中国北京，2021年12月8日——分析领域的领导者SAS近期在其旗舰平台SAS® Viya®中进一步扩展了对开源用户的支持，这对应用程序开发人员和数据科学家来说是个利好消息。SAS Viya改变了开源集成和实用程序的游戏规则，可以满足客户各式各样的需求，包括开发API优先策略、利用机器学习优化数据准备工作、提高互操作性等。

用户可下载电子书《SAS集成开源应用以推动分析创新》以及访问developer.sas.com，了解有关SAS如何支持开源用户的更多信息。

数据科学家反映，他们将50%到80%的时间都花在了收集整理结构化和非结构化数据，而这一过程十分的单调乏味。一旦构建了一个数据分析模型，如何进行部署也可能是一场噩梦。 SAS Viya能够帮助他们解决这一问题。

SAS执行副总裁兼首席技术官Bryan Harris表示，无论用户选择使用何种技术，数据收集和模型部署的简单化和自动化都是至关重要的。“解决这个问题之后，你的生态系统将收获巨大的回报，”他说：“SAS Viya能够帮助您实现目标。”

“开源不仅灵活而且具有成本效益，”IDC全球人工智能与自动化研究实践集团副总裁Ritu Jyoti表示：“为从开源模型中获取最大价值，用户需要一个能够简化并保护数据和模型管理的平台，从而信任他们所做的决策。SAS Viya可帮助用户自信地实现这一目标。”

加拿大黑客马拉松团队使用SAS和开源技术，优化交通传感器以应对紧急情况

2021 HackinSAS黑客马拉松团队——Hackanadians结合使用SAS和Jupyter Hub开源技术创建了一个基于音频的交叉路口管理app，安排应急车辆优先通过。这一人工智能（AI）应用程序使用了优化、物联网传感器、机器学习和深度学习来检测警报器并征用交通信号灯，以便应急车辆更安全地通过路口。

Hackanadians团队负责人Heather Friesen表示：“通过使用人工智能、物联网、离散算法及仿真模拟技术，我们为交通路口管理提供了端到端的解决方案，以造福公众。”

SAS Viya通过对模型开发、部署和治理的自动化，助力用户更加自信地决策

开源是一种经过验证、切实可行的软件开发方法。利用开源解决挑战和创造业务价值需要结构化的、统一的编排支持框架。许多组织依靠像SAS Viya这样强大的数据科学和机器学习平台来解决这些问题，并为开发人员提供个性化服务，例如开发者可以选择自己最喜欢的软件、工具和库，并设定首选语言。企业采用Viya的主要原因包括：

•利用其云原生的高性能架构。

•采用大规模并行处理架构，实现快速模型构建，并确保系统可无限扩展。

•特征工程自动化，由机器学习驱动数据准备工作。

•为SAS和开源应用建立模型治理和管理流程。

•Python或R语言可直接与SAS一同使用，也可利用REST API将SAS集成到应用程序中。

•将在SAS或开源应用中开发的模型部署到不同的环境中，例如云、容器、流媒体或远端边缘设备。

•直接在SAS开发界面中编写、运行Python原生代码以实施工作。

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关键词： 生态系统 支持 开源