红帽全球峰会:生成式AI令人期待,开源领域迎来好时机

原创 趣味科技v 2023-06-05 22:02

作为全球开源领域一年一度的行业盛宴,2023红帽全球峰会于近日如约而至。

红帽带来全球开源盛宴

在本届峰会上,红帽发布了最新版的OpenShift AI、搭载IBM Watson Code Assistant的Ansible Lightspeed等一系列新品,并且针对媒体记者最为关心的热点话题分享了红帽的观点与看法。

红帽总裁兼CEO Matt Hicks表示:“我们对未来充满了激动和期待,特别是在人工智能和新技术方面。我们发布了一些令人兴奋的新产品,其中包括OpenShift AI。然而要实现这一愿景,我们还需要注重效率,为自己腾出时间和资源以进行投资。因此,在开发者运营和安全工作方面的平衡至关重要。”

“如今人们在会议或交流中总免不了讨论人工智能,因为它已经无处不在。我完全同意这一点。然而,我想强调的是自动化。我们从客户那里听到了在这个时代自动化所扮演的重要角色。我们在Ansible上进行了巨大投资,这是最受欢迎的开源自动化社区。为了满足客户的需求,我们推出了备受期待的Ansible 8版本。我为此感到非常激动,我们致力于通过高效的自动化、借助上游和开源技术,为用户和客户带来更多价值。”红帽首席产品官Ashesh Badami说道。

红帽首席技术官Chris Wright表示:“我特别激动的是,我可以看到峰会与我们的听众产生了共鸣。我们花了时间专注于开发者,思考如何让企业在资源有限的情况下做得更多。在这样的背景之下,开发者的效率显得至关重要。我们在后台社区做了很多工作,建立了一个能够帮助企业开发者接入其开发模式的开发平台,并且我们致力于简化分布式应用的连接过程。再次强调开发者的效率。作为一个有工程背景的人,我非常享受今天所收到的反馈。”

5G普及推动多云发展

随着5G在全球的日益普及,物联网、云计算以及边缘计算也迎来了大规模发展的契机。

Matt Hicks指出,红帽将5G的发展置于最高优先级,尤其是在无线接入网络方面的影响。“我们已经看到了RHEL在嵌入式设备上的应用,以及OpenShift能够在单个节点上高效运行的进展。这些工作是基于电信拓扑结构的需求,并且我们与强大的合作伙伴和设备供应商紧密合作,构建了一系列核心网络的基础设施。我们对5G的全球普及充满了期待,相信它将成为电信行业的下一波重要趋势。”

【红帽总裁兼CEO Matt Hicks】

Chris Wright则指出,5G的诞生是网络领域的一次重大变革。通过提供更高的带宽、更低的延迟、更多的连接密度,5G将为企业应用场景带来大量革新。“预计未来5G的收入增长将主要来自企业应用,而不是消费者市场。企业应用需要专注于满足企业需求的应用程序,而红帽拥有一个庞大的合作伙伴生态系统,可以提供专为企业设计的应用。通过多接入边缘计算和OpenShift容器平台,红帽能够运行网络应用程序和面向企业的应用程序,甚至可以在体育场馆等场景中为消费者提供创新的应用体验。这有助于运营商获得对建设5G网络所需的巨额投资的回报。我们将这视为混合化的一种表现形式,通过连接数据中心、边缘和公共云以及利用物联网设备,构建更智能、更连接的世界,包括智能城市和智能农业,这对于红帽和众多行业的企业来说意味着巨大的变革和机遇。”

车载操作系统与容器

众所周知,红帽和通用汽车一直在合作开发车载操作系统。如今双方已经取得了怎样的进展?未来在智能汽车产业中容器又将扮演怎样的角色?

