Perspectiva industriei: ibm pe căutarea multicloud și strategia ai

Cu toate datele pe care le acumulează companiile, este o luptă să găsești un depozit eficient de stocare în cloud care să nu dețină și să gestioneze toate informațiile respective, dar să permită și funcții de căutare și securitate. Din fericire, furnizorii de platforme cloud, cum ar fi IBM, care oferă scenarii IBM Cloud pentru infrastructură-ca-un-serviciu (IaaS) și Platform-as-a-Service (PaaS), lucrează activ la noi modalități de gestionare a datelor în arhitecturi multicloud.

Ce este o arhitectură multicloud?

O arhitectură multicloud constă din date și coduri stocate în mai multe medii cloud în cadrul unei singure arhitecturi. Pur și simplu imaginați-vă o aplicație care folosește codul și resursele pe mai mulți nori, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), IBM Cloud și Microsoft Azure. Folosind standarde de interoperabilitate care sunt în continuă evoluție, arhitecturile multicloud aduc interoperabilitatea serviciilor de software indiferent de ce utilizează acele servicii ca platformă. Acest lucru vă permite să vă adaptați resursele de cloud, astfel încât să vizeze mai exact volumele de muncă.

Întreprinderile mici și mijlocii (SMB) ar trebui să ia în considerare un furnizor care poate ajuta la gestionarea infrastructurii mai multor servicii cloud și să le păstreze în siguranță și organizate într-o singură consolă. Și mai bine este unul care poate combina servicii cloud ale unor terțe părți, cum ar fi Microsoft Office 365, cu resurse pe care le aveți pe propriile servere virtuale într-un alt cloud. Un nor public poate fi potrivit pentru o aplicație și un cloud privat pentru alta. IMM-urile vor beneficia de rentabilitatea și agilitatea pe care le oferă o arhitectură multicloud.

Multicloud și IBM

Din punct de vedere multicloud, a fost un an plin pentru IBM. În luna mai, a lansat IBM Cloud Private pentru date, pentru a permite companiilor să extragă informații ascunse din datele lor din discipline precum inginerie de date, știința datelor și dezvoltare, precum și aplicațiile și bazele lor de date. Apoi, pe 10 septembrie, compania a anunțat că IBM Cloud Private pentru Date se va integra cu Red Hat OpenShift, containerul open-source și platforma de aplicații Kubernetes. Kubernetes este o platformă open-source pentru rularea containerelor pe grupuri de servere. Această integrare cu Red Hat oferă mai multe opțiuni companiilor atunci când rulează sarcini de lucru native-cloud, astfel încât acestea să poată rula pe loc, în cloud publice și private, precum și în mediul Open Hat Open Open de la Open Hat. De asemenea, IBM își va extinde parteneriatul cu Hortonworks, un pionier al software-ului Big Data, pentru a integra servicii în Hortonworks DataPlane cu IBM Cloud Private pentru Date.

În cele din urmă, pe 13 septembrie, IBM a anunțat, de asemenea, că va permite utilizatorilor să interogheze analizele din întreprindere folosind un instrument numit Queryplex, care este o singură consolă pentru căutarea în cloud. În aceeași zi, IBM a organizat un eveniment la Terminalul 5 din New York, găzduit de Hannah Storm, de la ESPN, pentru a reflecta clienții care își asumă provocarea inteligenței artificiale (AI). Cu puțin timp înainte de eveniment, PCMag a luat legătura cu Rob Thomas, directorul general al IBM Analytics, pentru a-și asuma modul în care funcționează noua capacitate de căutare în cloud, lucrul IBM cu Red Hat și câteva strategii câștigătoare în AI.

PCMag (PCMag): Cum vă permite IBM Cloud Private pentru Date să vă vedeți toate datele?

Rob Thomas (RT): Gândiți-vă la el ca la consola pentru modul în care un client gestionează datele oriunde pe orice cloud. Dacă clienții folosesc asta, atunci pot vedea toate datele pe care le au în premisă, într-o arhitectură a containerului cloud privat sau pot vedea date pe care le au pe AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform sau IBM Cloud. Este o singură consolă pentru înțelegerea tuturor datelor dvs. - unde se află, catalogarea datelor și organizarea acestora.

PCM: Ce este Queryplex și cum pot utiliza IMM-urile ceva de genul acesta pentru a căuta pe nori?

RT: Queryplex vă oferă posibilitatea de a scrie cu adevărat o interogare SQL Structured Query Language (SQL) și de a găsi date oriunde în lume și face analize. Cu această capacitate SQL cu unghi larg, nu trebuie să mutați datele. Vom găsi datele oriunde ar fi și le vom activa. Putem folosi puterea de procesare de pe margine și apoi oferim analitice înapoi într-un singur loc. Deci, acestea sunt două fețe ale aceleiași monede. Una este o consolă pentru gestionarea tuturor datelor dumneavoastră. A doua piesă este despre cum efectuați de fapt analize pe date care sunt oriunde, fără a fi nevoie să mutați datele ca pasul 1, deoarece mutarea datelor este costisitoare; consumă timp. Deci, practic am eliminat nevoia de mișcare a datelor, care este super puternică.

PCM: Care ar fi un exemplu de zi cu zi al unei companii care utilizează acest tip de capacitate de interogare?

RT: O bună ar fi o companie auto care face telematică pentru a face întreținere predictivă la un automobil sau a performanței sale. Astăzi, abordarea ar fi să vă conectați la mașină și apoi să readuceți datele într-o locație centrală. Vă oferă capacitatea în timp real. Deci, ceea ce a fost cu 30 de zile înainte este acum 30 de secunde. Aceasta este puterea de a face acest lucru; doar schimbă în totalitate natura și procesul de analiză.

PCM: Care sunt implicațiile de securitate ale căutării pe mai mulți nori? Cum vă înscrieți pentru a permite acest tip de căutare?

RT: Am conceput Queryplex ca un produs de întreprindere care va profita de orice a organizat o instituție în jurul protocoalelor de securitate și de gestionare a identității sau a politicilor de guvernare a datelor (LDAP). Permiteți-mi să vă dau un exemplu: dacă politica companiei dvs. este că oricând faceți întrebări federative pe care nu doriți să atingeți nicio informație de identificare personală (PII), atunci am putea masca datele ca făcând parte din această capacitate, astfel încât să nu fie ” o parte din ea. Am conceput-o cu adevărat pentru a se integra în arhitectura de securitate a unei companii.

PCM: Ce ar trebui să facă o companie pentru a permite accesul la nori diferiți?

RT: Când sunteți în IBM Cloud Private pentru date, vă instalați foarte repede. În ceea ce privește conectarea la un nor diferit, cunoașteți doar adresa IP. Este destul de simplu; Poti sa faci asta. Deci bucata de conectivitate nu este grea. În cazul în care cred că este mai greu pentru companii este faptul că, pe măsură ce avansați mai mult către AI sau cazuri de utilizare a științei datelor, trebuie să construiți un model pentru asta. Trebuie să instruiți acel model și vă putem ajuta să organizați datele pentru a face acest lucru.

PCM: Care sunt câteva strategii cheie pentru companii pentru a implementa AI sau învățare automată (ML)?

RT: Câteva lucruri diferite. Văd câțiva clienți care stabilesc centre de excelență în domeniul științei datelor (COE). Cred că asta ar putea fi o modalitate bună de a energiza organizația pe subiect și de a face lucrurile să se miște. Cred că este o abordare bună.

Vedem alți clienți care angajează un Chief Data Officer (CDO) și îi conferă persoanei respective misiunea de a conduce compania în această direcție. Cred că și asta e bine.

