Red Hat wprowadza Lightspeed AI do dwóch platform

Firma zapowiedziała iż wprowadzi swoją technologię Lightspeed do kolejnych środowisk: do Red Hat OpenShift (platforma oparta na chmurach hybrydowych) oraz do systemu RHEL (Red Hat Enterprise Linux).

Grafika: Red Hat

Zaprezentowane w zeszłym tygodniu platformy Red Hat OpenShift Lightspeed i Red Hat Enterprise Linux Lightspeed oferują inteligentne metody przetwarzania języka naturalnego, dlatego są przeznaczone przede wszystkim dla nowicjuszy, chociaż mogą z nich korzystać również doświadczeni informatycy. Wiadomo już iż platforma Red Hat OpenShift Lightspeed będzie dostępna pod koniec 2024 roku, natomiast platforma Red Hat Enterprise Linux jest ciągle rozwijana.

Red Hat OpenShift Lightspeed wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do wdrażania i skalowania zarówno aplikacji tradycyjnych, jak i aplikacji natywnych instalowanych w klastrach OpenShift, które rezydują w chmurach. Środowiskami chmurowymi można łatwo zarządzać. I tak np. gdy użytkownik klastra włączył system automatycznego skalowania, ten zaproponuje mu automatycznie aby skonfigurował nową instancję, sugerują mu jednocześnie jej rozmiar. System może też w pewnym momencie zaoferować włączenie automatycznego skalowania w dół, gdy wymagania dotyczące jego wydajności spadną.

Zobacz również:

  • Snowflake Data Cloud Summit już w przyszłym tygodniu
  • RHEL w wersji AI

Skala i złożoność systemów obliczeniowych jest obecnie tak duża, że wielu administratorów ma trudności z ich zarządzaniem. Red Hat Enterprise Linux Lightspeed może im w tym pomóc. Może na przykład powiadomić administratora, że pojawiła się najnowszą poprawka bezpieczeństwa, która trzeba natychmiast wdrożyć.

Oprócz wprowadzenia nowych platform OpenShift i RHEL, Red Hat ogłosił też iż platforrma Red Hat Ansible Lightspeed została wyposażona w nowy oraz pulpit nawigacyjny do przeglądania danych telemetrycznych. Dostosowywanie i dostrajanie modelu za pomocą programu IBM Watsonx Code Assistant umożliwia użytkownikom Ansible Lightspeed wykorzystanie istniejącej zawartości Ansible do uczenia modelu. Klienci mogą poprawić jakość i dokładność treści Ansible dzięki rekomendacjom kodu dostosowanym do konkretnych potrzeb ich firm i wzorców automatyzacji.

Źródło: Infoworld

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200