Amazon SageMaker Unified Studio 现已支持由 AWS Glue Data Quality 驱动的数据剖析和异常检测功能。数据管理员、工程师和分析师可以生成数据的统计剖析结果，以了解其分布形态和完整性，并追踪这些统计指标随时间的变化。异常检测功能有助于识别数据点偏离历史模式的情况，而无需预设阈值或自定义规则。这些功能既适用于目录表中静态存储的数据，也适用于 Visual ETL 作业中传输中的数据。通过此次发布，目录表新增了专用的“数据剖析”标签页，支持按需和定时执行剖析，计算数据集级别和列级别的统计信息。随着剖析历史数据的积累，异常检测将建立预期行为的基线，并标记超出预测范围的数据点。这在您尚不清楚具体阈值，或预期值随时间变化导致固定规则失效时尤为有用。对于传输中的数据，任何包含“评估数据质量”转换的 Visual ETL 作业的结果页面均可提供相同的剖析统计信息和异常检测功能。此功能在 Amazon SageMaker Unified Studio 可用的所有 AWS 区域中均可使用。欲了解更多信息，请访问 Amazon SageMaker Unified Studio 文档。