IBM Cloud Pak for Data to zintegrowana platforma danych i sztucznej inteligencji, stworzona z myślą o działaniu w chmurze i oparta na technologii open source. Można ją wdrożyć zarówno w lokalnym data center, jak i w dowolnej chmurze (co powinno zachęcić organizacje wynajmujące już infrastrukturę w modelu usługowym od takich dostawców jak Amazon Web Services, Microsoft Azure i Google Cloud).
Platforma łączy usługi obejmujące cały cykl życia procesów analitycznych, począwszy od zarządzania danymi, poprzez operacje na danych i nadzór nad nimi, na analizie biznesowej i zautomatyzowanej sztucznej inteligencji kończąc.
Na wdrożeniu IBM Cloud Pak for Data mogą skorzystać organizacje budujące mniej skomplikowane systemy analityczne na potrzeby wybranych departamentów. Nie mniej jednak, rozwiązanie jest skierowane do wszystkich organizacji, które borykają się z problemami w obszarze zarzadzania informacją. Dotyczy to na przykład przedsiębiorstw posiadających już narzędzia do gromadzenia i przetwarzania danych ale cierpiących na brak unifikującej je infrastruktury.
Takie właśnie bolączki zgłaszały firmy objęte badaniem „New Technology: The Projected Total Economic Impact Of IBM Cloud Pak For Data”, opracowanym przez firmę analityczną Forrester Consulting. Z raportu wynika, że organizacje, które chcą migrować do chmury, zamierzają w większym stopniu wykorzystywać technologie sztucznej inteligencji – z uwagi na rosnącą ilość danych przy jednoczesnym braku spójnej strategii zarządzania nimi. W takich przypadkach samo posiadanie narzędzi do zarządzania danymi, analityki, data science, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego bez nadrzędnego rozwiązania ułatwiającego zarządzanie zbiorami danych i ich przepływami nie wystarcza.
IBM Cloud Pak for Data – co pod maską?
Infrastrukturalną podstawą IBM Cloud Pak for Data jest oprogramowanie RedHat Open Shift, zapewniające obsługę użytkowników, w tym logowanie i zarządzanie tożsamością, jak również funkcje bezpieczeństwa, monitorowania i pomiarowe. Ale jedną z kluczowych zalet platformy jest to, że – zgodnie z założeniami architektury mikrousługowej – ma budowę modułową.
Przykładowo, elementem warstwy gromadzenia danych jest repozytorium analityczne Db2 Warehouse – hurtownia danych z aktywnym przetwarzaniem in-memory w obrębie platformy Cloud Pak for Data. Dzięki obecności takiego wbudowanego i wydzielonego sandboksa analitycznego można bezpiecznie testować hipotezy biznesowe bez obciążania głównej hurtowni danych. Z kolei obsługa wirtualizacji danych pozwala tworzyć centralne hurtownie danych integrujące dane z wielu źródeł, umożliwiając jednocześnie dostęp do danych zaufanych bezpośrednio w systemach źródłowych. Użytkownicy mają też do dyspozycji moduł bazodanowy Db2 Event Store do zapisywania zdarzeń z różnych źródeł, w tym danych sensorycznych generowanych przez urządzenia internetu rzeczy i działające na brzegu sieci.
W warstwie zarządzania i analizy działa moduł Enterprise Data Catalog. W uproszczeniu można go określić jako centralną bibliotekę zawierającą szczegółowe dane na temat wszystkich zasobów informacyjnych, jakimi dysponuje organizacja. Jednak w przeciwieństwie do biblioteki, gdzie można po prostu uzyskać odesłanie do każdej dostępnej pozycji, katalog danych umożliwia użytkownikom wyszukiwanie według określonych kategorii. W ten sposób łatwiej znaleźć dane związane na przykład ze sprzedażą, klientami czy produktami.
Skoro mowa o analizie danych – platforma IBM Cloud Pak for Data umożliwia analizowanie danych w trybie ciągłym. Moduł IBM Streams on IBM Cloud Pak for Data pozwala na ciągłe i dynamiczne analizowanie ogromnych danych zarówno w spoczynku, jak i w ruchu.
IBM Cloud Pak for Data – rozwiązanie szyte na miarę
Architektura modułowa zapewnia większą elastyczność doboru usług potrzebnych w danej chwili – znacznie łatwiej zrealizować konkretną potrzebę biznesową, na przykład połączyć usługę bazodanową z komponentem uczenia maszynowego. Ponadto do zarządzania systemem służy jeden intuicyjny, spójny i prosty w obsłudze panel kontrolny.
Zaletą architektury mikrousługowej jest również to, że zbudowanej w ten sposób platformy nie trzeba wdrażać w całości. Przykładowo, organizacja może zeskalować platformę IBM Cloud Pak for Data do własnych, precyzyjnie określonych potrzeb, wybierając z niej tylko te moduły, które w danej chwili rozwiązują konkretny problem biznesowo-technologiczny. I nic nie stoi na przeszkodzie, by w przyszłości rozszerzyć zakres wdrożenia, i krok po kroku kompletować platformę, uzupełniając ją o kolejne mikrousługi.
Producent zapewnia, że hiperkonwergentny system z całym potrzebnym oprogramowaniem można wdrożyć zaledwie w kilka godzin i to bez mozolnego składania komponentów. Elastyczność dotyczy też ceny. Mniejsze firmy mają możliwość zakupu platformy w wersji Standard Edition, która – przy zachowaniu kompletnej funkcjonalności wariantu Enterprise – jest o połowę tańsza. Ograniczenia dotyczą jedynie specyfikacji technicznej (obsługiwana moc obliczeniowa tańszej wersji jest ograniczona do 64 wirtualnych rdzeni procesora).
IBM Cloud Pak for Data – przekonaj się sam
O ile sztuczna inteligencja i zaawansowana analityka to dla dużych, nowoczesnych organizacji, którym bliska jest idea data-driven, chleb powszedni, to przedstawiciele mniejszych przedsiębiorstw są bardziej sceptyczni. Tego typu rozwiązania nie tylko są uważane za zbyt zaawansowane; gorzej, że większość firm z segmentu MŚP uważa je za zbyt drogie jak na swoje możliwości finansowe albo wręcz niepotrzebne.
Przekonaj się sam – weź udział w webinarium dotyczącym platformy Cloud Pak for Data. Przedstawiciele producenta przedstawią na nim jej najważniejsze zalety i opiszą praktyczne zastosowania. Zaprezentują również case studies klientów, którzy platformę z sukcesem wdrożyli u siebie, wykorzystując ją w projektach związanych ze sztuczną inteligencją oraz w poszerzaniu istniejących rozwiązań hurtowni danych i Business Intelligence.
Zapraszamy 2 grudnia 2020 r.
Zarejestruj się.
Zgłoś naruszenie/Błąd
Oryginalne źródło ZOBACZ
Dodaj kanał RSS
Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS