Podrobné informácie o priemysle: ibm o viacúrovňovom vyhľadávaní a ai stratégii

So všetkými údajmi, ktoré spoločnosti zhromažďujú, je problémom nájsť efektívny úložisko cloudového úložiska, ktoré nielen uchováva a spravuje všetky tieto informácie, ale aj umožňuje vyhľadávanie a zabezpečenie. Našťastie dodávatelia cloudovej platformy, ako je IBM, ktorá ponúka scenáre IaaS (IBM Cloud for Infrastructure-as-a-Service) a PaaS (Platform-as-a-Service), aktívne pracujú na nových spôsoboch spravovania údajov vo viacnásobných architektúrach.

Čo je to viacúrovňová architektúra?

Viacfarebná architektúra pozostáva z dát a kódu uložených vo viacerých cloudových prostrediach v rámci jednej architektúry. Jednoducho si predstavte aplikáciu, ktorá používa kód a zdroje vo viacerých oblakoch, napríklad Amazon Web Services (AWS), IBM Cloud a Microsoft Azure. Použitím štandardov interoperability, ktoré sa stále vyvíjajú, viackanálové architektúry prinášajú interoperabilitu softvérovým službám bez ohľadu na to, čo tieto služby používajú ako platformu. To vám umožní prispôsobiť zdroje cloudu tak, aby sa konkrétnejšie zamerali na vaše pracovné zaťaženie.

Malé a stredne veľké podniky (SMB) by mali zvážiť poskytovateľa, ktorý môže pomôcť spravovať infraštruktúru viacerých cloudových služieb a udržiavať ich v bezpečí a usporiadať ich do jedinej konzoly. Ešte lepšia je služba, ktorá môže kombinovať cloudové služby tretích strán, napríklad Microsoft Office 365, so zdrojmi, ktoré máte spustené na svojich vlastných virtuálnych serveroch v inom cloude. Verejný cloud môže byť vhodný pre jednu aplikáciu a súkromný cloud pre inú. Malé a stredné podniky budú ťažiť z nákladovej efektívnosti a obratnosti, ktorú poskytuje viaczložková architektúra.

Multicloud a IBM

Z viackanálového hľadiska to bol pre IBM rušný rok. V máji začala spoločnosť IBM Cloud Private for Data, aby umožnila spoločnostiam extrahovať skryté informácie zo svojich údajov naprieč disciplínami, ako sú napríklad dátové inžinierstvo, veda a vývoj údajov, ako aj ich aplikácie a databázy. Potom 10. septembra spoločnosť oznámila, že IBM Cloud Private for Data sa integruje s Red Hat OpenShift, kontajnerom s otvoreným zdrojom a aplikačnou platformou Kubernetes. Kubernetes je platforma s otvoreným zdrojovým kódom na prevádzkovanie kontajnerov naprieč klastrami serverov. Táto integrácia s Red Hat poskytuje spoločnostiam viac možností pri spúšťaní pracovných úloh v prostredí cloudu, aby mohli bežať v priestoroch, vo verejných a súkromných oblakoch av otvorenom prostredí Red Hat OpenShift. IBM rozšíri svoje partnerstvo s Hortonworks, priekopníkom softvéru Big Data, o integráciu služieb v Hortonworks DataPlane s IBM Cloud Private for Data.

Nakoniec 13. septembra spoločnosť IBM oznámila, že umožní používateľom dotazovať sa na analytiku v celom podniku pomocou nástroja s názvom Queryplex, ktorý je jedinou konzolou na vyhľadávanie v oblakoch. V ten istý deň spoločnosť IBM zorganizovala udalosť na Termináli 5 v New Yorku, ktorú usporiadala spoločnosť Hannah Storm spoločnosti ESPN, s cieľom upozorniť na zákazníkov, ktorí prijímajú výzvu umelej inteligencie (AI). Krátko pred podujatím spoločnosť PCMag dohnala Roba Thomasa, generálneho riaditeľa IBM Analytics, aby sa zapojila do toho, ako funguje nová funkcia cloudového vyhľadávania, práca IBM s Red Hat a niektoré výherné stratégie v oblasti AI.

PCMag (PCM): Ako vám produkt IBM Cloud Private for Data umožní zobraziť všetky vaše údaje?

