"האתגר: לעבור מהקרקע לענן ובין העננים – בפשטות"

"מחשוב הענן תופס יותר ויותר מקום בפעילות ה-IT בארגונים. אלא שארגונים מתחילים להבין שעליהם להימצא במצב בו יש להם יכולת לצאת מהענן – אם לטובת חזרה לקרקע, לדאטה סנטר המקומי, ואם לטובת מעבר לענן ציבורי אחר. היכולת לעבור בין העננים ובין הענן והקרקע היא האתגר הבא של המנמ"רים.יות", כך אמר מני צרפתי, מנהל ארכיטקטורת פתרונות ברד האט (Red Hat) ישראל, יוון וקפריסין.

במסיבת העיתונאים שערכה החברה אמש (ג'), בפתח תקווה, אמר צרפתי כי "הקוד הפתוח הוא בעל תפקיד מפתח בעולם מחשוב הענן, כשיש יותר מענן אחד. העולם הפתוח מסייע לאנשי ה-IT בארגונים לפעול באופן מגוון – מולטי-קלאוד, ענן היברידי ובכל ענן".

בהתייחסו לתחום הבינה המלאכותית, אמר צרפתי כי "ישנם פרויקטים מדהימים בתחום ה-AI, אבל עם סיכונים". הוא סיפר כי "חוקרים לימדו לפני שנתיים מחשבים, להבין שפה על בסיס NLP. המחשבים דיברו ביניהם וכעבור שעה וחצי הם פיתחו שפה שלא מובנת לבני אנוש. זהו עולם שקשה לראות לאן הוא יגיע – אך אסור לעוצרו".

צרפתי ציין כי "השילוב בין עולמות הפיתוח בקוד פתוח והבינה המלאכותית מניב כמה יתרונות – עם הכנסת רכיבי AI להיבטים העסקיים בארגון, הוא הופך להיות עסק מונע-מידע, המטפל בנתונים באופן רחב ביותר, ומקבל תובנות על בסיס ניתוח מעמיק יותר. יתרון נוסף הוא הגדלת היעילות של הארגון בהיבט התהליכים התפעוליים, בשל הכנסת יותר חוכמה לתהליכים".

לגבי מחשוב קצה, אמר צרפתי כי "המטרה היא להביא את ההחלטה למקום קרות-האירוע. לפי חברות המחקר, תחום מחשוב הקצה יגיע ב-2027 ליותר ממאה מיליארד דולר. עד מחצית העשור, יותר מחצי מהמידע המנותח ייעשה בקצה. גם האפליקציות שבקצה יחוו גידול של מאות אחוזים. מחשוב קצה ישנה לחלוטין את מערכי המחשוב הארגוניים. הכוונה היא לקחת את המחשוב ולהביאו לקצה, שם תתבצע קבלת ההחלטות, כי כמות הנתונים המעובדת היא גדולה ובלתי אפשרי לעשות את עבודת העיבוד במרכזי המחשוב. מחשוב הקצה מאגד במקום אחד אנשים, 'דברים' (מחיישנים ועד ערים חכמות) וביזנס. כך, הלימוד ייעשה מאחור, בדאטה סנטר, והאלגוריתמיקה של הניתוח תיעשה קדימה, בקצה – בשילוב מערכות AI".

התועלות מ-Red Hat Service Interconnect ו-OpenShift

לדבריו, "לאחר שיתוף פעולה שערכנו עם ג'נרל מוטורס (GM) בתחום, כעת הכרזנו על שיתופי פעולה דומים עם ABB, בוש (Bosch) ו-ורייזון (Verizon). במסגרתם, פלטפורמת OpenShift שלנו משולבת באופן אחיד, לטובת ניהול ואבטחת מידע אחודים. הפלטפורמה כוללת יכולות לימוד מכונה המבוזרות בין הדאטה סנטר, ענן ציבורי ומחשוב קצה. כך, ניתן לשלב מודלים של ML בתהליכי פיתוח תוכנה, הטמעה ותפעול שלה, ניטור ופריסה מחדש – לצורך דיוק וחיזוי מתמשך".

צרפתי הוסיף כי "מחזור החיים של לימוד מכונה כולל ארבעה שלבים: איסוף הנתונים, הכנה שלהם ו-ETL – כדי לוודא שהם מלאים ואיכותיים; פיתוח מודל לימוד מכונה, ובחירה של המודל בעל הדיוק והניבוי הגבוהים ביותר; החלה של האלגוריתם על הדאטה החדש, לטובת פיתוח יישומים והסקת מסקנות; ניטור וניהול המודל, למדידת ביצועים עסקיים. ככל שעורכים יותר תהליכים חזרתיים של לימוד, כך התהליך יהיה יותר מדויק".

צרפתי אמר כי "בכנס מפתחים שנערך באחרונה, הכרזנו, בין השאר, על Red Hat Service Interconnect. הכלי מפשט את החיבור של יישומים ושירותים על פני העננים, הקונטיינרים, והמכונות הווירטואליות, תוך הגנה על הנתונים, מה שהופך את היישומים לניידים בסביבת ענן מבוזרת. כך, אנו מאפשרים קישור בין שירותי SaaS בעננים ומחשוב הקצה ומונעים 'נעילת ספק'. ניתן ליצור קישוריות בין עננים, בלא לשנות את התקשורת בתוכם. לצד האבטחה בשל הקישוריות המוצפנת, ה-IT מקבל גמישות ויכולת לדלג בין מערכות".

צרפתי סיכם באומרו כי "אנו מספקים לארגונים – ובתוכם למפתחים – ערימת טכנולוגיה מאוחדת. זו מייתרת את הצורך לדרוש מה-IT ומהמפתחים ללמוד דרכים שונות לבנייה, אספקה ​​ופריסה של יישומים. כך, אנו עונים לאתגר של ארגונים: פערים בין הרצוי למצוי בעולמות כישורי ה-IT ומשאבי אנוש, גורמים לפרויקטים להימשך זמן רב מדי – או לא להסתיים כלל".