AIと分析のより広範な導入: 実際の本番環境システムから得た教訓とは

AIと分析の大規模なシステムを本番環境に取り込むのは難しいと、多くの人が考えていますが、必ずしもそうではありません。適切に統一されたデータインフラストラクチャと包括的なデータ戦略があれば、パフォーマンスと信頼性を諦めることなくスケーリングが可能です。

本書は、多様な業界、オンプレミス環境、エッジ環境、クラウド環境にまたがって、実際の活用事例を多数紹介し、効率的に拡張可能なシステムの構築方法について実用的なアドバイスを掲載しています。

レガシーアプリケーションと、最新のKubernetes上のコンテナ化されたワークロードが、同じデータインフラストラクチャを共有しながらどのように組み合わせられるのか、O'Reilly社の見解をご覧ください。

業界エキスパートのTed DunningとEllen Friedmanが執筆したこのeBookは、AIと分析を同一システム上で実行するべき理由と、ITリソースを増築することなく拡張性を得る方法を解説しています。

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