Категорія: Великі Дані та Аналітика

Сьогодні компанія з баз даних MongoDB Inc. оголосила про розширене партнерство з Microsoft Corp., яке включає нові інтеграції, спрямовані на покращення розробки програм штучного інтелекту, аналітику даних у реальному часі та гнучкість розгортання.

Перша інтеграція передбачає MongoDB Atlas, повністю керовану хмарну службу баз даних MongoDB, інтегровану в Microsoft Azure AI Foundry. Мета полягає в тому, щоб дозволити клієнтам створювати програми генерації або RAG із доповненим пошуком, поєднуючи можливості даних MongoDB із службою Azure OpenAI.

Завдяки інтеграції розробники можуть розширити великі мовні моделі за допомогою власних даних, що зберігаються в MongoDB Atlas, без додаткового кодування чи побудови конвеєра, спрощуючи процес створення чат-ботів, копілотів і корпоративних додатків ШІ. Функція «Chat Playground» від Azure AI Foundry ще більше спрощує розробку, уможливлюючи тестування LLM у реальному часі з корпоративними даними перед розгортанням.

Інтеграція пропонує користувачам спосіб доповнювати генеративні моделі штучного інтелекту своїми власними даними, щоб гарантувати, що їхні програми базуються на актуальному контексті. Поєднання MongoDB Atlas і Azure AI Foundry забезпечує гнучкість і ефективність у використанні корпоративних даних для розширених випадків використання ШІ.

У другому оголошенні, аналізі даних у реальному часі за допомогою Microsoft Fabric, MongoDB Atlas тепер підтримує Open Mirroring у Microsoft Fabric для підключення до OneLake майже в реальному часі. Ця функція синхронізує дані між двома платформами, дозволяючи компаніям генерувати своєчасну аналітику, прогнози ШІ та звіти бізнес-аналітики.

Завдяки забезпеченню статистичних даних у реальному часі компанії можуть використовувати оперативні дані MongoDB та інструменти аналітики Microsoft Fabric для прийняття стратегічних рішень і оптимізації продуктивності в різноманітних випадках використання, від передбачень на основі ШІ до звітності.

Останнє оголошення дозволяє користувачам «розгортати MongoDB своїм способом» за допомогою MongoDB Enterprise Advanced на Azure Marketplace, забезпечуючи більшу гнучкість для організацій, які розгортають програми в середовищах Kubernetes. Завдяки Kubernetes із підтримкою Azure Arc клієнти можуть розгортати екземпляри MongoDB і самостійно керувати ними в локальних, багатохмарних і межових середовищах.

«Інтегруючи MongoDB Atlas із потужним інструментом штучного інтелекту та аналізу даних Microsoft Azure, ми даємо нашим клієнтам можливість створювати сучасні додатки штучного інтелекту з неперевершеною гнучкістю та ефективністю», — сказав у заяві Сенді Гупта, віце-президент із розвитку партнерів ISV у Microsoft.

Сахір Азам, директор із продуктів MongoDB, у травні поспілкувався з theCUBE, студією прямих трансляцій SiliconANGLE Media, коли він обговорив, як компанія зміцнює свою екосистему баз даних і вдосконалює можливості штучного інтелекту з ключовими партнерами:

Зображення: SiliconANGLE/ідеограма

Alteryx, Inc. оголосив, що його останнє оновлення підтримує гібридні архітектуризустрічається з клієнтами в хмарі або локально та забезпечує безперебійну аналітику, яка може масштабувати статистику на основі даних.

«Наші останні вдосконалення платформи Alteryx підкреслюють наше прагнення розширити можливості бізнес-аналітиків для швидкого й ефективного досягнення бізнес-результатів за допомогою даних», — сказав Джей Хендерсонстарший віце-президент з управління продуктами в Alteryx. «Ці функції штучного інтелекту та підвищення продуктивності дозволяють їм витрачати менше часу на адміністративні завдання та більше часу на виявлення значущих ідей.

