กิจกรรมรอบๆ หมวกสีแดง ในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) บริษัทกำลังเร่งพัฒนาโดยเสริมความแข็งแกร่งให้กับแพลตฟอร์มของตน โอเพ่นชิฟท์ เอไอเพิ่มการบูรณาการที่สำคัญและรวมมาตรฐานสำหรับ ปรับใช้โมเดลอย่างปลอดภัยและตามขนาดในเวลาเดียวกัน ยังสร้างระบบนิเวศที่ครอบคลุมตั้งแต่พันธมิตรด้านเทคโนโลยีไปจนถึงเครื่องมือสำหรับช่องทาง โดยคำนึงถึงกรณีการใช้งาน จริงและวัดได้.
ในบริบทนี้ ความร่วมมือกับ F5 โดดเด่นในการนำ การส่งมอบและการป้องกันแอปพลิเคชัน ที่หัวใจของ OpenShift AI คือการขับเคลื่อนเพื่อ ตัวแทนอัจฉริยะ โดยอิงตามสถาปัตยกรรมโมดูลาร์และรองรับสภาพแวดล้อมไฮบริดที่มีคลาวด์ เช่น AWSทั้งหมดนี้สอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้น: จากการอ้างอิงจากภาคส่วนเอง การนำโมเดล AI มาใช้นั้นมีจำนวนมากอยู่แล้วและมุ่งไปที่ ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการควบคุมต้นทุน.
F5 และ Red Hat: AI ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพดีขึ้น
การรวมไฟล์ แพลตฟอร์มการส่งมอบแอปพลิเคชันและความปลอดภัย จาก F5 ด้วย เรดแฮท โอเพ่นชิฟท์ เอไอ ช่วยให้องค์กรสามารถเร่งโครงการที่มีมูลค่าสูงได้ เช่น การสร้างพลังงานที่เพิ่มขึ้นจากการฟื้นตัว (RAG)การให้บริการโมเดล และการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาใช้ เป้าหมาย: เพื่อลดความซับซ้อนของการนำ AI มาใช้โดยไม่ต้องเสียสละ ความสามารถในการสังเกต ความปลอดภัย และมีประสิทธิภาพ
F5 ยืนกรานว่าโซลูชันร่วมกันมุ่งเน้นที่จะตอบสนองต่อความต้องการของ ประสิทธิภาพและการป้องกันช่วยลดความยุ่งยากในการใช้งานจริง เสียงจาก Red Hat เห็นด้วยกับความสำคัญของการนำเสนอ ความยืดหยุ่นโดยไม่มีเงื่อนไขผูกมัด สู่คลาวด์หรือสแต็กเดี่ยว โดยผสานรวมเกตเวย์ API และการควบคุมความปลอดภัยที่เข้ากันได้ สภาพแวดล้อมแบบไฮบริด.
พื้นที่การทำงานที่สำคัญ ได้แก่ การประสานงาน การไหลของข้อมูล และการเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน ในการปรับใช้ด้วย Minio ใน OpenShift AI องค์กรต่างๆ สามารถเร่งการนำข้อมูลปริมาณมากมาใช้ในการฝึกอบรมและการอนุมานได้ ขณะเดียวกันก็รับประกันความปลอดภัย API แรก F5 มอบสิ่งกีดขวางต่อภัยคุกคาม เช่น การฉีดทันที การขโมยโมเดล หรือการรั่วไหลของข้อมูลผ่าน F5 WAAP แบบคลาวด์แบบกระจาย y F5 บิ๊กไอพี.
