KI-Stack

Was ist ein KI-Stack?

Um Kompetenz im Datamanagement-Layer des KI-Stacks zu erreichen, müssen sich Unternehmen auf den Aufbau eines robusten Systems zum Sammeln, Organisieren, Speichern und Verarbeiten von Daten konzentrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Modelle für die Schulung und Inferenz auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen können.

Einrichtung des internen Datamanagements:

• Zentralisierte Datenspeicherung: Unternehmen benötigen Systeme, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Lösungen wie HPE Ezmeral Data Fabric können implementiert werden, damit Datenspeicherung, Zugriff und Management nahtlos erfolgen. Diese Plattform bietet eine skalierbare Datenspeicherung und stellt sicher, dass Daten für die Schulung und die Analyse von KI-Modellen verfügbar und zuverlässig sind.
• Datenintegration und Pipelines: Es ist wichtig, Datenpipelines einzurichten, die Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, IoT-Geräten, Cloud Storage) abrufen können. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten nahtlos verarbeitet und über die gesamte Infrastruktur hinweg verschoben werden können. HPE Ezmeral Data Fabric unterstützt Datenintegrationsfunktionen, die einen einheitlichen Datenzugriff in hybriden Umgebungen ermöglichen.
• Datenverarbeitungstools: Diese Tools helfen bei der Vorbereitung der Daten, indem sie diese für KI-Modelle bereinigen, normalisieren und formatieren. Apache Spark und Hadoop sind beispielsweise beliebte Open-Source-Frameworks zur Datenverarbeitung, die die verteilte Verarbeitung großer Datensätze ermöglichen.
• Datensicherheit und Compliance: Angesichts zunehmender Vorschriften müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datamanagement-Systeme den Datenschutzgesetzen (z. B. DSGVO, CCPA) entsprechen. Zum Schutz vertraulicher Informationen sollten Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung und Zugriffskontrolle integriert werden.
• Skalierbarkeit und Leistung: Der Daten-Layer sollte bei steigendem Datenbedarf skalierbar sein. HPE Datenlösungen sind so konzipiert, dass sie mit den geschäftlichen Anforderungen skalierbar sind. Alternative Technologien wie Databricks (basierend auf Apache Spark) bieten jedoch ebenfalls skalierbare Funktionen für die Datenverarbeitung und das maschinelle Lernen.

Alternativen für den Datamanagement-Layer:

Für Unternehmen, die das Datamanagement nicht intern durchführen können oder möchten, stehen Cloud-basierte Lösungen und Lösungen von Drittanbietern zur Verfügung:

• Cloud Datenmanagement-Services:
  • Amazon S3 und AWS Glue: Diese Services bieten skalierbare Cloud Storage und Datenintegrationstools und ermöglichen so eine effiziente Datenerfassung, -aufbereitung und -verwaltung.
  • Microsoft Azure Data Lake Storage: Bietet eine sichere und skalierbare Data-Lake-Lösung mit hoher Verfügbarkeit und Integration mit anderen Azure-Services zur Datenverarbeitung und -analyse.
  • Google Cloud BigQuery: Ein vollständig verwaltetes Data Warehouse, das Echtzeit-Datenanalysen unterstützt und sich gut in verschiedene KI-Tools von Google Cloud integrieren lässt.
• Datamanagement-Plattformen von Drittanbietern:
  • Snowflake: Eine Data-Warehousing-Lösung, die den Datenaustausch in Echtzeit und Skalierungsfunktionen bietet und sich somit als leistungsstarke Option für das unternehmensübergreifende Management von Big Data eignet.
  • Cloudera Data Platform: Eine Hybrid- und Multi-Cloud-Datenplattform, die Daten-Engineering-Services, Data-Warehousing-Services und Services für maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf Big Data-Lösungen anbietet.

Hybride Lösungen:

HPE Ezmeral Data Fabric kann für einen hybriden Ansatz mit Cloud-Lösungen kombiniert werden und bietet Unternehmen die Flexibilität, einige Daten intern zu verwalten und gleichzeitig bei Bedarf Cloud-Ressourcen zu nutzen. Dadurch können sowohl die Kosten als auch die Leistung bei großen KI-Projekten optimiert werden.

