当前热讯:多云与AI时代 红帽开放混合云推进创新与发展
作为全球领先的开源和企业IT解决方案领域的翘楚,红帽一直以稳健、安全、对企业级开发友好的形象受到开发者的青睐。以2018年IBM收购红帽为起点,红帽在五年时间内完成突飞猛进的成长路径。
技术领域风云变幻,从多云时代到AI时代,红帽如何助力客户创新发展,这是摆在红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康及其团队面前的新挑战。
在2023红帽全球峰会之后,曹衡康及团队近日在北京与媒体分享了自己的思考、峰会亮点以及2023红帽大中华区发展策略。
(资料图片仅供参考)
(红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康)
始终处于创新的最前沿
从开源急先锋,到稳健安全的企业级IT服务商,近几年红帽完成了角色蜕变。红帽基因里的激进、创新是否有所减缓?面对199IT的提问,红帽团队给到的回答是,红帽始终处于技术创新的最前沿。
曹衡康回顾过去十年经历的云计算、大数据、移动应用、区块链等前沿技术,到今天的多云以及AI、大模型等,红帽始终以创新者的角色立于潮头。
特别在AI领域,红帽如何帮助AI?曹衡康这次没有选择自己回答这个问题,而是请教了Chatgpt。Chatgpt认为,红帽在人工智能做出了很大贡献,主要体现在四个方面:
它的开发工具和框架,提供开发者灵活、可定制、高效开发环境,加速AI的技术发展。容器化部署。因为红帽OpenShift平台提供AI,部署、管理更加强大。通过AI的模型计划和实现可移植性等等,更有效率。数据管理更极致。红帽的技术可以有效去采集、情理非结构化数据,提供各个数据系统整合能力。安全和可信度。在AI环境当中提供隐私保护、身份验证、访问控制、数据加密等。红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧认为,红帽的创新性是围绕客户需求展开的。随着业务需求的变化,现在很多红帽产品,在原来OpenShift平台上加入了DevOps、AI、DataOps等等。企业需要的不仅是有一个平稳的基础架构,也希望应用人员在同一个生产环境以及开发环境打通的环境里,科技自由发挥他们的想象力,不要有局限。
企业创新面临的挑战
企业在创新方面面临了哪些挑战。曹衡康及团队统计目前很多企业创新遇到各种各样的挑战,归纳为7点:
技能最大化,怎么能够最快的缩短他跟员工的技能差距。复杂性增加。因为目前的这些需求、业务场景、世界变化,前一阵子疫情,三年好不容易开放了,还有世界老化。太多的一些挑战,造成我们的复杂性增加。缩短时间交付更多。交付时间要求越来越快,以前开发都是几个月,现在几周就要开发出来。用户对交付的要求很大。应对巨大的需求。解决边缘动态的环境。现在很多设备都希望在设备上进行边缘计算,比如说自动驾驶,自动驾驶能够发生,必须要在汽车上面,在地台方面有一些小的计算能力,很快可以判断前面有没有人,有没有事故,会不会偏离轨道等等,这些都是需要边缘。软件安全与弹性。毫无疑问,越来越多的软件出来,安全绝对是最重要的。不管是被hack,还是被侵入等等。未来可持续性计划。ESG(环境、社会和公司治理),怎么能够可持续发展,而且能够为人类发展做出更大贡献。如何通过技术创新解决这些问题,曹衡康表示这是红帽的CEO这几年不断去想的事情,通过红帽的技术去解决这些问题。最重要的解决之道是拥抱开源。当代主流IT技术均基于开源,拥抱开源已成为共识。为什么开源在竞争中胜出,因为首先符合自然选择的决策模式最佳主意胜出。其次,“自由”是创新的基石。再次1500万开发者,无法匹敌的规模效应。
混合云和AI时代的创新
红帽认为,在混合云和AI时代,应用开源解决方案,助力企业全面实现关键需求,包括:
简化应用开发、构建多云应用、自动化管理混合云、安全供应链和运行环境、扩展运行平台和工作负载。
在不久前2023红帽全球峰会上,AI/ML、IT自动化、供应链安全、开发效率等新技术成为亮点。
基于开放混合云的企业级AI和MLOps平台OpenShift AI 助力企业对生成式AI的采用。
基于红帽 OpenShift 和红帽 OpenShift Data Science的成熟功能构建和扩展,红帽 OpenShift AI 为 IT 运营主管、数据科学家和开发人员提供了一个统一的解决方案,用于训练、服务、监控和管理 AI/ML 模型和应用的生命周期:
为IT运营领导者提供了一个基于开源技术的一致的、可扩展的标准化基础,提供一致性、易用性和云端至边缘部署选项为数据科学家和开发人员提供专业的合作伙伴生态系统,以捕获可人工智能的创新用于 AI/ML 实验跟踪和自动化 ML 工作流的部署管道,可帮助数据科学家和智能应用程序开发人员更快地迭代机器学习项目,并将自动化构建到应用程序部署和更新中支持watsonx.ai的生成式AI服务在提及2023红帽大中华区发展策略时,曹衡康表示将从品牌、社区与生态、产品/行业/区域、协同扩展四个方面入手,开放混合云,加速企业数字化转型进程。
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