Chris Wright指出,智能汽车既可以与网络连接,本身又是一个非常复杂的设备,有人将其形容为“移动的数据中心”。红帽与通用汽车的合作重点,是将红帽的旗舰企业Linux产品引入汽车中,这需要进行一些技术性的工作以确保与正确的硬件匹配。在这种硬件架构下,许多车辆都采用了基于ARM架构的处理器,并且需要适应车辆的尺寸和空间限制。截至目前为止,红帽已经在这方面取得了许多进展。

另外考虑到RHEL在车辆中的应用可以为娱乐系统、广告系统、辅助驾驶和自动驾驶系统提供底层平台,而这些系统对功能安全都有着不同级别的要求。因此将功能安全引入传统的Linux发行版(如RHEL)是一项非常重要的工作。为此红帽正在大力推进能够提供功能安全性的技术,这对于任何车载解决方案来说都是一项基本要求。

谈到如何在车辆中运行容器或原生支持容器化技术,Chris Wright透露,红帽在车辆操作系统(ROW)中直接采用了Podman,并且还在OpenShift中做出了两个重要的改进。一是从电信领域的无线接入网络用例开始,将OpenShift精简为可以在单个节点、单个服务器上运行的版本(红帽称其为单节点OpenShift),这些服务器通常具备标准的规模,更多的核心和内存;二是红帽还同时推出了MicroShift,在OpenShift的基础上进一步减小了占用空间,可以在更小的设备上运行。让RHEL逐步转变为适用于车辆操作系统的形式并且能够运行容器,这是非常重要的一步。

“在汽车行业存在着一个庞大的生态系统,包括众多供应商为原始设备制造商提供产品。因此我们与这个庞大的生态系统合作,确保我们提到的产品,无论是合规的操作系统、针对边缘优化的Linux,还是边缘优化的OpenShift和MicroShift,都要能够与整个汽车生态系统无缝结合,满足整个生态系统的需求。”Ashesh Badami补充说道。

【红帽首席产品官Ashesh Badami】

生成式AI的未来令人期待

生成式AI在2023年的火爆全球,让人工智能与AIGC也成为了每一场科技盛会绕不开的焦点话题,2023红帽全球峰会自然也不例外。

Matt Hicks表示,生成式AI最令人兴奋的一点,就是从传统的深度学习能力中脱颖而出,实现了机器学习的进化。与传统AI应用相比,生成式AI最大的变革在于不再需要用户标记数据进行训练,而是可以丛大模型和一些专门模型开始逐步对其进行数据训练。“展望未来,我们将看到许多基于开源的创新。我们希望确保我们能够良好地定位自己,以便将这些创新应用于企业中。在利用生成式AI将其应用于我们自己的产品方面,我们已经在红帽的一些产品(如Red Hat Insights)中进行了实践。生成式AI将使我们能够以更加高效的方式,进行更多的实验和数据训练,从而诞生更加丰富的应用,并且未来还将以更快、更令人兴奋的方式进行。”

Chris Wright认为,生成式AI是一项非常重要的进步。自从深度学习问世以来,大型语言模型和生成式AI的发展一直备受关注。过去几年中,深度学习要求数据科学家具备深厚的专业知识来构建模型。然而,如今基于大型语言模型和基础模型的迁移学习为企业提供了更多机会。用户不再需要对数据进行繁重的标注工作,而是能够利用更小、更专注的数据集进行训练和定制,以更广泛地应用于企业环境。这种变化极大地改变了对技术的获取方式,从而带来了重大变革。

“企业环境下,我们不能仅仅依赖类似ChatGPT或BART这样的模型进行提问和回答,因为它们的回答虽然形式完整,但并不总是准确。因此我们专注于将这些技术集成到我们的平台中。今天我们谈到的第一个例子是红帽与IBM合作开发的Ansible Playbook。Ansible Playbook能利用自然语言生成可执行的操作指南,我们还将这一技术扩展到我们的产品组合中,尤其是在OpenShift平台上。以Kubernetes为例,当您启动一个应用程序时,可以使用YAML文件描述其部署情况。生成YAML文件来部署应用程序是我们对产品组合的进一步拓展。我们非常重视在OpenShift平台上运行的应用程序的运行时操作,因此我们使用运算符(Operators)来管理应用程序。未来,我们将进一步利用生成式AI技术来生成运算符,从而帮助运维人员和开发人员更高效地利用我们的产品组合。这只是生成式AI在我们产品组合中融入的众多方式之一,未来我们还将不断探索更多的可能性。”Chris Wright表示。

