オープンでスケーラブルな1つのアーキテクチャーで、リアルタイムの運用データ、ベクトル検索、エンタープライズ・コンテキストを活用し、AIアプリケーションを強化する
リアルタイム・データ。リアル・エッジ。
課題
多くのAIアプリは、静的なコンテンツ、遅延したパイプライン、孤立したシステムに依存しています。しかし、最も価値の高いユースケースは、トランザクション、顧客とのやり取り、イベント、アプリのシグナルなど、常に変化する運用データを必要とします。データへのアクセスが困難であったり、アクティベーションが遅かったりすると、AIは現実世界での意思決定や行動を支援するのではなく、パイロット段階にとどまってしまいます。
ソリューション
watsonx.dataは、オープン・フォーマット、目的に合ったエンジン、企業データ資産全体でのインテリジェントなアクセスを通じて、組織が運用データをAI対応のコンテキストへと変換することを支援します。リアルタイム・ワークロードには、高スループットの読み取りと書き込み、低遅延、常時可用性を実現するように設計されたCassandraベースのNoSQLエンジンであるAstra DBが含まれます。Astra DBは、30以上のリージョンにわたるAWS、Google Cloud、Azureでフルマネージド・クラウド・サービスとして提供されます。
リアルタイムAIにwatsonx.dataを使う理由
NoSQLワークロード向けのフルマネージド・エンタープライズ・グレードのプラットフォームにより、運用負担が軽減されます。クラスター管理、パッチ適用、チューニングの複雑さが大幅に排除され、チームはインフラストラクチャーの維持ではなく、アプリケーションの構築と実行に集中できるようになります。 一元化されたツール、オートメーション、より効率的なリソース利用により、TCOを削減します。
使い慣れたAPI、柔軟なデータ・モデル、マネージド・インフラストラクチャーを使用して、リアルタイム・アプリケーションをより迅速に構築および拡張します。低遅延、柔軟な拡張性、クラウドおよびリージョンにわたるグローバルな可用性により、高スループットのワークロードをサポートするため、チームは迅速かつ自信を持ってデプロイメントから本番環境に移行できます。
運用データ、分析データ、ベクトル・データを目的に合ったアーキテクチャーに統合し、リアルタイムの成果とAI対応のユースケースをサポートします。データ資産全体でエンタープライズ・グレードのセキュリティー、ガバナンス、オープン性を維持しながら、複雑なパイプラインを使用せずにライブ・データへの低遅延でのアクセスを実現します。
参考情報
リアルタイムの実稼働規模のワークロードで実証済み
Bud Financial社のエンジニアリング・チームは、IBMのテクノロジーをアーキテクチャーに組み込み、97%超の精度で5ミリ秒未満で金融取引で強化します。
SupPlant社は、世界初のセンサーレスのスマート灌漑ソリューションを構築しています。
顧客が重要な財務判断を迅速に下せるよう、Bay PointはAtlasを構築しました。これは、顧客が安全なデータルーム内の情報と会話形式でやり取りできるよう設計された、AI搭載のプラットフォームです。