Wichtige Punkte für IT-Entscheidungsträger und Führungskräfte der obersten Führungsebene:

• Zuverlässigkeit der Daten: Stellen Sie sicher, dass Datenmanagement-Lösungen eine hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit bieten, um kontinuierliche KI-Operationen zu unterstützen.
• Kostenmanagement: Bewerten Sie die langfristigen Kosten der internen Datenverwaltung im Vergleich zum Cloud-basierten Datamanagement, einschließlich Storage, Verarbeitung und Compliance.
• Integrationsfähigkeit: Wählen Sie Lösungen, die sich problemlos in die vorhandene IT-Infrastruktur und KI-Tools integrieren lassen, um Produktivität und Effizienz zu maximieren.

Durch den Einsatz von Lösungen wie HPE Ezmeral Data Fabric und die Erkundung ergänzender oder alternativer Produkte wie Snowflake oder Databricks können Unternehmen einen leistungsstarken, skalierbaren Datamanagement-Layer aufbauen, der auf ihre spezifischen KI-Anforderungen zugeschnitten ist.

Um Kompetenz im Inferenz- und Bereitstellungs-Layer des KI-Stacks zu erreichen, benötigen Unternehmen ein effizientes Setup, das gewährleistet, dass KI-Modelle in Echtzeit bereitgestellt werden und optimal funktionieren. Auf diesem Layer werden geschulte Modelle in Anwendungen integriert und zum Treffen von Vorhersagen oder Entscheidungen verwendet, die sich auf Endbenutzerinteraktionen und Geschäftsprozesse auswirken.

Internes Inferenz- und Bereitstellungs-Setup:

• High-Performance-Server: Um KI-Modelle effektiv auszuführen und einzusetzen, benötigen Unternehmen leistungsstarke Server, die den Rechenleistungsanforderungen der Echtzeit-Inferenz gerecht werden können. HPE ProLiant Server und sonstige HPE Server sind ideale Lösungen und bieten zuverlässige, skalierbare und leistungsstarke Hardware. Diese Server sind für KI-Workloads optimiert und können die für die Bereitstellung komplexer Modelle erforderliche Schwerstarbeit bewältigen, wodurch Vorhersagen mit geringer Latenz gewährleistet werden.
• Skalierbare Bereitstellungsframeworks: Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Modelle in unterschiedlichen Umgebungen (z. B. vor Ort, in der Cloud, am Edge) bereitgestellt werden können. Die HPE Infrastruktur unterstützt Containerisierungs- und Orchestrierungstools wie Kubernetes und Docker und ermöglicht so eine nahtlose Skalierung und Verwaltung von Modellbereitstellungen.
• Lastausgleich und hohe Verfügbarkeit: Um die Service-Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten, sorgt der Lastausgleich dafür, dass KI-Anwendungen Inferenzanforderungen auf mehrere Server verteilen. Von HPE ProLiant Servern unterstützte Hochverfügbarkeitskonfigurationen tragen dazu bei, Service-Ausfallzeiten zu vermeiden, und sorgen für einen reibungslosen Betrieb von KI-Anwendungen.
• Überwachung und Leistungsmanagement: Die kontinuierliche Überwachung der eingesetzten Modelle ist für die Aufrechterhaltung der Inferenzgenauigkeit und -effizienz von entscheidender Bedeutung. HPE Server verfügen über integrierte Managementtools, die Leistungsmetriken verfolgen, Anomalien erkennen und zur Optimierung der Ressourcennutzung beitragen. Darüber hinaus können KI-spezifische Überwachungstools wie Prometheus und Grafana für eine umfassende Übersicht integriert werden.
• Sicherheit und Compliance: Der Bereitstellungs-Layer muss über robuste Sicherheitsprotokolle verfügen, um die Daten- und Modellintegrität zu schützen. HPE Server bieten Sicherheitsfunktionen der Enterprise-Klasse, darunter verschlüsselte Datenübertragungen und rollenbasierte Zugriffskontrollen, die sicherstellen, dass bereitgestellte KI-Modelle den Branchenstandards und -vorschriften entsprechen.

Alternativen für den Inferenz- und Bereitstellungs-Layer:

Für Unternehmen, die Cloud-basierte oder ausgelagerte Lösungen für die Modellinferenz und -bereitstellung bevorzugen, stehen mehrere Optionen zur Verfügung:

• Cloud-basierte Inferenzlösungen:
  • AWS Sagemaker Inference: Bietet eine skalierbare Infrastruktur für die Bereitstellung von Modellen mit Endpunkten mit geringer Latenz, sodass Unternehmen vorgefertigte Services und Tools für eine nahtlose Integration nutzen können.
  • Google Cloud AI Platform Prediction: Bietet serverlose Optionen für die Bereitstellung geschulter Modelle, wodurch eine bedarfsgerechte Skalierung nach oben oder unten erleichtert wird und gleichzeitig eine hohe Leistung gewährleistet wird.
  • Azure Machine Learning Managed Endpoints: Ermöglicht die schnelle und sichere Bereitstellung von Modellen mit integrierten Skalierungs-, Überwachungs- und Governancefunktionen.
• Verwaltete Inferenzplattformen:
  • NVIDIA Triton Inference Server: Eine Open-Source-Lösung, die die Bereitstellung von KI-Modellen vereinfacht und die GPU- und Zentraleinheit-Leistung optimiert. Er unterstützt mehrere Modelle und Frameworks und erhöht so die Flexibilität bei Bereitstellungsstrategien.
  • MLflow: Eine Plattform, die den End-to-End-Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwaltet, einschließlich Modellbereitstellung, Versionierung und Tracking. Sie kann für optimierte Abläufe in HPE Server integriert werden.
• Edge-Bereitstellungslösungen:
  • HPE Edgeline Converged Edge Systeme: Für Unternehmen, die KI-Modelle am Edge bereitstellen möchten, bieten HPE Edgeline Systeme leistungsstarkes Computing am Edge, wodurch die Latenz reduziert und die Reaktionszeiten für Echtzeitanwendungen wie IoT und autonome Systeme verbessert werden.
  • TensorFlow Lite: Optimiert für die Bereitstellung von KI-Modellen auf Mobil- und Edge-Geräten. Ermöglicht KI-Funktionen direkt auf dem Gerät für schnellere Inferenz und geringere Abhängigkeit von einer zentralisierten Infrastruktur.

Wichtige Punkte für IT-Entscheidungsträger und Führungskräfte der obersten Führungsebene:

• Latenz und Leistung: Stellen Sie sicher, dass Ihr Inferenz-Setup die Anforderungen der Echtzeitverarbeitung erfüllen kann. HPE ProLiant Server bieten die nötige Leistung, um hohe Leistungsanforderungen zu erfüllen.
• Skalierbarkeit: Überlegen Sie, ob die aktuelle Infrastruktur Ihres Unternehmens skalierbar ist, um den gestiegenen Inferenzanforderungen gerecht zu werden, oder ob Cloud-basierte Lösungen für das Wachstum praktischer sind.
• Sicherheit: Überprüfen Sie, ob die Bereitstellungsumgebung die erforderlichen Datenschutz- und Compliance-Standards erfüllt.
• Edge-Funktionen: Bewerten Sie für Anwendungsfälle, die schnelle Reaktionen und geringe Latenz erfordern, ob die Bereitstellung von Modellen am Edge mit HPE Edgeline oder ähnlichen Systemen zu Ihrer Strategie passt.

Durch die Verwendung von HPE ProLiant Servern oder anderen HPE Servern können Unternehmen eine robuste, sichere und skalierbare Inferenz- und Bereitstellungsumgebung aufbauen, die eine breite Palette von KI-Anwendungen unterstützt, vom einfachen Modellhosting bis hin zu erweiterten, verteilten Bereitstellungen.

