- Подготовка данных: инструменты для очистки, трансформации, объединения и обогащения наборов данных.
- Визуализация и дашборды: средства интерактивной визуализации для исследования данных и представления результатов аналитики.
- Моделирование и машинное обучение: библиотека алгоритмов для статистического моделирования, машинного обучения и глубокого обучения.
- Интеграция с языками программирования: API и SDK для Python, R и других языков, облегчающие разработку и внедрение моделей.
- Развёртывание моделей: механизмы контейнеризации, REST‑интерфейсы и инструменты для публикации моделей в продакшен-среде.
- Управление жизненным циклом моделей (MLOps): версии моделей, тестирование, мониторинг производительности и обеспечивание соответствия требованиям.
- Управление доступом и безопасность: средства аутентификации, авторизации и аудита для контроля использования платформы и защиты данных.
- Гибридные и мультиоблачные сценарии: поддержка развёртываний как в публичных облаках, так и в локальных дата‑центрах.
- Инструменты автоматизации: конвейеры для автоматизации подготовки данных, обучения и развёртывания моделей.