Rob Thomas (RT): Premýšľajte o tom ako o konzole toho, ako klient spravuje údaje kdekoľvek v ľubovoľnom oblaku. Ak to klienti používajú, môžu vidieť všetky údaje, ktoré majú, v architektúre súkromných cloudových kontajnerov alebo môžu vidieť údaje, ktoré majú na serveroch AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform alebo IBM Cloud. Je to jediná konzola na pochopenie všetkých vašich údajov - tam, kde sú, katalogizáciu vašich údajov a ich usporiadanie.

PCM: Čo je Queryplex a ako môžu malé a stredné podniky niečo podobné použiť na vyhľadávanie v oblakoch?

RT: Queryplex vám umožňuje skutočne písať dotaz v jazyku SQL (Structured Query Language) a vyhľadávať údaje kdekoľvek na svete a robiť analytiku. Vďaka tejto možnosti širokouhlého jazyka SQL nemusíte údaje prenášať. Dáta nájdeme kdekoľvek a povolíme ich. Môžeme využiť výpočtový výkon na okraji a potom poskytnúť analýzu späť na jedno miesto. To sú dve strany tej istej mince. Jednou z nich je konzola na správu všetkých vašich údajov. Druhá časť je o tom, ako vlastne robíte analýzu údajov, ktoré sú kdekoľvek, bez toho, aby ste museli údaje premiestňovať ako v kroku 1, pretože presun údajov je nákladný; je to časovo náročné. Takže sme v podstate eliminovali potrebu pohybu údajov, čo je super silné.

PCM: Aký by bol každodenný príklad spoločnosti používajúcej tento typ dopytovania?

RT: Dobrá by bola automobilová spoločnosť, ktorá robí telematiku, aby vykonávala prediktívnu údržbu automobilu alebo ako to robí. Dnes by bolo potrebné pripojiť sa k automobilu a potom priviesť údaje späť do centrálneho umiestnenia. Poskytuje vám možnosť v reálnom čase. To, čo bolo o 30 dní skôr, je teraz 30 sekúnd. To je moc robiť; iba úplne mení povahu a proces analýzy.

PCM: Aké sú bezpečnostné dôsledky vyhľadávania vo viacerých oblakoch? Ako sa rozhodnete povoliť tento typ vyhľadávania?

RT: Navrhli sme Queryplex ako podnikový produkt, ktorý využije všetko, čo organizácia vytvorila v súvislosti s protokolmi LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) a správami identity alebo politikami správy údajov. Dovoľte mi uviesť príklad: Ak je vaša firemná politika taká, že kedykoľvek budete robiť federované dopyty, ktoré sa nechcete dotknúť žiadnych informácií umožňujúcich identifikáciu osôb (PII), mohli by sme tieto údaje maskovať ako súčasť tejto schopnosti, aby neboli „ jeho časť. Skutočne sme ho navrhli tak, aby sa integroval do bezpečnostnej architektúry spoločnosti.

PCM: Čo by mala spoločnosť urobiť, aby umožnila prístup k rôznym oblakom?

RT: Keď ste v IBM Cloud Private for Data, nainštalujete sa veľmi rýchlo. Pokiaľ ide o pripojenie k inému cloudu, iba pozná IP adresu. To je celkom jednoduché; Ty to vieš urobiť. Takže pripojenie nie je ťažké. Tam, kde si myslím, že pre spoločnosti je to ťažšie, je to, že keď postupujete viac smerom k prípadom použitia AI alebo typu vedeckých údajov, musíte na tento účel vytvoriť model. Tento model musíte trénovať a my vám vieme pomôcť s usporiadaním údajov.

PCM: Aké sú niektoré kľúčové stratégie pre spoločnosti na implementáciu AI alebo strojového učenia (ML)?

RT: Niekoľko rôznych vecí. Vidím niektorých klientov, ktorí zriaďujú strediská excelentnosti pre vedu údajov (COE). Myslím si, že by to mohol byť dobrý spôsob, ako podnietiť organizáciu v tejto téme a uviesť veci do pohybu. Myslím, že je to jeden dobrý prístup.

Vidíme ďalších klientov, ktorí si najímajú vedúceho oddelenia údajov (CDO) a dávajú tejto osobe misiu viesť spoločnosť týmto smerom. Myslím si, že je to tiež dobré.