- กรณีการใช้งานที่มีลำดับความสำคัญ: RAG, แบบจำลองการบริการและท่อข้อมูล
- การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร: การใช้ GPU สูง และลดเวลาแฝง
- การป้องกันเชิงลึก: การควบคุม ภัยคุกคามที่เกิดขึ้น และข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
ความสนใจของธุรกิจใน AI ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง: รายงานอุตสาหกรรมที่อ้างอิงโดย F5 บ่งชี้ว่าองค์กรส่วนใหญ่ได้ดำเนินการแล้ว รันโมเดล AIโดยมุ่งเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้งานและ ประหยัดค่าใช้จ่าย โดยไม่ละเลยเรื่องความปลอดภัย
ตัวแทนอัจฉริยะ: สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์, MCP และการปรับใช้แบบไฮบริด
Red Hat กำลังขับเคลื่อนคนรุ่นใหม่ ตัวแทนอัจฉริยะ ออกแบบมาเพื่อองค์กร เหนือกว่าแชทบอททั่วไป ข้อเสนอนี้ใช้สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ที่สามารถผสานรวม LLMเครื่องมือภายนอกและตัวเชื่อมต่อมาตรฐานเพื่อดำเนินการงานที่ซับซ้อนด้วย ความปลอดภัยและความสามารถในการขยายขนาด จากการออกแบบ
ส่วนประกอบที่สำคัญ ได้แก่: เซิร์ฟเวอร์ MCP (โปรโตคอลบริบทสมัยใหม่)ซึ่งทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซทั่วไปสำหรับระบบองค์กร (CRM, ฐานข้อมูล, การส่งข้อความ และ API ภายในหรือของบุคคลที่สาม) แนวทางนี้มุ่งเน้นการทำให้ทุกส่วนเชื่อมโยงกันเป็นหนึ่งเดียว “ขั้วต่อสากล”หลีกเลี่ยงการแตกกระจายและอำนวยความสะดวกในการบูรณาการโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่
- LLM เพื่อการใช้เหตุผลและการกำเนิด
- เข้าสู่ API และข้อมูล ธุรกิจเป็นส่วนหนึ่งของกระแส
- MCP เพื่อสร้างมาตรฐานการสื่อสารระหว่างตัวแทนและระบบ
- แพลตฟอร์มเช่น ลามาสตาร์ เพื่อการพัฒนา การใช้งาน และการติดตามตรวจสอบ
ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเป็นเสาหลักของแนวทางนี้: พวกมันถูกรวมเข้าไว้ ตัวกรองอินพุตและเอาต์พุตการป้องกันการแทรกข้อมูลที่เป็นอันตราย และกลไกในการลดอคติ นอกจากนี้ รูปแบบการปรับใช้แบบไฮบริดยังช่วยให้สามารถทำงานบน คลาวด์สาธารณะ, ภายในองค์กร หรือสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์ โดยรักษาอำนาจอธิปไตยของข้อมูลเมื่อจำเป็น
มาตรฐานกำลังเคลื่อนไหว: MCP ได้รับการยอมรับและสแต็กทางเทคนิคก็เติบโตเต็มที่
มาตรฐาน MCP ไม่ได้เหลืออยู่บนกระดาษ: ผู้ให้บริการที่แตกต่างกันได้เริ่มนำเซิร์ฟเวอร์ MCP ของตนเองมาใช้งานเพื่อบูรณาการกับเครื่องมือที่ใช้งานจำนวนมาก ซึ่งช่วยเสริมบทบาทของมันในฐานะ ภาษากลาง ระหว่างแอปพลิเคชันทางธุรกิจและตัวแทน
ในกองเทคนิค Red Hat ชี้ให้เห็นถึงความเหมาะสมของ กองลามะ เป็นชั้น API เหนือ RedShift OpenShift, การเชื่อมต่อโมเดลเช่น หินแกรนิต (ไอบีเอ็ม) o ลามะ (เมตา) และเซิร์ฟเวอร์ MCP หลายตัวอยู่ข้างใต้ สัญญาคือการรักษา การควบคุมและการปรับแต่ง ครบถ้วนพร้อมการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและการปรับใช้ใน ไฮบริดมัลติคลาวด์.
จากประสบการณ์ที่บริษัทแบ่งปัน ลูกค้าเห็นการลดลงอย่างเห็นได้ชัด การเพิ่มขึ้น (สูงถึง 90%) และส่งเสริมให้เกิดการสร้าง แอปพลิเคชันใหม่ (ประมาณ 83%)แม้ว่าความท้าทายยังคงมีอยู่ เช่น การประสานงาน การไหลที่ซับซ้อนความน่าเชื่อถือแบบครบวงจรและความสามารถในการปรับขนาดการปฏิบัติงาน
Cloud Boost ด้วย AWS และช่องทางที่เตรียมพร้อมมากขึ้น
พันธมิตรระหว่าง หมวกสีแดง y Amazon Web Services ผสานรวมโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เข้ากับระบบปฏิบัติการ ระบบอัตโนมัติ และแพลตฟอร์มคอนเทนเนอร์ของ Red Hat โซลูชันต่างๆ เช่น Red Hat Enterprise Linux, บริการ Red Hat OpenShift บน AWS (ROSA) y แพลตฟอร์ม Red Hat Ansible Automation มีอยู่ใน AWS Marketplaceซึ่งจะช่วยเร่งการสตาร์ทของ ปริมาณงาน ในไม่กี่ขั้นตอน
