Sylabs, ein Unternehmen, das leistungsintensive Tools und Dienstleistungen für die Containertechnologie anbietet, hat die Branchenaussichten im Jahr 2024 vorhergesagt. Ihren Prognosen zufolge werden wir in den nächsten Jahren erhebliche Fortschritte in Schlüsselbereichen wie Leistungsportabilität, künstlicher Intelligenz (KI) und AIOps (Künstliche Intelligenzoperationen), Workload-Management, Einhaltung der FAIR-Prinzipien, vertraulicher Datenverarbeitung und Containersicherheit erleben. Fortschritt. Diese Fortschritte werden die Entwicklung auffindbarer, zugänglicher, interoperabler und wiederverwendbarer Verwaltungsprinzipien für wissenschaftliche Daten vorantreiben. Sylabs ist bestrebt, innovative Lösungen in diesen Bereichen bereitzustellen, um den wachsenden Anforderungen der Industrie gerecht zu werden. Ihre Prognosen zeigen, dass Entwicklungen in diesen Bereichen den Unternehmen mehr Effizienz und mehr Sicherheit bringen werden.
Mit der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) wird Leistungsportabilität für DevOps-Teams (Development Operations) immer wichtiger wichtiger. Das liegt daran, dass die Aufrechterhaltung der Anwendungseffizienz auf unterschiedlicher Hardware von entscheidender Bedeutung ist, insbesondere wenn Arbeitslasten von der Cloud bis hin zu Edge- und High-Performance-Computing-Umgebungen (HPC) skalieren. Diese strategische Notwendigkeit wird von entscheidender Bedeutung, da DevOps-Teams mit der zunehmenden Verbreitung spezialisierter KI-Hardware von Branchenführern und Start-ups zurechtkommen müssen, was die Arbeit von DevOps-Managern weiter erschwert. Leistungsportabilität bezieht sich auf die Fähigkeit einer Anwendung, bei der Ausführung auf verschiedenen Hardwareplattformen eine relativ hohe Effizienz aufrechtzuerhalten. Dies stellt eine Herausforderung für DevOps-Teams dar, da unterschiedliche Hardwareplattformen unterschiedliche Architekturen und Funktionen haben. Um dieses Problem zu lösen, muss das DevOps-Team die Eigenschaften verschiedener Hardwareplattformen genau kennen und gezielte Optimierungen und Anpassungen vornehmen, um sicherzustellen, dass Anwendungen auf verschiedenen Plattformen eine optimale Leistung erzielen können. Darüber hinaus müssen DevOps-Teams mit dem Aufkommen von Hardware für künstliche Intelligenz eng mit Lieferanten und Herstellern zusammenarbeiten. Sie müssen die neueste Hardware-Technologie für künstliche Intelligenz verstehen
Keith Cunningham, Vizepräsident für Strategie bei Sylabs, wies darauf hin, dass Leistungsportabilität in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zunehmend zu einem strategischen Bedarf wird. Angesichts unterschiedlicher Hardwaretypen müssen Entwickler die Effizienz plattformübergreifender Anwendungen sicherstellen. Mit der Open Container Initiative (OCI) kompatible Compute-Container-Technologien wie Singularityce tragen dazu bei, die Lücke zwischen High Performance Computing (HPC) und IT DevOps zu schließen. Diese Integration ist der Schlüssel zur Ausschöpfung des vollen Potenzials der künstlichen Intelligenz. Durch die Kombination der Leistung und Präzision des Hochleistungsrechnens mit der Agilität und Automatisierung von DevOps-Praktiken können Entwickler einen nahtloseren, effizienteren und innovativeren Entwicklungsprozess ermöglichen, der für die Anpassung an eine sich schnell entwickelnde Technologieumgebung von entscheidender Bedeutung ist. Laut Keith Cunningham, Vice President of Strategy bei Sylabs, besteht ihr Ziel darin, Entwicklern eine Containerlösung zur Verfügung zu stellen, die effizient auf verschiedenen Hardwareplattformen laufen kann. Er betonte, dass Entwickler im Zuge der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen eine Technologie benötigen, die in verschiedenen Hardwareumgebungen eine konstante Leistung bieten kann. Aus diesem Grund sehen sie die mit der Open Container Initiative (OCI) konforme Computing-Container-Technologie als Schlüsselelement an. Durch den Einsatz dieser Technologie können Entwickler die Leistungsfähigkeit des Hochleistungsrechnens nutzen und gleichzeitig die Agilität und Automatisierung von DevOps-Praktiken genießen, wodurch ein nahtloserer, effizienterer und innovativerer Entwicklungsprozess gefördert wird. Seiner Meinung nach ist dies von entscheidender Bedeutung für die Anpassung an ein sich schnell entwickelndes technologisches Umfeld.