Po tretie, vidím, že mnoho spoločností, ktoré sa na to spoliehajú, pochádza z oblasti podnikania, čo znamená, že oblasť podnikania nájde prípad použitia, a to je pre technologickú inováciu. Myslím, že niekto z nich môže fungovať.

Myslím si, že najväčšia medzera a to, čo povzbudzujem klientov, je mať dátovú stratégiu. Súčasťou dátovej stratégie je vedieť, kde sa dnes nachádzate. Znamená to, že skutočne robíte business inteligenciu (BI) a ukladanie údajov alebo skutočne robíte samoobslužnú analýzu? Pochopte, kde ste a potom pochopte konečný bod. Ak objasníte tieto dva body, môžete spustiť experimenty prostredníctvom COE pre vedu údajov, CDO alebo prostredníctvom obchodnej činnosti s vedomím, že z nich získate úroveň opakovateľnosti, čo je dôležité.

PCM: Čo viedlo IBM k spolupráci s Red Hat?

RT: Ak sa vrátite do roku 2000, spoločnosť IBM bola dosť obrovským zástancom Linuxu. Tvrdil by som, že Linux by pravdepodobne nebol tam, kde je dnes, bez podpory IBM. Z tohto dôvodu sme vždy viedli dialóg s Red Hat o inováciách ao tom, ako podporujeme ekosystém. Sledovali sme, čo Red Hat urobil s OpenShift.

Sme veľkými veriacimi v kontajneroch a spoločnosť Kubernetes má spôsob, ako pomôcť klientom modernizovať stav aplikácií a údajov. Ak sa pozriete na Red Hat s OpenShift, postavili skvelú platformu kontajnerov zameranú na modernizáciu. Nemajú však nič pre údaje a je ťažké modernizovať aplikácie bez toho, aby došlo k modernizácii údajov súčasne.

Tam, kde môžeme priniesť to, čo sme urobili v súvislosti s modernizáciou dátových služieb s produktom IBM Cloud Private for Data, je natívne spustenie priamo na OpenShift, takže tí klienti, ktorí sú na ceste modernizácie aplikácií, môžu robiť to isté s dátami a oni môže tento projekt zmeniť na výstupy pre AI.

Hadoop sa zatiaľ nepresťahoval do architektúry mikroprocesorov, takže je to ďalší kúsok skladačky. Spolupráca s Hortonworks na pomoc pri modernizácii a vytvorení mikroservisov Hadoop, ktoré by mohli hrať spolu s produktami IBM Cloud Private for Data a OpenShift.

PCM: Ako spoločnosti používajú tento typ architektúry mikroprocesorov?

RT: Myslím, že sa to všetko vracia k AI a dátovej vede. Nech už s údajmi robíte čokoľvek, zvyčajne to vedie k výsledku podnikania. Hľadáte nejakú výhodu, pokiaľ ide o to, ako používate analýzu.

Takže, ak máte veľa údajov v Hadoope, ak ich nemôžete použiť na prediktívnu analýzu, ML alebo vedu o údajoch, pre organizáciu to nie je veľmi cenné. Takto spájam bodky. Hadoop je mikroservis; je to omnoho zložiteľnejšie, oveľa flexibilnejšie. S údajmi je ľahšie pracovať a je ľahšie ich sprístupniť veľkému tímu pre vedu o údajoch. A to vám umožní získať väčšiu hodnotu z vašej implementácie Hadoop.

PCM: Kde vidíte veci v budúcnosti, pokiaľ ide o AI a ML?

RT: Ideme pomaly vstúpiť do hlavného prúdu. Pred rokom bola diskusia: „Mohol by som niečo urobiť?“ Povedal by som, že to bol rok zvýšeného experimentovania. Myslím, že budúci rok sa dostaneme do masových experimentov a dúfajme, že do konca budúceho roka sme v bode, keď sa to stane väčšinovým prúdom. Ľudia používajú AI a modely na automatizáciu mnohých základných obchodných procesov, na automatizáciu mnohých rozhodnutí. Takže sme jasne na tej ceste. Môžete vidieť priebeh. Mám pocit, že sa blížime k bodu zvratu, ak chcete, ale ešte tam nie sme celkom.