În al treilea rând, văd o mulțime de companii care se bazează pe acest lucru provin de la linia de afaceri, adică linie de afaceri pentru a găsi cazul de utilizare, și atunci asta este pentru inovația tehnologică. Cred că oricare dintre acestea poate funcționa.

Cred că cea mai mare diferență și ceea ce încurajez clienții să facă este să aibă o strategie de date. O parte a unei strategii de date este să știi unde te afli astăzi. Adică, efectiv faceți doar business intelligence (BI) și depozitare de date sau faceți de fapt analize self-service? Înțelegeți unde vă aflați și apoi înțelegeți punctul final. Dacă obțineți claritate asupra acelor două puncte, atunci puteți lansa experimente prin intermediul COE de știință a datelor, un CDO sau printr-o linie de afaceri, știind că veți obține un nivel de repetabilitate în afara celor, ceea ce este important.

PCM: Ce a determinat IBM să lucreze cu Red Hat?

RT: Dacă vă întoarceți în anul 2000, IBM a fost un foarte mare susținător de Linux. Aș argumenta că probabil Linux nu ar fi acolo unde se află astăzi fără sprijinul IBM. Din această cauză, am avut întotdeauna un dialog permanent cu Red Hat în ceea ce privește inovația și modul în care sprijinim ecosistemul. Am urmărit ce a făcut Red Hat cu OpenShift.

Suntem credincioși uriași în containere, iar Kubernetes are o modalitate de a ajuta clienții să modernizeze aplicațiile și stările de date. Dacă te uiți la Red Hat cu OpenShift, au construit o platformă de containere excelentă, axată pe modernizare. Dar nu au nimic pentru date și este greu să modernizezi aplicațiile fără să modernizezi date în același timp.

Unde putem aduce ceea ce am făcut în ceea ce privește modernizarea serviciilor de date cu IBM Cloud Private pentru date este să rulăm în mod nativ chiar pe OpenShift, astfel încât acești clienți care se află într-o călătorie de modernizare a aplicațiilor pot face același lucru cu datele și ei poate transforma acel proiect în rezultate pentru AI.

Hadoop nu s-a mutat încă într-o arhitectură de microservice, așa că aceasta este cealaltă piesă a puzzle-ului. Lucrul cu Hortonworks pentru a ajuta la modernizarea și crearea microserviciilor Hadoop care ar putea juca împreună cu IBM Cloud Private pentru date și OpenShift.

PCM: Cum folosesc companiile acel tip de arhitectură microservice?

RT: Cred că totul revine la AI și la știința datelor. Orice faceți cu datele este condus în mod obișnuit la rezultatul afacerii. Căutați un avantaj în ceea ce privește modul în care utilizați analitice.

Deci, dacă aveți o mulțime de date în Hadoop, dacă nu puteți utiliza asta pentru analize predictive, ML sau știința datelor, atunci nu este foarte valoros pentru organizație. Așa conectez punctele. Hadoop este un microserviciu; este mult mai compozibil, mult mai flexibil. Este mai ușor să lucrați cu datele și este mai ușor să le puneți la dispoziția unei mari echipe de știință a datelor. Și asta vă permite să obțineți mai multă valoare din implementarea Hadoop.

PCM: Unde vezi că lucrurile merg în viitor în ceea ce privește AI și ML?

RT: Vom intra lent în mainstream. În urmă cu un an, discuția a fost: „Aș putea face ceva?” Aș spune că acesta a fost anul experimentării sporite. Cred că anul viitor vom intra în experimentarea în masă și sperăm că, până la sfârșitul anului viitor, suntem într-un moment în care acest lucru devine mai curent. Oamenii folosesc AI și modele pentru a automatiza multe procese de afaceri de bază, pentru a automatiza o mulțime de luare a deciziilor. Deci, suntem clar în această călătorie. Puteți vedea progresia. Simt că ne apropiem de un punct de răsturnare, dacă vrei, dar încă nu suntem acolo.