IBM не новичок в искусственном интеллекте, учитывая ее долгую историю проекта AI Watson и бесчисленное множество других усилий. Но сегодняшний ИИ действует по-другому.
В понедельник IBM объявила, что начала процесс приобретения платформы потоковой передачи данных Confluent за 11 миллиардов долларов сша, или 31 доллар за акцию, главным образом для того, чтобы она могла принести предприятиям поддержку генеративного искусственного интеллекта (GenAI).
Сегодня корпоративные данные «распределены по публичным и частным облакам, центрам обработки данных и бесчисленным поставщикам технологий», — заявил председатель, президент и главный исполнительный директор IBM Арвинд Кришна в телефонной беседе с инвесторами в понедельник. «С приобретением Confluent IBM предоставит интеллектуальную платформу данных для корпоративных ИТ, специально созданную для искусственного интеллекта».
Согласно стратегическому видению Big Blue, такая платформа будет «соединять, обрабатывать и управлять данными для приложений и агентов искусственного интеллекта».
Менее двух месяцев назад в Новом Орлеане компания Confluent провела свою ежегодную конференцию текущих пользователей, на которой пролила свет на то, как операции ИИ изменились с течением времени и что может быть впереди.
Что Confluent предлагает предприятиям?
Управляя проектом Apache Kafka с открытым исходным кодом, Confluent предоставляет ведущую платформу потоковой передачи корпоративных данных с открытым исходным кодом, которая может обрабатывать и маршрутизировать данные по мере их поступления в режиме реального времени из нескольких источников.
В портфолио Confluent входят:
- Сливающееся облако: Полностью управляемое развертывание платформы потоковой передачи данных Confluent на основе Apache Kafka.
- Конфлюэнтная платформа: Самоуправляемое развертывание платформы потоковой передачи данных Confluent.
- Варп-поток: Более новая, обычно более дешевая модель развертывания «Принеси свое собственное облако» (BYOC), где клиент предоставляет хранилище (обычно облако), а Confluent управляет развертыванием.
- Слитное частное облако: Полностью управляемая служба, которую можно запускать в самоуправляемой частной среде.
В каждой из вышеперечисленных моделей развертывания Confluent упрощает предприятиям освоение Kafka с помощью дополнительных сервисов и инструментов, которые упрощают операции, повышают безопасность, обеспечивают качество данных и ускоряют разработку приложений.
Компания также вложила много усилий в технологию обработки данных с открытым исходным кодом, смежную с Kafka, Apache Fink.
По оценкам компании, у Confluent, базирующейся в Маунтин-Вью, Калифорния, около 6500 клиентов, 40% из которых входят в список Fortune 500. Anthropic, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft и Snowflake считают себя клиентами Confluent.
Стратегические планы IBM в отношении Confluent
Контекстная обработка в реальном времени будет иметь неоценимое значение по мере того, как предприятия развертывают свои проекты GenAI, считают в IBM.
По оценкам IDC, к 2028 году появится более одного миллиарда новых логических приложений, и многие из этих новых приложений будут генерировать данные, которые необходимо будет анализировать, предпочтительно в режиме реального времени, чтобы получить максимальную отдачу.
IBM заявила своим инвесторам, что покупка Confluent ускорит рост IBM. По оценкам Confluent, ее собственный потенциальный рынок обработки данных в реальном времени удвоится с 50 до 100 миллиардов долларов сша в 2025 году.
IBM включит стек Confluent в свой собственный портфель данных и автоматизации. Ранее в этом году компания заключила аналогичную сделку по приобретению Datastax для своей масштабируемой базы данных NoSQL (и связанных с ней инструментов искусственного интеллекта).
Каким IBM видит Confluent (слайд для инвесторов IBM), «новатора» потоковой передачи данных с надежными корпоративными возможностями подключения.
По мнению IBM, помимо обработки в реальном времени Confluent также предлагает преимущества в управлении корпоративными данными.
Одна из проблем, с которыми сталкиваются организации, — это сложность их экосистем данных, отметил генеральный директор и соучредитель Confluent Джей Крепс на пресс-конференции в Current.
Платформа потоковой передачи — это один из способов объединить все эти источники данных в одном месте.
«Если вы разговариваете с клиентами, они на самом деле часто очень расстраиваются из-за сложности предложений облачных провайдеров, когда создается впечатление, что у них есть 500 продуктов одного и того же производителя. [company]», но эти 500 вещей не работают вместе, — сказал он. — Мы увидели успех в решении проблемы работы с данными в реальном времени и объединении как можно большего количества частей головоломки».
Расцвет событийно-ориентированного искусственного интеллекта
Покупка направлена на повышение «технической хватки» IBM в области искусственного интеллекта, заявил в своем заявлении Суббу Айер, генеральный директор компании Aerospike, занимающейся базами данных искусственного интеллекта в реальном времени.
«Модели искусственного интеллекта жаждут более свежих, актуальных данных в реальном времени. Получение правильных данных в реальном времени и быстрое их использование — это новое конкурентное преимущество», — сказал Айер.
«Каждая проблема ИИ — это, по сути, проблема с данными».
— Шон Фалконер, Confluent
В одном из выступлений на Current Шон Фалконер, старший директор по продуктам ИИ Confluent, объяснил, как ИИ изменился с течением времени и как это изменило операционные требования.
Когда-то модели были застойной вещью, специально созданной для прогнозирования действий в одной относительно статичной области. Однако GenAI опроверг эту модель. Этот подход использует общую базовую модель, но постоянно дополняется свежей информацией с помощью подсказок и других контекстных данных. «Он имеет разные значения с точки зрения того, как мы думаем о требованиях к данным», — сказал Фалконер.
Многие проблемы, которые сегодня корпоративные клиенты хотят решить с помощью ИИ, невозможно определить с помощью специально созданных моделей старой школы. Например, чат-бот авиакомпании может получать данные из систем планирования рейсов, погодных систем, данных о клиентах, систем продажи билетов и множества других систем. Все собирается на лету.
По его словам, такое контекстное проектирование «может стать настоящей проблемой для бизнеса».
«Традиционная разработка программного обеспечения [is] Все дело в написании кода, а сами данные не меняют бизнес-логику, но в мире, по сути, вероятностных моделей, данные — это входные данные, которые, по сути, в конечном итоге изменяют или манипулируют бизнес-логикой», — объяснил Фалконер.
Обнаружение аномалий и персонализация продукта имеют схожие проблемы в режиме реального времени.
Как Kafka обеспечивает масштабируемость, управляемую событиями
Kafka, создатель архитектуры, управляемой событиями, также решает проблемы масштабируемости, с которыми однажды могут столкнуться организации. При таком быстром росте числа агентов, которые вскоре появятся в корпоративных ИТ-инфраструктурах, любая платформа поддержки будет наиболее эффективно работать в архитектуре, управляемой событиями или микросервисами, такой как архитектура Кафки, утверждает Фальконер.
Но что такое агенты, если не замаскированные микросервисы?
«Когда дело доходит до идеи этих «агентов, управляемых событиями», они действительно служат глазами и ушами в вашей организации. Знаете, мы говорим о потоковой передаче данных как о центральной нервной системе. Датчики этого мира — это все разные места, откуда эти данные поступают в реальном времени».
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Джоаб Джексон — старший редактор The New Stack, специализирующийся на облачных вычислениях и системных операциях. Он освещал вопросы ИТ-инфраструктуры и ее развития более 30 лет, в том числе работал в IDG и Government Computer News. До этого он… Подробнее от Джоава Джексона