Um Kompetenz im Anwendungs-Layer des KI-Stacks zu erreichen, benötigen Unternehmen Lösungen, die es ihnen ermöglichen, KI-Funktionen nahtlos in ihre Produkte und Dienste zu integrieren. Dieser Layer stellt die benutzerorientierte Seite der KI dar, wo die Ergebnisse der Modelle in umsetzbare Erkenntnisse, Benutzerinteraktionen oder automatisierte Prozesse umgewandelt werden, die den Endbenutzern einen Mehrwert bieten.

Internes Setup des Anwendungs-Layers:

• Kundenspezifische KI-Lösungen und -Entwicklung: Der Anwendungs-Layer umfasst die Entwicklung benutzerdefinierter Anwendungen, die die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen nutzen. Die Gen AI Implementation Services von HPE bieten Unternehmen das Fachwissen und die Ressourcen, die sie benötigen, um generative KI-Modelle und sonstige erweiterte KI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Diese Services helfen dabei, KI-Implementierungen an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen und sicherzustellen, dass die Lösungen nicht nur leistungsstark sind, sondern auch auf die Geschäftsziele abgestimmt sind.
• Benutzeroberflächen (UI) und Benutzererfahrung (UX): Damit KI-Anwendungen effektiv sind, benötigen sie intuitive Schnittstellen, die Endbenutzern eine einfache Interaktion mit KI-Ausgaben ermöglichen. Entwicklungsteams können Dashboards, Webanwendungen oder mobile Anwendungen erstellen, die KI-Erkenntnisse in einem umsetzbaren Format anzeigen. Die KI-Services von HPE umfassen Beratung und Unterstützung bei der Gestaltung von Schnittstellen, die eine reibungslose Benutzerinteraktion ermöglichen und die Effektivität KI-gestützter Erkenntnisse maximieren.
• APIs für die Integration: Unternehmen verwenden häufig APIs, um KI-Funktionen in bestehende Systeme und Workflows zu integrieren. Die KI-Services von HPE können bei der Erstellung benutzerdefinierter APIs für eine nahtlose Integration helfen, sodass KI-Modelle mit anderer Unternehmenssoftware oder Datenplattformen kommunizieren können.
• KI-gestützte Automatisierung: Die Automatisierung von Geschäftsprozessen ist eine wichtige Verwendung des Anwendungs-Layers. Mit den KI-Lösungen von HPE können Anwendungen erstellt werden, die sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Abläufe optimieren und Entscheidungsprozesse verbessern. Dies kann alles umfassen, von Chatbots für den Kundenservice bis hin zu automatisierten Betrugserkennungssystemen.
• Anpassung und Personalisierung: KI-Anwendungen auf diesem Layer konzentrieren sich häufig auf die Personalisierung des Benutzererlebnisses, beispielsweise durch die Bereitstellung maßgeschneiderter Empfehlungen, dynamischer Inhalte und anpassungsfähiger Benutzeroberflächen. Unternehmen können mit HPE Gen AI Implementation Services zusammenarbeiten, um Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, die personalisierte, KI-gestützte Interaktionen ermöglichen.
• Alternativen für den Anwendungs-Layer:

Für Unternehmen, die nach Drittanbieterlösungen oder zusätzlichen Tools zur Erweiterung ihrer KI-Funktionen suchen, sind die folgenden Optionen bemerkenswert:

KI-basierte SaaS-Plattformen:

• Salesforce Einstein: Integriert KI-Funktionen in Tools für das Customer Relationship Management (CRM), um prädiktive Analysen, Kundeneinblicke und automatisierte Workflows bereitzustellen.
• IBM Watson KI-Services: Bietet eine Reihe von KI-Funktionen, vom Natural Language Processing (NLP) bis hin zum maschinellen Lernen, die in Unternehmensanwendungen integriert werden können, um das Benutzererlebnis zu verbessern und Abläufe zu optimieren.

