শিল্প অন্তর্দৃষ্টি: মাল্টিক্লাউড অনুসন্ধান এবং আই কৌশলের উপর আইবিএম

সংস্থাগুলি যে সমস্ত ডেটা সংগ্রহ করে তার সমস্তগুলির সাথে, কেবলমাত্র সেই সমস্ত তথ্য রাখা এবং পরিচালনা না করে অনুসন্ধান এবং সুরক্ষার সক্ষমতাও সক্ষম করার জন্য কার্যকর ক্লাউড স্টোরেজ সংগ্রহস্থলের সন্ধানের লড়াই a ভাগ্যক্রমে, আইবিএম এর মতো ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম বিক্রেতারা আইবিএম ক্লাউড ফর ইনফ্রাস্ট্রাকচার-এ-এ-সার্ভিস (আইএএএস) এবং প্ল্যাটফর্ম-এ-এ-সার্ভিস (প্যাএস) পরিস্থিতিগুলি সরবরাহ করে, মাল্টিক্লাউড আর্কিটেকচারে ডেটা পরিচালনা করার জন্য নতুন পদ্ধতিতে সক্রিয়ভাবে কাজ করছে।

মাল্টিক্লাউড আর্কিটেকচার কী?

একটি মাল্টিক্লাউড আর্কিটেকচারে একক আর্কিটেকচারের মধ্যে একাধিক ক্লাউড পরিবেশে সঞ্চিত ডেটা এবং কোড থাকে। কেবল এমন একটি অ্যাপ্লিকেশনটি কল্পনা করুন যা একাধিক ক্লাউড জুড়ে কোড এবং সংস্থানগুলি ব্যবহার করে, যেমন অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডাব্লুএস), আইবিএম ক্লাউড এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে। ইন্টারঅ্যাপেরবেবিলিটি মানগুলি যা এখনও বিকশিত হচ্ছে ব্যবহার করে, মাল্টিক্লাউড আর্কিটেকচারগুলি সফ্টওয়্যার পরিষেবাগুলিতে আন্তঃচঞ্চলতা নিয়ে আসে। পরিষেবাগুলি প্ল্যাটফর্ম হিসাবে কোনও মেঘই ব্যবহার করে না matter এটি আপনাকে আপনার মেঘের সংস্থানগুলি তৈরি করতে দেয় যাতে তারা আরও নির্দিষ্ট করে আপনার কাজের চাপকে লক্ষ্য করে।

ছোট থেকে ছোট ব্যবসায়ের (এসএমবি) এমন এক সরবরাহকারীর কথা বিবেচনা করা উচিত যা একাধিক ক্লাউড পরিষেবাদির অবকাঠামো পরিচালনা করতে এবং একক কনসোলে তাদের সুরক্ষিত ও সংগঠিত রাখতে সহায়তা করে। আরও ভাল হ'ল যা তৃতীয় পক্ষের ক্লাউড পরিষেবাগুলিকে একত্রিত করতে পারে যেমন মাইক্রোসফ্ট অফিস 365, আপনি অন্য মেঘে আপনার নিজস্ব ভার্চুয়াল সার্ভারে চালিত সংস্থানগুলির সাথে। একটি পাবলিক ক্লাউড এক অ্যাপের জন্য উপযুক্ত হতে পারে এবং অন্যটির জন্য ব্যক্তিগত মেঘ cloud এসএমবিগুলি বহুজাতিক আর্কিটেকচার সরবরাহ করে এমন ব্যয়-কার্যকারিতা এবং তত্পরতা থেকে উপকৃত হবে।

মাল্টিক্লাউড এবং আইবিএম

মাল্টিক্লাউড দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি আইবিএমের জন্য একটি ব্যস্ত বছর ছিল। মে মাসে, এটি সংস্থাগুলি যেমন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা সায়েন্স এবং ডেভেলপমেন্টের পাশাপাশি তাদের অ্যাপস এবং ডাটাবেসগুলিতে তাদের ডেটাগুলি থেকে গোপনীয় অন্তর্দৃষ্টিগুলি সরাতে যাতে ডেটা আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেট চালু করে launched তারপরে, 10 সেপ্টেম্বর, সংস্থাটি ঘোষণা করেছে যে আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেট ফর ডেটা রেড হ্যাট ওপেনশিফ্ট, ওপেন সোর্স কনটেইনার এবং কুবারনেটস অ্যাপ প্ল্যাটফর্মের সাথে একীভূত করবে। কুবারনেটস সার্ভারের ক্লাস্টার জুড়ে ধারকগুলি চালনার জন্য একটি ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম। রেড হ্যাটের সাথে এই সংহতকরণ ক্লাউড-নেটিভ ওয়ার্কলোডগুলি চালানোর সময় সংস্থাগুলিকে আরও বেশি বিকল্প দেয় যাতে তারা প্রাঙ্গনে, সরকারী এবং ব্যক্তিগত মেঘ এবং ওপেন সোর্স রেড হ্যাট ওপেনশিফ্ট পরিবেশে চালাতে পারে। আইবিএম হর্টন ওয়ার্কস, একটি বিগ ডেটা সফটওয়্যার অগ্রগামী, হর্টন ওয়ার্কস ডেটা প্ল্যানে ডেটা আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেটের সাথে পরিষেবাগুলিকে সংহত করতে তার অংশীদারিত্ব বাড়িয়ে দেবে।

শেষ অবধি, ১৩ ই সেপ্টেম্বর, আইবিএম ঘোষণা করেছে যে এটি ব্যবহারকারীদের ক্যুরিপ্লেক্স নামে একটি সরঞ্জাম ব্যবহার করে এন্টারপ্রাইজ জুড়ে বিশ্লেষণ জিজ্ঞাসা করতে দেবে, যা মেঘের ওপারে অনুসন্ধানের জন্য একক কনসোল। একই দিন, আইবিএম নিউইয়র্ক সিটির টার্মিনাল 5 এ ইএসপিএন এর হান্না স্টর্মের আয়োজিত একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) চ্যালেঞ্জ গ্রহণকারী গ্রাহকদের স্পটলাইটের জন্য একটি ইভেন্ট করেছে। ইভেন্টটির অল্প অল্প সময়ের মধ্যেই, পিসি ম্যাগ নতুন ক্লাউড অনুসন্ধানের সামর্থ্য কীভাবে কাজ করে, রেড হ্যাটের সাথে আইবিএমের কাজ এবং এআই-তে কিছু বিজয়ী কৌশল গ্রহণ করার জন্য আইবিএম অ্যানালিটিকসের মহাব্যবস্থাপক রব টমাসের সাথে যোগাযোগ করেছিলেন।

পিসিমেগ (পিসিএম): আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেট কীভাবে আপনাকে ডেটা দেখতে দেয়?

রব থমাস (আরটি): কোনও ক্লায়েন্ট যে কোনও মেঘ জুড়ে যে কোনও জায়গায় ডেটা পরিচালনা করে তার কনসোল হিসাবে এটি ভাবুন। যদি ক্লায়েন্টরা এটি ব্যবহার করে থাকে, তবে তারা প্রাইভেট ক্লাউড কনটেইনার আর্কিটেকচারে তাদের থাকা সমস্ত ডেটা দেখতে পারে বা তারা এডাব্লুএস, মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে, গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম বা আইবিএম ক্লাউডে থাকা ডেটা দেখতে পারে। এটি আপনার সমস্ত ডেটা বোঝার জন্য একক কনসোল - এটি কোথায় রয়েছে, আপনার ডেটাটি তালিকাভুক্ত করে এবং এটি সংগঠিত করে।

পিসিএম: কোয়েরিপ্লেক্স কী এবং কীভাবে এসএমবিগুলি মেঘের ওপারে অনুসন্ধানের জন্য এমন কিছু ব্যবহার করতে পারে?

আরটি: কোয়েরিপ্লেক্স আপনাকে সত্যিই স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ (এসকিউএল) কোয়েরি লিখতে এবং বিশ্বের যে কোনও জায়গায় ডেটা সন্ধান এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা দেয়। এই প্রশস্ত-কোণে এসকিউএল ক্ষমতা সহ, আপনাকে ডেটা স্থানান্তর করতে হবে না। আমরা যেখানেই এটি ডেটা সন্ধান করব এবং আমরা এটি সক্ষম করব। আমরা প্রান্তে প্রক্রিয়াকরণ শক্তিটি ব্যবহার করতে পারি এবং তারপরে বিশ্লেষণগুলি একক স্থানে ফিরিয়ে দিতে পারি। সুতরাং, সেগুলি একই মুদ্রার দুটি দিক। আপনার সমস্ত ডেটা পরিচালনা করার জন্য একটি কনসোল। দ্বিতীয় অংশটি হ'ল আপনি কীভাবে যে কোনও জায়গায় যে কোনও উপাত্তে বিশ্লেষণ করবেন না সে সম্পর্কে ডেটা পদক্ষেপ 1 হিসাবে স্থানান্তরিত না করে, কারণ ডেটা স্থানান্তর ব্যয়বহুল; এটা সময় সাপেক্ষ। সুতরাং, আমরা মূলত ডেটা চলাচলের প্রয়োজনীয়তাটি নির্মূল করেছি, যা অতি শক্তিশালী।

পিসিএম: এই ধরণের ক্যোরিয়াম ক্ষমতাটি ব্যবহার করে কোনও সংস্থার প্রতিদিন-দিনের উদাহরণ কী হবে?

আরটি: একটি ভাল একটি অটোমোটিভ সংস্থা যে কোনও অটোমোবাইল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ রক্ষণাবেক্ষণ করতে বা এটি কীভাবে সম্পাদন করছে তা টেলিমেটিক্স করছে। আজ, পদ্ধতির গাড়ীর সাথে সংযোগ স্থাপন এবং তারপরে একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে ডেটা ফিরিয়ে আনতে হবে। এটি আপনাকে আসল-সময় ক্ষমতা দেয়। সুতরাং, 30 দিন আগে যা ছিল এখন 30 সেকেন্ড। এটাই করার শক্তি; এটি কেবল প্রকৃতি এবং বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াটিকে পুরোপুরি পরিবর্তন করে।

পিসিএম: একাধিক মেঘ জুড়ে অনুসন্ধানের সুরক্ষা সম্পর্কিত কী কী প্রভাব রয়েছে? আপনি কীভাবে এই ধরণের অনুসন্ধানের অনুমতি দিতে চান?

আরটি: আমরা কুইরপ্ল্লেক্সকে এমন একটি এন্টারপ্রাইজ পণ্য হিসাবে ডিজাইন করেছি যা লাইটওয়েট ডিরেক্টরি এক্সেস প্রোটোকল (এলডিএপি) সুরক্ষা এবং পরিচয় পরিচালনা প্রোটোকল বা ডেটা-গভর্নমেন্ট নীতিগুলির আশেপাশে কোনও সংস্থা প্রতিষ্ঠা করে যা সেটির সুবিধা গ্রহণ করবে। আমি আপনাকে একটি উদাহরণ দিতে দাও: যদি আপনার কোম্পানির নীতি যদি এমন হয় যে আপনি যে কোনও সময় ফেডারেশন অনুসন্ধান করেন যে আপনি কোনও ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তকরণযোগ্য তথ্য (পিআইআই) স্পর্শ করতে চান না, তবে আমরা এই সক্ষমতার অংশ হিসাবে সেই ডেটাটি মাস্ক করতে পারি যাতে এটি ছিল না ' এর অংশ। আমরা সত্যই এটি কোনও সংস্থার সুরক্ষা আর্কিটেকচারে সংহত করার জন্য ডিজাইন করেছি।

পিসিএম: বিভিন্ন মেঘের অ্যাক্সেসের জন্য কোনও সংস্থাকে কী করতে হবে?

আরটি: আপনি যখন আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেট ডেটার জন্য থাকবেন তখন আপনি খুব দ্রুত ইনস্টল হয়ে যাবেন। একটি ভিন্ন মেঘের সাথে সংযোগের দিক থেকে, এটি কেবলমাত্র আইপি ঠিকানাটি জানে। এটা বেশ সোজা; আপনি এটা করতে পারেন। সুতরাং সংযোগটির অংশটি শক্ত নয়। যেখানে আমি মনে করি সংস্থাগুলির পক্ষে এটি আরও শক্ত হয়ে উঠছে তা হল, আপনি যেমন এআই বা ডেটা সায়েন্স-টাইপ ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও অগ্রসর হচ্ছেন, আপনাকে তার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে হবে। আপনাকে সেই মডেলটি প্রশিক্ষণ দিতে হবে এবং এটি করার জন্য আমরা আপনাকে ডেটা সংগঠিত করতে সহায়তা করতে সক্ষম হয়েছি।

পিসিএম: এআই বা মেশিন লার্নিং (এমএল) বাস্তবায়নের জন্য সংস্থাগুলির কয়েকটি কী কৌশল কী?

আরটি: কয়েকটি ভিন্ন জিনিস। আমি এমন কিছু ক্লায়েন্ট দেখছি যা ডেটা সায়েন্স সেন্টার অফ এক্সিলেন্স (সিওই) প্রতিষ্ঠা করে। আমি মনে করি বিষয়টিতে সংগঠনকে শক্তিশালী করার এবং জিনিসগুলিকে সরিয়ে আনার এটি একটি ভাল উপায় হতে পারে। আমি মনে করি এটি একটি ভাল পদ্ধতির।

আমরা অন্যান্য ক্লায়েন্টদের দেখতে পাই যারা একজন চিফ ডেটা অফিসার (সিডিও) ভাড়া করে এবং সেই ব্যক্তিকে এই দিক দিয়ে সংস্থা চালনার মিশন দেয়। আমি মনে করি এটিও ভাল।

তৃতীয়ত, আমি প্রচুর সংস্থাগুলি দেখি যা ব্যবহারের ক্ষেত্রে সন্ধানের জন্য ব্যবসায়ের লাইন, ব্যবসায়ের লাইন থেকে আসা এবং তারপরে এটি প্রযুক্তি উদ্ভাবনের জন্য নির্ভর করে। আমি মনে করি এর মধ্যে যে কেউ কাজ করতে পারে।

আমি মনে করি সবচেয়ে বড় ব্যবধান এবং আমি ক্লায়েন্টদের কী করতে উত্সাহিত করি তা হ'ল ডেটা কৌশল। ডেটা কৌশলের একটি অংশ আপনি আজ কোথায় আছেন তা জেনে রাখা। অর্থ, আপনি কি সত্যিই ব্যবসায়ের বুদ্ধিমত্তা (বিআই) এবং ডেটা গুদামজাত করছেন বা আপনি আসলে স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ করছেন? আপনি কোথায় আছেন তা বুঝতে এবং তারপরে শেষ পয়েন্টটি বুঝতে হবে। যদি আপনি এই দুটি পয়েন্টের বিষয়ে স্পষ্টতা পেয়ে থাকেন তবে আপনি ডেটা সায়েন্স সিওই, একটি সিডিও, বা ব্যবসায়ের একটি লাইন মাধ্যমে পরীক্ষা-নিরীক্ষা শুরু করতে পারেন, তা জেনেও যে আপনি সেইগুলির মধ্যে পুনরাবৃত্তির একটি স্তর পাবেন যা গুরুত্বপূর্ণ is

পিসিএম: আইবিএমকে রেড হ্যাট নিয়ে কাজ করার কারণ কী?

আরটি: আপনি যদি 2000 এ ফিরে যান তবে আইবিএম লিনাক্সের একটি বিশাল বিশাল সমর্থক। আমি যুক্তি দিয়েছিলাম যে লিনাক্স সম্ভবত আজ সেখানে নেই যেখানে আইবিএম সমর্থন ছাড়াই ছিল। তার কারণে, আমরা সর্বদা উদ্ভাবন এবং কীভাবে আমরা বাস্তুতন্ত্রকে সমর্থন করি সে সম্পর্কে রেড হ্যাট এর সাথে একটি চলমান সংলাপ করেছি had ওপেনশিফ্টের সাহায্যে রেড হ্যাট কী করেছে তা আমরা দেখছি।

আমরা ধারকগুলিতে বিশাল বিশ্বাসী এবং কুবেরনেটসের ক্লায়েন্টদের অ্যাপস এবং ডেটা রাজ্যের আধুনিকায়নে সহায়তা করার একটি উপায় রয়েছে। আপনি যদি ওপেনশিফ্টের সাথে রেড হ্যাটকে দেখেন তবে তারা একটি দুর্দান্ত ধারক প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে যা আধুনিকায়নের দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। তবে তাদের কাছে ডেটার জন্য কিছু নেই এবং একই সাথে ডেটা আধুনিকায়ন না করে অ্যাপ্লিকেশনগুলির আধুনিকীকরণ করা শক্ত hard

যেখানে আমরা আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেট ফর ডেটা দিয়ে ডেটা পরিষেবাগুলিকে আধুনিকীকরণের ক্ষেত্রে যা করেছি তা আনতে পারি যেখানে ওপেনশিফটে স্থানীয়ভাবে চালানো হয়, সুতরাং যে অ্যাপ্লিকেশন আধুনিকীকরণের যাত্রায় রয়েছে তাদের ক্লায়েন্টরা ডেটা দিয়ে একই জিনিসটি করতে পারে এবং তারা প্রকল্পটি এআই-এর ফলাফলগুলিতে পরিণত করতে পারে।

হাদোপ এখনও একটি মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারে স্থানান্তরিত করতে পারেনি, তাই এটি ধাঁধাটির অন্য অংশ। ডেটা এবং ওপেনশিফ্টের জন্য আইবিএম ক্লাউড প্রাইভেটের সাথে খেলতে পারে এমন হ্যাডোপের মাইক্রোসার্ফেসিকে আধুনিকীকরণ এবং তৈরি করতে সহায়তা করতে হর্টনওয়ার্কসের সাথে কাজ করা।

পিসিএম: সংস্থাগুলি কীভাবে সেই ধরণের মাইক্রোসারওয়াইস আর্কিটেকচার ব্যবহার করে?

আরটি: আমার মনে হয় এআই এবং ডেটা সায়েন্সে এটি আবার ফিরে আসে। আপনি ডেটা দিয়ে যা কিছু করছেন তা সাধারণত কোনও ব্যবসায়ের ফলাফলকে ঘিরে চালিত হয়। আপনি কীভাবে বিশ্লেষণগুলি ব্যবহার করছেন সে ক্ষেত্রে আপনি কিছু সুবিধা খুঁজছেন।

সুতরাং, যদি আপনি হ্যাডোপে আপনার প্রচুর ডেটা পেয়ে থাকেন, আপনি যদি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, এমএল বা ডেটা বিজ্ঞানের জন্য এটি ব্যবহার করতে সক্ষম না হন তবে এটি সংস্থার পক্ষে খুব মূল্যবান নয়। এভাবেই আমি বিন্দুগুলিকে সংযুক্ত করি। হাদুপ একটি মাইক্রোসার্চিস; এটি অনেক বেশি কম্পোজেবল, অনেক বেশি নমনীয়। ডেটা দিয়ে কাজ করা সহজ, এবং এটি একটি বৃহত ডেটা বিজ্ঞান দলের কাছে উপলব্ধ করা সহজ। এবং এটি আপনাকে আপনার হ্যাডোপ বাস্তবায়ন থেকে আরও বেশি মূল্য পেতে সক্ষম করে।

পিসিএম: আপনি ভবিষ্যতে এআই এবং এমএল পর্যন্ত জিনিসগুলি কোথায় দেখতে পাচ্ছেন?

আরটি: আমরা ধীরে ধীরে মূলধারায় প্রবেশ করতে যাচ্ছি। এক বছর আগে, আলোচনা ছিল, "আমি কিছু করতে পারি?" আমি বলব এটি বর্ধিত পরীক্ষার বছর হয়েছে। আমি মনে করি পরের বছর আমরা গণ পরীক্ষায় নেমেছি এবং আশা করছি, আগামী বছরের শেষের দিকে, আমরা এমন এক পর্যায়ে পৌঁছেছি যেখানে এটি আরও মূলধারায় পরিণত হয়। প্রচুর বেসিক ব্যবসায়ের প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে, প্রচুর সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য লোকেরা এআই এবং মডেলগুলি ব্যবহার করে। সুতরাং, আমরা পরিষ্কারভাবে সেই যাত্রায় আছি। আপনি অগ্রগতি দেখতে পারেন। আমার মনে হচ্ছে আমরা টিপিং পয়েন্টের কাছাকাছি চলেছি, যদি আপনি করেন তবে আমরা এখনও সেখানে নেই not