【红帽首席技术官Chris Wright】

“我们正处在一个令人兴奋的时刻,无论环境如何,创新应用都变得非常关键。无论客户是自然而然地进行创新,还是有意识地摆脱经济挑战,我们都看到了很多围绕开源的创新,而我们乐意成为这种桥梁。因此,未来我们将专注于实现这种技术的潜力,无论是通过与我们合作在特定领域运用人工智能来提升您在Ansible方面的能力,还是在开发者和DevOps方面取得更好的表现,又或者是在实现一些人工智能创新方面取得成功。这是一个非常令人兴奋的时刻。因此,我们将在不同行业、不同应用场景中充分应用这些技术,与我们的客户一起度过这段时间。现在是红帽和开源领域的好时机。”Matt Hicks说道。

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    [完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python在各个编程语言中比较适合新手学习,Python解释器易于扩展,可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

    python的主要用途有:1、web开发;2、网络爬虫;3、数据科学;4、自动化运维;5、数据库编程;6、网络编程;7、图形处理、数学处理、文本处理;8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域,Python提供了如Pandas、NumPy等多种库,这些工具不仅方便了数据清洗和预处理,还能进行高级数据分析和可视化。

    那开发网站需要用到哪些知识呢?
    1、python基础,因为用python开发的,所以python指定要会,最起码你也得会条件判断,循环,函数,类这些知识;
    2、html、css的基础知识,因为要开发网站,网页都html和css写的,最起码这些知识你得会,就算不会写前端,开发不出来特别漂亮的页面,网站,最起码要能看懂html标签是;
    3、数据库基础知识,因为开发一个网站的话,数据存在哪里,就是在数据库里,那你最起码要会数据库的增删改查吧,要不然怎么存数据,取数据呢
      上面这些知识会的话,开发一个简单的小站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

    Python语言优点介绍
    (1)语法简洁而清晰,代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进,用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系,显著提高了程序的可读性。
    (2)开发效率高。由于它简单明确,所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
    (3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台,比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
    (4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言,它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
    (5)代码量少,一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多,所以说,它出错的概率也要小很多,这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。
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    SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台,所谓数据中台,即实现数据的分层与水平解耦,沉淀公共的数据能力,笔者认为可分为三层,数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对于数据的封装和开放,快速、灵活满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。

    过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时,需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体,各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理,无法形成更强大的数据能力。

    SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台,数据中台是能力共享平台。如今,很多产品应用研发初始都在强调功能性,各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时,由于定义的不同,产品功能和功能间的数据很难打通,也无法实现能力共享。
    在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性,更注重能力的共享。这种能力就像水电煤一样可以直接向外输出使用,从而满足业务部门和用户的不同需求。

    数据中台如何建设?
    SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台,数据中台的建设包括三个阶段,分别是基础架构、技术体系和应用系统。
    基础架构主要由数据标准、数据质量、元数据等组成。在建设过程中,需要根据企业的实际情况进行合理布局。技术体系是数据中台的技术支撑,主要包括业务应用系统、 ETL工具等。通过建立技术体系,可以提升企业在大数据处理上的效率和质量,同时也可以降低企业在大数据平台搭建过程中的成本。应用系统主要包含数据资产管理系统、数据运营管理系统、智能分析系统等。通过建立应用系统,可以有效地提高数据分析的效率。通过建立应用系统,企业可以对各种数据进行统计和分析,进而对业务起到指导作用。
    以上三个阶段是基础架构阶段,是建设数据中台的重要组成部分。通过基础架构阶段,企业可以更好地了解自身的业务情况以及现有的数据情况,在此基础上进行技术体系建设和应用系统建设。
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