IBM Spectrum Computing: когнитивные технологии плюс программно-определяемые инфраструктурные решения

в 10:02, , рубрики: IBM Spectrum Computing, Блог компании IBM, облачные сервисы, метки:

IBM Spectrum Computing: когнитивные технологии плюс программно-определяемые инфраструктурные решения - 1

В прошлом месяце наша компания анонсировала намерение развивать целый ряд программно-определяемых инфраструктурных решений посредством когнитивных функций. Комплексное решение такого типа уже есть — это IBM Spectrum Computing. Функции такой системы обеспечивают повышение скорости доступа к результатам, основанным на данных приложений и аналитики.

Мы разработали это решение для того, чтобы помочь нашим партнерам решить задачу извлечения ценных для них сведений из крупных массивов данных. Одновременно преследовалась цель ускорить высокопроизводительный анализ или машинное обучение. Такая технология вполне может использоваться в самых разных сферах: медицине, промышленности, науке, экономике.

Так, генетики смогут идентифицировать измененные участки ДНК для поиска пути лечения онкологических заболеваний различного типа. Разработчики автомобилей смогут видеть, какие элементы конструкции нужно улучшить для совершенствования определенной характеристики автомобиля. Банки получат возможность персонализировать свои сервисы — это относительно простой путь привлечь большее количество клиентов.

Программная платформа такого типа включает такие элементы, как IBM Spectrum Conductor, IBM Spectrum LSF и IBM Spectrum Symphony:
• Разработанное для ускорения анализа данных ПО IBM Spectrum Conductor работает с облачными приложениями и со средой открытого исходного кода, сокращая время получения результатов и позволяя распределять ресурсы для все более сложных приложений. Одновременно оно защищает данные и управляет ими на протяжении всего жизненного цикла.
• Интегрирующее Apache Spark ПО IBM Spectrum Conductor with Spark упрощает внедрение Apache Spark, платформы для аналитики больших данных с открытым исходным кодом, и позволяет на 60% ускорить получение результатов обработки информации.
• Ускоряющее исследования и проектирование ПО IBM Spectrum LSF — универсальное ПО управления нагрузками. Гибкий и удобный интерфейс помогает организациям ускорить исследования и проектирования в 150 раз, контролируя затраты путем продвинутого распределения ресурсов и их рационального использования.

IBM Spectrum Computing: когнитивные технологии плюс программно-определяемые инфраструктурные решения - 2

IBM Spectrum LSF обеспечивает широкие возможности для управления рабочими нагрузками и ресурсами для высокопроизводительных исследований, проектирования и моделирования приложений. Улучшенный мобильный пользовательский интерфейс, а также оптимизированная система отчетности и отображения нагрузки повышает удобство пользования. В целом, по данным IBM, новые решения обеспечивают пятикратное увеличение пропускной способности и трёхкратный рост масштабируемости по сравнению с предыдущими версиями LSF IBM Platform.

IBM Spectrum Computing разрабатывался около двух лет с учетом отзывов заказчиков, которым требовались продвинутые аналитические инструменты нового поколения. Платформа также управляет большим количеством приложений, что обеспечивает эффективное распределение ресурсов для быстрого получения результатов.

Новый сервис благодаря использованию когнитивных технологий позволяет увеличить загрузку вычислительных мощностей с одновременным снижением стоимости управления всем парком техники. Плюс ко всему, IBM Spectrum Computing ускоряет получение результатов при работе с Big Data и увеличивает эффективность такой работы. В частности, это становится возможным благодаря распределению ресурсов между локальными, облачными и гибридными платформами. К числу поддерживаемых рабочих сред с открытым исходным кодом относятся Hadoop и Apache Spark.

Уже в ближайшем будущем мы планируем открыть доступ к основному элементу нашей платформы IBM Spectrum Conductor для ученых и разработчиков в области Big Data.

Автор: IBM

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля