超过40%的IT决策者认为他们当前的数据架构无法满足未来模型推断的挑战

新的市场研究确定了实时模型培训和推理的需求;强调当前体系结构在准确性、延迟和可靠性方面面临的主要挑战

山景城,2021年6月29日-随着公司寻求扩大人工智能(AI)和机器学习(ML)的使用,以满足客户的需求,他们面临着障碍,使这些项目投产,并最终达到预期的结果,他们的底线。事实上,88%的AI/ML决策者预计,在未来一到两年内,需要这些技术的用例将会增加委托进行的一项研究由福雷斯特咨询公司代表进行复述,实验室.该研究着眼于决策者在部署ML来创建人工智能应用时,阻碍他们实现理想转变的挑战。

研究显示,公司正在开发越来越多的基于实时数据的模型。不过,超过40%的受访者认为,他们目前的数据架构无法满足未来的模型推断需求。大多数决策者(64%)表示,他们的公司正在开发20%到39%的模型,这些模型来自数据流和连接设备的实时数据。随着团队在实时数据上开发更多的模型,对准确性和可伸缩性的需求变得越来越重要。值得注意的是,38%的领导者正在开发大约三分之一的实时频谱模型。

其他主要发现包括:

正如Forrester Consulting所总结的那样,“由ML模型驱动的人工智能不能让应用程序使用ML模型和/或获取参考数据而不得不通过网络跳到某个服务和/或微服务来减慢应用程序的速度。”大多数应用程序,尤其是事务性应用程序,在满足服务水平协议(sla)的情况下,无法负担那些宝贵的毫秒时间。”

“企业正在拥抱AI/ML技术,为关键任务应用提供更多价值,但需要一个现代的AI/ML基础设施,以支持实时服务和持续培训。Redis Labs的首席业务发展官Taimur Rashid表示:“仍然存在一些差距,阻碍公司将现有应用程序变得更智能,并推出新的应用程序。”“客户意识到这一点,Redis作为内存数据库的简单性和多功能性使他们能够实现Redis作为一个在线功能存储和推断引擎,为低延迟和实时服务。”

ofo的首席技术官Umer Sadiq表示:“公司成立的目的是帮助品牌从传统商务系统转向现代数字商务系统。织物.“为了为企业提供一流的技术,以增强和改善客户体验,我们已经制作并继续交付应用程序,依赖于在AWS上托管的Redis实时数据平台,以确保为客户提供实时功能,从而保持卓越的用户满意度。此外,通过结合Amazon SageMaker和Redis Enterprise的力量,提高我们市场领先的推荐系统的效率,万博体育彩我们保证每个客户互动的低延迟和高可靠性。”

“The Room的使命是将来自世界各地的顶尖人才连接到有意义的机会,而技术挑战的核心是一个数学上困难的实体匹配问题,”CTO Peter Swaniker说这个房间.“为了解决这个问题,我们设计了一个联合解决方案,使用Scribble Data的丰富功能存储和Redis的实时数据平台,为the Room的智能平台提供整体框架,负责实体匹配。使用Redis基于最近邻向量查找的高性能密钥检索,该团队能够在没有任何内存开销的情况下实现15倍以上的核心相似度计算循环。”

“机器学习(ML)算法在模拟中的使用持续增长,以提高科学研究的效率和准确性,”惠普企业人工智能与高级生产力总监本杰明·罗宾斯(Benjamin Robbins)说。“通过利用Redis和RedisAISmartSim,我们新的开源AI框架,它推进了在超级计算机上运行的模拟,当模拟运行时,用户可以在现有模拟和内存数据库之间交换数据。数据交换的方便性有助于开启新的机器学习机会,如在线推理、在线学习、在线分析、强化学习、计算指导和交互式可视化,这些可以进一步提高模拟的准确性,加速科学发现。”

想了解更多,请阅读弗雷斯特咨询公司机会快照或了解更多Redis支持AI/ML用例

来源:“将ML模型部署到内存数据库以获得极高的性能”,Forrester咨询委托Redis于2021年6月发布的机会快照

调查方法

这个机会快照是由Redis实验室委托的。为了创建这个概要,Forrester咨询公司调查了北美负责ML/AI运营策略的106名IT经理和决策者。受访者包括以下职位的个人:c级高管(29%)、副总裁(15%)、董事(42%)和经理(13%)。自定义调查开始并于2020年12月完成。

额外的资源

看看下面的演示:


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