Der Bereich AIOps (Artificial Intelligence Operations) wird voraussichtlich mit einer stabilen durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 25 % wachsen. Es durchläuft derzeit einen Wandel, der von einer Vielzahl von Faktoren angetrieben wird, insbesondere der Modernisierung von Anwendungen durch Container-Software und der Integration fortschrittlicherer und ausgefeilterer Technologien der künstlichen Intelligenz. In diesem Zusammenhang wird die entscheidende Rolle deutlich, die die Containerisierung spielt. AIOps-Praktiker sind bestrebt, die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz des Systems zu verbessern, und fortschrittliche Containerlösungen eignen sich hervorragend für den Einsatz in einer Vielzahl von Umgebungen mit wichtigen Zugriffs- und Sicherheitsanforderungen. Diese Aspekte sind entscheidend für die Gewährleistung von Isolation und Konsistenz, aber auch für die effektive Skalierung von KI-Operationen und die Gewährleistung robuster Fehlerwiederherstellungsmechanismen. Daher stellt die Containerisierung eine wichtige Grundlage für die erfolgreiche Implementierung von AIOps dar. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der AIOps-Bereich schnell wächst und durch containerisierte Software und fortschrittliche Technologie der künstlichen Intelligenz vorangetrieben wird. Durch die Verbesserung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz des Systems sowie die Gewährleistung von Isolation und Konsistenz bieten Containerlösungen entscheidende Unterstützung für die Skalierung von AIOps-Vorgängen und robuste Mechanismen zur Fehlerbehebung. Es wird erwartet, dass sich AIOps weiterhin mit einer stabilen Wachstumsrate entwickeln und Unternehmen künftig stärkere operative Fähigkeiten bieten.
In diesem sich entwickelnden Umfeld verbessern AIOps-Praktiker die Genauigkeit prädiktiver Analysen, indem sie Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) anwenden, um Ereignisse mit dem Unternehmen zu korrelieren. Dieser strategische Ansatz trägt dazu bei, IT-Entscheidungen schneller und effektiver zu treffen, was zu einer effizienteren Verwaltung und Automatisierung komplexer Systeme führt.
Mit Blick auf das Jahr 2024 werden AIOps-Softwareanbieter generative künstliche Intelligenz (GenAI) integrieren, was ein wichtiger Meilenstein sein wird. Dieser technologische Fortschritt wird die Einführung von AIOps beschleunigen und anspruchsvollere und reaktionsfähigere Betriebsfunktionen einführen, wodurch die Einhaltung von Service Level Agreements (SLA) verbessert wird. Die Präferenz von Softwareentwicklern für die Containerisierung in AIOps-Anwendungen spiegelt einen breiteren Branchentrend wider, KI-gesteuerte Vorgänge sicher, skalierbar und effizient bereitzustellen. Dies wird den Unternehmen mehr Effizienz und Flexibilität bringen und gleichzeitig die Datensicherheit und Systemzuverlässigkeit verbessern. Da sich die AIOps-Technologie weiter weiterentwickelt, können wir im Jahr 2024 mit weiteren Innovationen und Durchbrüchen rechnen.