Frameworks für die KI-Anwendung:

• Microsoft Azure Cognitive Services: Bietet eine Reihe von APIs und Tools, mit denen Unternehmen KI-Funktionen wie Computer Vision, Spracherkennung und Sprachverständnis in ihre Anwendungen integrieren können.
• Google Cloud AI: Bietet vorgeschulte Modelle und Tools wie Dialogflow zum Erstellen von Konversations-KI-Schnittstellen sowie APIs für Vision, Übersetzung und Datenanalyse.

No-Code- und Low-Code-KI-Plattformen:

• DataRobot: Ermöglicht Unternehmen, KI-Anwendungen ohne umfangreiche Codierung zu erstellen und einzuführen, wodurch KI für Geschäftsanwender zugänglicher wird und die Markteinführungszeit verkürzt wird.
• H2O.ai: Eine Plattform, die die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen mit minimalem Programmieraufwand unterstützt, perfekt für Unternehmen, die nach einer unkomplizierten Möglichkeit zur Integration von KI suchen.

Wichtige Punkte für IT-Entscheidungsträger und Führungskräfte der obersten Führungsebene:

• Markteinführungszeit: Die Gen AI Implementation Services von HPE können die Entwicklung und Bereitstellung KI-basierter Anwendungen beschleunigen und so sicherstellen, dass Unternehmen schneller einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
• Skalierbarkeit und Anpassung: Stellen Sie sicher, dass die ausgewählten KI-Lösungen die Flexibilität bieten, um bei sich ändernden Geschäftsanforderungen skaliert und angepasst zu werden.
• Integrationsmöglichkeiten: Bewerten Sie, ob sich die KI-Lösungen reibungslos in vorhandene Unternehmenssysteme integrieren lassen, um einen zusammenhängenden Technologie-Stack zu schaffen.
• Benutzerzentriertes Design: Priorisieren Sie Tools und Services, die bei der Entwicklung von KI-Anwendungen mit Blick auf die Benutzererfahrung helfen und so die Akzeptanz und Effektivität verbessern.

Durch die Nutzung der Gen AI Implementation Services und anderer KI-Lösungen von HPE können Unternehmen robuste Anwendungen erstellen, die die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Modelle voll ausschöpfen. Diese Services begleiten Unternehmen durch den Prozess der Entwicklung, Einführung und Wartung von KI-Anwendungen, die wirkungsvolle Ergebnisse liefern und strategische Ziele vorantreiben.

Beginnen Sie mit HPE mit Ihrem KI-Stack für Ihr Unternehmen. Wir bieten verschiedene Produkte und Services an, mit denen Sie Ihren KI-Vorteil schaffen und Ihre Ambitionen freisetzen können.

HPE KI-Lösungen: KI ist überall, setzt neue Maßstäbe in jeder Branche und eröffnet grenzenlose Möglichkeiten. KI kann Fragen zu Entdeckungen, Erkenntnise zu Maßnahmen und die Vorstellung zur Realität werden lassen.

Sind Sie bereit, KI-Projekte zuversichtlich zu entwickeln und erweitern? Beschleunigen Sie Ihre Transformation zu einem KI-gestützten Unternehmen – und seien Sie bereit, komplexe Probleme und riesige Datensätze mit Leichtigkeit zu bewältigen – mit KI-Lösungen von HPE.

HPE Private Cloud AI: Vereinfachen Sie die beschleunigte Infrastrukturkonfiguration und bieten Sie die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit einer Public Cloud – bei gleichzeitigem Schutz Ihrer Daten – mit einer End-to-End-Lebenszyklus-Softwareplattform. Dank einer skalierbaren, vorab getesteten, für KI optimierten und vollständig beschleunigten Private Cloud können Sie es Ihren KI- und IT-Teams ermöglichen, mithilfe eines umfangreichen Ökosystems an KI-Modellen und Entwicklungstools mit KI-Projekten zu experimentieren und diese zu skalieren, während Sie die Kontrolle über Kosten und finanzielle Risiken behalten.

HPE Cray Supercomputing: Verbessern Sie mit dem umfassenden Lösungsportfolio von HPE die Effizienz und beschleunigen Sie HPC- und KI/ML-Workloads auf Supercomputing-Geschwindigkeit.