Нові можливості

Спрощені вдосконалення Alteryx включають нові з’єднувачі даних, зокрема підтримку Google Cloud Storage та

Єдиний магазин і підтримка аналітичних додатків у Alteryx Cloud Execution for Desktop для легкого розгортання, керування та використання власних додатків локально та в хмарі для клієнтів AWS, Azure та Google Cloud Platform.

Він також стверджує, що містить покращення корпоративних утиліт для більшого гнучкість і контроль а також удосконалення API сервера для додаткових дій, таких як планування аналітичних програм і отримання всіх завдань через API у їхніх даних».

ШІ та аналітика

Клієнти Alteryx також можуть максимізувати наступні функції для покращених рівнів ШІ та аналітика зручність використання: Magic Reports для створення, співпраці та спільного використання динамічних аналітичних звітів у комплексній, гнучкій і Розчин, введений штучним інтелектом; Стандартний режим, який містить більш потужний вибір нових інструментів Designer Prep і Blend; і LiveQuery, який стверджує, що покращує інтеграцію з хмарними сховищами даних, дозволяючи користувачам працювати з даними безпосередньо з хмарних сховищ даних.

Проміжне програмне забезпечення розширило свою хмарну платформу спостережуваності за допомогою Large Language Model (LLM) Observability та Query Genie.

Ладурам Вішної, засновник і генеральний директор Middleware, зазначив: «Штучний інтелект перетворює ІТ, і спостережливість не є винятком. Він прискорює реагування на інциденти, автоматизує виснажливі завдання та полегшує доступ до даних нетехнічним командам, підвищуючи ефективність і інтелектуальність прийняття рішень у всіх сферах проміжного програмного забезпечення має на меті використовувати цю силу для стимулювання інновацій».

Нещодавно представлений Query Genie полегшує аналіз даних, дозволяючи користувачам миттєво шукати та отримувати відповідну інформацію з інфраструктури та журналів за допомогою запитів природною мовою. Ця функція усуває потребу в ручному пошуку та складних мовах запитів, що дозволяє розробникам швидше приймати рішення на основі даних.

Query Genie також оснащено розширеними функціями спостереження для даних інфраструктури, а також інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом користувача та можливостями аналізу даних у реальному часі, зберігаючи стандарти конфіденційності та конфіденційності даних.

Відповідаючи на підвищений попит клієнтів, Middleware доповнила свої інструменти спостереження ШІ за допомогою LLM Observability. Вішної зазначив: «У відповідь на величезний попит клієнтів ми розширили наші можливості спостереження за допомогою штучного інтелекту, представивши LLM Observability. Це вдосконалення дозволяє клієнтам отримати неперевершене розуміння своїх систем ШІ, забезпечуючи оптимальну продуктивність і швидкість реагування».

Функція LLM Observability на платформі Middleware пропонує моніторинг у режимі реального часу, усунення несправностей і оптимізацію для програм, що працюють на базі LLM, що дозволяє організаціям завчасно вирішувати проблеми продуктивності, виявляти упередження та покращувати процес прийняття рішень. Він включає комплексне відстеження та настроювані показники для глибокого розуміння ефективності LLM.

Для подальшого моніторингу та усунення несправностей проміжне програмне забезпечення включає в себе попередньо створені панелі інструментів та інтегрується з відомими постачальниками та фреймворками LLM, такими як Traceloop і OpenLIT.

Теджас Кок’є, керівник відділу розробки Middleware, пояснив: «Проміжне програмне забезпечення використовує AI та ML для динамічного аналізу та трансформації телеметричних даних, зменшуючи надмірність і оптимізуючи витрати за допомогою наших розширених можливостей конвеєра для журналів, метрик, трасування та моніторингу реальних користувачів (RUM). Завдяки підтримці різноманітних постачальників LLM, векторних баз даних, фреймворків і графічних процесорів NVIDIA проміжне програмне забезпечення дозволяє організаціям відстежувати продуктивність моделі за допомогою детальних показників, оптимізувати використання ресурсів і ефективно керувати витратами, одночасно надаючи сповіщення в режимі реального часу, що стимулює проактивне прийняття рішень. Зрештою, ми прагнемо забезпечити спостережливість на основі штучного інтелекту та розроблену для ШІ».