Cunningham glaubt, dass fortschrittliche Containerisierungs- und künstliche Intelligenztechnologie einen revolutionären Einfluss auf AIOps haben werden. Diese Integration wird die Arbeitsweise der IT verändern, die Skalierbarkeit und Sicherheit verbessern und die betriebliche Effizienz deutlich verbessern. Die Containerisierungstechnologie wird zum Eckpfeiler der neuen Ära von AIOps und ermöglicht es ihr, immer komplexere moderne IT-Systeme mit größerer Agilität und Präzision zu handhaben.
KI-Forscher sind bereit, den Bereich der KI stärker an den Prinzipien der Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit auszurichten, von der Wissenschaft bis zur Inspiration durch Berechnungen. Sie glauben, dass Fortschritte in der Computing-Container-Technologie zu einer konsistenteren Verteilung und Peer-Review von KI-Workflows und zugehörigen Datensätzen führen werden. Durch die Übernahme dieser Grundsätze werden die Effizienz, Integration und Transparenz der KI-Forschung erheblich gesteigert und kollektive Verbesserungen gefördert. Darüber hinaus bietet diese Kombination eine größere Flexibilität bei der Entwicklung von KI-Anwendungen. Es wird erwartet, dass diese durch rechnergestützte Containertechnologie vorangetriebene Zusammenarbeit in Gruppen und Organisationen gefördert wird, was zu einer besseren Verteilung und Peer-Review von containerisierten KI-Workflows und zugehörigen Datensätzen führt.
Die Standardisierung von KI-Workflows durch Containerisierung kann das Problem der „Arbeit auf meiner Maschine“ lösen und ein konsistenteres Erlebnis in verschiedenen Computerumgebungen ermöglichen. Diese Initiative zielt darauf ab, die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit von Modellen der künstlichen Intelligenz zu verbessern und spiegelt die Weiterentwicklung des wissenschaftlichen Computer-Workflows von FAIR wider. Es wird erwartet, dass dieser Ansatz die Skalierbarkeit und Effizienz von KI-Operationen verbessert, insbesondere von solchen, die mit Containerplattformen arbeiten, die auf leistungsintensive Umgebungen zugeschnitten sind.
Sylabs geht von einem wachsenden Bedarf an erweiterten Sicherheitsmaßnahmen in Containerumgebungen aus, wobei der Schwerpunkt auf dem Schutz sensibler Daten während der Verwendung in Containern liegt. Confidential Computing hat sich in diesem Bereich zu einem wichtigen Akteur entwickelt, da es die verwendeten Daten auf einzigartige Weise schützt, indem es sie in sicheren Enklaven der Prozessorarchitektur isoliert, die für einen verbesserten Datenschutz ausgelegt ist. Dieser Ansatz ergänzt herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen für ruhende und übertragene Daten und reduziert die Risiken im Zusammenhang mit dem Speicherzugriff und der Ausführungsumgebung innerhalb des Containers.
Cunningham sagte: „Wir erwarten eine Umstellung auf sicherere und effizientere Containertechnologien, insbesondere durch die Integration vertraulicher Computerlösungen in bestehende Arbeitsabläufe. Diese Integrationen werden die Sicherheit erhöhen und gleichzeitig die Systemzugänglichkeit und -funktionalität aufrechterhalten -ähnlicher Bestandteil moderner Container-Sicherheitsstrategien.“ leistungsintensive Computerumgebungen wie Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Dieser Bedarf gilt insbesondere in gemeinsam genutzten Umgebungen, in denen Sicherheit und Zugriff von entscheidender Bedeutung sind, was zu einer Verlagerung hin zu Container-Workflows führt, die die Funktionen großer, datenreicher Umgebungen integrieren. Diese komplexen Umgebungen, die durch hohe Rechenanforderungen und komplexe Datenverarbeitung gekennzeichnet sind, erfordern Hybrid-Container-Technologien, um einige der Technologielücken in älteren Angeboten zu schließen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusblick auf die Containertechnologie im Jahr 2024: Streben nach der Integration von hoher Leistung, künstlicher Intelligenz und Sicherheit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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