สำหรับช่องนี้ ดูโอคู่นี้แปลว่าเวลาเริ่มต้นจะสั้นลง การสนับสนุนร่วมกัน และเครื่องมือรักษาความปลอดภัย การควบคุม และการตรวจสอบแบบรวมศูนย์ หลายองค์กรเริ่มต้นด้วย RHEL บน AWS และพัฒนาไปสู่ OpenShift และระบบอัตโนมัติ โดยเปลี่ยนจากการออกใบอนุญาตแบบดั้งเดิมไปเป็น จ่ายต่อการใช้งาน มีความยืดหยุ่นมากขึ้น
ในขณะเดียวกัน Red Hat ก็ได้ปรับปรุงประสบการณ์พันธมิตรทั่วโลกด้วยโปรแกรมแบบรวมศูนย์ แรงจูงใจที่เรียบง่าย และแพลตฟอร์มการตลาด: ศูนย์ความต้องการพันธมิตร Red Hatเครื่องมือนี้ช่วยให้คุณสามารถรันแคมเปญอัตโนมัติ ปรับแต่งเนื้อหา และวัดผลด้วย แผงวิเคราะห์, อำนวยความสะดวกให้เกิดความต้องการ
ใหม่ โครงการพันธมิตรเฉพาะทางของ Red Hat ยอมรับทักษะขั้นสูงในพื้นที่เช่น แพลตฟอร์มอัตโนมัติ Ansible, เปิดกะ, RHEL y รีเอล ไอและแนะนำความเชี่ยวชาญที่เน้น การจำลองเสมือน คอนเทนเนอร์ และการพัฒนาแอปพลิเคชันรวมถึงการรับรองเฉพาะสำหรับ แพลตฟอร์มเอไอ และระบบอัตโนมัติที่สำคัญ
ภาคการเงิน: ระบบอัตโนมัติ โมเดลเฉพาะ และการจำลองเสมือนจริงสมัยใหม่
ธนาคารและประกันภัยเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีการใช้งาน AI มากที่สุด แหล่งข้อมูลในอุตสาหกรรมระบุว่ามีสัดส่วนของนิติบุคคลที่สูงมาก ทำงานร่วมกับ AI แล้วโดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพ แหล่งรายได้ใหม่ และประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น กรณีการใช้งานประกอบด้วยการโต้ตอบกับลูกค้า ความเสี่ยงและการปฏิบัติตาม, ความปลอดภัย, ทรัพยากรบุคคล และการดำเนินงานด้านไอที
Red Hat ส่งเสริมแนวทางตาม ตัวแทนที่บูรณาการกับข้อมูลขององค์กรมีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติ เช่น การประเมินเครดิต การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด หรือ การเริ่มต้นใช้งานแบบดิจิทัลการผสมผสานระหว่าง ML, โมเดลเชิงกำเนิดและภาษา รวมถึงตัวแทนที่ประสานงานกัน ช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและ ส่วนบุคคล.
แนวทางทางเทคนิคเน้นย้ำถึงการบรรจบกันของ ยานยนต์และคลาวด์ ด้วยการจำลองเสมือนจริงสมัยใหม่ ด้วย การจำลองเสมือน OpenShiftทีมงานจัดการเครื่องเสมือนและโหลดคอนเทนเนอร์ในลักษณะรวมศูนย์ โดยมุ่งสู่สถาปัตยกรรมของ ไมโครเซอร์วิส และควบคุมสภาพแวดล้อมแบบอัตโนมัติมากขึ้น
ในด้านคุณภาพและต้นทุน แนวคิดการรวมตัวทำให้น้ำหนักเพิ่มขึ้น SLM (โมเดลภาษาขนาดเล็ก) และโมเดล "เกียร์" เฉพาะทาง ซึ่งได้รับการฝึกฝนสำหรับงานเฉพาะทางโดยมีอัตราความผิดพลาดต่ำ ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม แนวทางนี้จะช่วยเสริมประสิทธิภาพ ความเชื่อถือได้ และลดความจำเป็นในการควบคุมดูแลอย่างต่อเนื่อง
การนำเสนอของ Red Hat สำหรับ FSI ได้รับการเติมเต็มด้วยการขยายระบบนิเวศของ พันธมิตรเฉพาะทาง (ตัวแทน วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ การประมวลผลข้อมูล) และด้วยหลักการร่วมสร้างโซลูชันร่วมกับผู้รวมระบบและซัพพลายเออร์ที่ได้รับการรับรอง ซึ่งสอดคล้องกับแพลตฟอร์ม เปิดกะ และความต้องการของ ไฮบริดและมัลติคลาวด์.
ด้วยพันธมิตรทางเทคโนโลยี มาตรฐานเปิด และแพลตฟอร์มที่ผสมผสาน OpenShift AI, MCP และระบบอัตโนมัติRed Hat กำลังวางตำแหน่งตัวเองเพื่อนำ AI จากแนวคิดสู่การผลิตในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน การผสมผสานระหว่างความปลอดภัย ประสิทธิภาพ ระบบนิเวศ และกรณีการใช้งานที่ครบถ้วน กำลังสร้างความแตกต่างให้กับผู้ที่กำลังมองหา ปรับขนาด AI ด้วยการควบคุมและไม่ต้องพึ่งพา.
