Flussi di lavoro AI/ML: il ruolo di Red Hat OpenShift

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Flussi di lavoro AI/ML: il ruolo di Red Hat OpenShift

OpenShift è progettato per aiutare 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

03 Apr 2020

di Redazione

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.

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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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Redazione

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