Il recente rapporto Red Hat Global Customer Tech Outlook 2020, che ha coinvolto 876 clienti sulle loro priorità IT, ha rilevato che il 30% degli intervistati prevede di utilizzare intelligenza artificiale / machine learning nei prossimi 12 mesi, classificando AI/ML come il principale carico di lavoro emergente per le aziende intervistate nel 2020.
“AI e ML – ha commentato Ashesh Badani, vicepresidente senior, Piattaforme Cloud, Red Hat – rappresentano workload emergenti per Red Hat OpenShift in ambienti hybrid e multicloud sia per i clienti che per i partner che supportano le organizzazioni globali. Applicando DevOps ad AI/ML sulla piattaforma aziendale Kubernetes più completa del settore, le organizzazioni IT uniscono l’agilità e la flessibilità delle best practice con la promessa e la potenza di carichi di lavoro intelligenti. Siamo lieti di aiutare a sostenere queste iniziative attraverso un utilizzo diffuso di Certified Kubernetes Operators”.
In tale scenario, Red Hat OpenShift aiuta a fornire l’agilità, flessibilità, portabilità e scalabilità nel cloud ibrido, dall’infrastruttura cloud alle implementazioni edge computing, necessarie per sviluppare e implementare modelli ML e applicazioni intelligenti in produzione più rapidamente e senza vendor lock-in.
Nello specifico, offre capacità DevOps integrate per i fornitori di software indipendenti (ISV) tramite Kubernetes Operators e le piattaforme NVIDIA GPU-powered. Questa combinazione può aiutare le organizzazioni a semplificare l’implementazione e la gestione del ciclo di vita delle toolchain AI/ML, oltre a supportare l’infrastruttura cloud ibrida. Grazie a questi miglioramenti, data scientist e sviluppatori software hanno la possibilità di potenziare la collaborazione e l’innovazione nel cloud ibrido piuttosto che gestire semplicemente le richieste di risorse infrastrutturali.
Red Hat continua a contribuire attivamente al progetto della comunità open source Kubeflow, che si concentra sulla semplificazione dei flussi di lavoro ML per Kubernetes, migliorando al contempo la portabilità e la scalabilità dei workload. Kubeflow può ora funzionare su OpenShift, e un operatore Kubeflow Kubernetes è in fase di sviluppo per semplificare la distribuzione e la gestione del ciclo di vita di Kubeflow su OpenShift.
Inoltre, Red Hat guida il progetto della comunità Open Data Hub per la realizzazione di una piattaforma AI-as-a-Service su Red Hat OpenShift, Red Hat Ceph Storage e altro ancora. Open Data Hub v0.5.1 è ora disponibile e include strumenti come JupyterHub 3.0.7, Apache Spark Operator 1.0.5 per la gestione dei cluster spark su OpenShift e lo strumento di esplorazione e visualizzazione dei dati Apache Superset.
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