<
יום ראשון , נובמבר 19 2017
מבזקים
דף הבית > Artificial intelligence' Machine learning > IBM חושפת Appliance אנליטי לתחום ה- Data Science

IBM חושפת Appliance אנליטי לתחום ה- Data Science

 IBM הכריזה על Appliance חדש המשלב שרתים חזקים במיוחד, יחד עם בסיס נתונים חדשני, מנוע Spark וסביבת עבודה ל- Data Scientists אשר מייצרים יחדיו מערכת Data המספקת חדשנות, עוצמה ופשטות עבודה שלא נראו עד היום

IBM חושפת Appliance חדש: מערכת אנליטית משולבת, Integrated Analytics System, המתוכננת לספק גישה מהירה ונוחה ליכולות מתקדמות בתחום ה-  Data Science (מדעני נתונים), המאפשרת עבודה בסביבת ענן פרטי ציבורי או היברידי.

המערכת משלבת חומרה ותוכנה אל תוך Appliance אחד: היא מבוססת על מעבדי Power ואחסון מהיר מבוסס Flash – ומגיעה יחד עם מגוון רחב של כלים בתחום ה- Data Science. היא מאפשרת ל Data Scientists הפעלה מהירה במיוחד והפעלת מודלים אנליטיים מתקדמים  ישירות במקום בו מאוחסנים הנתונים, על מנת להפיק ביצועים מהירים יותר. התבססות על מנוע SQL אחיד של IBM, מאפשר ללקוחות להשתמש במערכת על מנת להעביר בקלות את עומסי העבודה שלהם אל

דוד בר

דוד בר

סביבת הענן הציבורי, ולהתחיל באוטומטיזציה של עסקיהם בעזרת Machine Learning (למידת מכונה). כיוון שבסיס הנתונים החדשני הזה משמש הן בסביבות פנים-ארגוניות והן בסביבת ענן, יכולים משתמשים לבצע כל שאילתה נתונה מול מספר מאגרי נתונים, דוגמת מחסן הנתונים של IBM בסביבת ענן, או פלטפורמת הנתונים של Hortonworks.

בלב ה- Integrated Analytic System של IBM עומדים מספר כלים, ביניהם רכיב ה – IBM Data Science Experience, שרת Apache Spark ומחסן הנתונים PDA (לשעבר Netezza). חבילת Data Science Experience מספקת מערך כלים קריטיים לעבודה וסביבת עבודה שיתופית בה יכולים Data Scientists לבנות מודלים אנליטיים חדשים בהם ישתמשו מפתחים על מנת לבנות במהירות ובקלות יישומים קוגניטיביים חכמים. שילוב סביבת ה- Open Source הפופולארית של Apache Spark מאפשר עיבוד נתונים בזיכרון, בקנה מידה גדול – באופן המאיץ את היישומים האנליטיים בזכות ביצועם במקום בו מאוחסנים הנתונים עצמם.

יכולות ה- Machine Learning המגיעות הן במסגרת חבילת Data Science Experience והן ב- Spark service המשולב במערכת, מהוות חידוש משמעותי בתחום המוצרים בקטגוריית ה- Appliances. השילוב הזה אומר כי מעתה אין עוד צורך להעביר את הנתונים למקום אחר לצורך ביצוע העיבוד האנליטי. כך, ניתן לחסוך את התהליכים הכרוכים בהעברה כזאת ואת זמן ההמתנה להשלמתה – הגורם לדחיה בקבלת תשובות מהמערכת האנליטית. בנוסף, מפשט המבנה הזה גם את משימות ה- model training וגם ה- model evaluation לחיזוי אנליטי: תהליכי הבדיקות, ה-deployment וה- training מתבצעים כולם במקום אחד.

לדברי דוד בר, מנהל יחידת פתרונות קוגניטיביים לתעשייה ב-IBM ישראל: "הצגת המערכת החדשה מהווה המשך לאסטרטגיה האגרסיבית של החברה, החותרת להנגיש יכולות Data Science ו- Machine Learning ולסייע לארגונים להתחיל לנצל לעומק את כמויות המידע הגדולות האגורות בידיהם, בסביבות תשתית וענן שונות, על מנת להפיק תובנות מבוססות ניתוח אנליטי."

בין שלל הכלים והיכולות שלה, משלבת המערכת גם עיבוד תנועות אנליטי היברידי, hybrid transactional analytical processing (HTAP). בניגוד לסביבות עסקיות טיפוסיות בהן פועלות מערכות עיבוד תנועות ומערכות אנליטיות בסביבות ארכיטקטורה שונות ונפרדות, HATP מריצה משימות חיזוי אנליטי, עיבוד תנועות וטיפול בנתונים היסטוריים על גבי אותו בסיס נתונים, תוך הצגת זמני תגובה מואצים. בהמשך השנה, מתכננת IBM להוסיף תמיכה בסביבת HATP בעזרת מאיץ העיבוד האנליטי בבסיסי נתונים Db2 במחשבים מרכזיים, IBM Db2 Analytics Accelerator for z/OS, שיאפשר שילוב שקוף על המערכת אל תוך תשתיות המחשוב המרכזי של IBM.

 

אודות מערכת ITNEWS מאיר עשת

מנהל/עורך אתר ITNEWS. בוגר כלכלה ומנה"ס באונ' בן גוריון ו- MBA בירושליים. בעבר: כהן כיועץ כלכלי מטעם המדינה בהולנד ובהודו. היה סמנכ"ל שיווק בברדר, משנה למנכ"ל בסטארטאפ TVNGO, מנהל IT מגזין של גלובס בשנתיים האחרונות.