Аналитика может стать лучшим приложением для AWS
Это перепечатка (более или менее) Информационного бюллетеня ARCHITECHT от 3 июня 2018 г. Подпишитесь здесь, чтобы получать новые выпуски на свой почтовый ящик.
С таким количеством сервисов, которые теперь находятся под его знаменем, легко упустить из виду подлую эффективность стратегии Amazon Web Services. Конечно, есть высококлассные сервисы, такие как EC2, следующие крупные сервисы, такие как Lambda, и растущий портфель вариантов баз данных (дополнительную информацию о графовой базе данных GA Neptune см. в разделе Данные и аналитика ниже), но поставщик облачных услуг также предлагает растущее число актуальных приложений. Я уже писал об умных предложениях AWS, таких как сервис автоматизации колл-центра Connect, а на этой неделе я обратил внимание на еще одно потенциально недооцененное предложение: Amazon Quicksight.
Quicksight — это приложение для бизнес-аналитики, работающее в том же духе, что и Tableau, Qlik и Microsoft PowerBI, и новость на этой неделе заключается в том, что AWS изменила модель ценообразования Quicksight на модель выставления счетов за сеанс. Хотя этот подход может оказаться революционным, а может и не оказаться, Quicksight сам по себе является удивительно умным сервисом, который может предложить AWS. Компании уже вкладывают значительные средства в AWS и хранят там много данных, а аналитика, по крайней мере того типа, которую вы делаете в чем-то вроде Quicksight, не является критически важным приложением.
В то время как многие корпоративные покупатели и даже некоторые дальновидные стартапы изучают мультиоблачные подходы на уровне инфраструктуры, веских аргументов в пользу осторожности с аналитическим программным обеспечением меньше. Многие сторонние приложения уже поддерживают Amazon S3 и другие его сервисы в качестве хранилищ/источников данных, поэтому переход на что-то новое может быть не таким бременем, а такие законы, как GDPR, возможно, стимулируют компании ограничивать количество поставщиков, которых они используют, и придерживаться одних с сильными позициями безопасности.
Конечно, здесь применимы все обычные предостережения, включая то, что маловероятно, что AWS Quicksight когда-либо будет конкурировать по возможностям или удобству использования с лучшими в своем классе продуктами. И что Quicksight не является беспроигрышным сервисом на многомиллиардном рынке облачных провайдеров. Но когда вы ищете те мелочи, которые могут заставить существующих клиентов тратить больше денег и зафиксировать их еще немного, у Quicksight определенно есть потенциал.
Кроме того, у Microsoft, очевидно, есть свои собственные облачные продукты BI, а у Google есть некоторые продукты в бета-версии (хотя их услуги в настоящее время бесплатны, и неясно, как они соотносятся по функциям). Но AWS, кажется, пока лучше всех умеет заставлять клиентов вкладывать все свои средства в свою платформу, поэтому Quicksight так выделяется. Microsoft известна инструментами бизнес-аналитики, а Google — наукой о данных, но AWS известна своими облачными вычислениями и выигрывает, когда может убедить своих клиентов пользоваться ее услугами, а не искать специалистов.
Доступно в ближайшем регионе на предпочитаемом вами облаке
MongoDB Atlas — это полностью управляемая база данных как услуга, работающая на AWS, Azure и GCP. MongoDB Atlas, которой доверяют тысячи клиентов — от самых передовых стартапов до крупнейших мировых корпораций — распространяется по всему миру, самовосстанавливается и полностью эластичен. Atlas предоставляет экспертам управление базами данных и позволяет пользователям вносить изменения на лету, безболезненно обновлять свои кластеры, легко создавать резервные копии и восстанавливать данные, а также получать доступ к новейшим функциям MongoDB.
Посетите MongoDB, чтобы начать работу с бесплатным кластером, работающим на MongoDB Atlas уже сегодня.
ИИ и машинное обучение
Китайский SenseTime, самый дорогой в мире стартап в области искусственного интеллекта, завершает следующий раунд финансирования на $620 млн
Я не знаю, что с этим делать, учитывая, что компания недавно привлекла еще 600 миллионов долларов. Либо она нашла серьезную возможность помочь компаниям разработать внутренние инструменты искусственного интеллекта — ресурсоемкий бизнес, — либо группа инвесторов вкладывает деньги в блестящую вещь. Истина, вероятно, лежит посередине.
Google не будет продлевать контракт Пентагона, который расстроил сотрудников
Что ж, вот оно: сотрудники Google выиграли это противостояние с руководством по сделке с Пентагоном. Примите любую сторону в вопросе о том, был ли этот выбор правильным с этической точки зрения, но вы можете поспорить, что AWS и, вероятно, Microsoft пытаются получить доход, который Google оставляет на столе.
Запуск второй компании по разработке инструментов машинного обучения, десять лет спустя
Это пост Лукаса Бивальда о его новой компании Weights and Biases, целью которой является упрощение создания хороших моделей глубокого обучения. Бивальд был основателем CrowdFlower, которая сначала занимается обучением данным для приложений больших данных, а затем сосредоточилась на машинном обучении и искусственном интеллекте.
Кнерон получает финансирование серии А1 в размере 18 миллионов долларов США.
Еще один стартап, переносящий рабочие нагрузки ИИ на периферию. Интересно, потому что его ведущий инвестор был одним из первых инвесторов DeepMind среди других компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
Несмотря на всю шумиху, ИИ до сих пор не повлиял на экономику США
По крайней мере, не на тех уровнях, которые предсказывали некоторые эксперты. Слишком рано называть эту игру игрой, и всем было бы разумно больше думать о реальных сроках и затронутых реальных рабочих местах. Как отмечают авторы, замена низкооплачиваемых рабочих мест искусственным интеллектом и добавление программного обеспечения для создания рабочих мест с высоким доходом приведет к неравенству, даже если число рабочих мест технически не сократится слишком сильно.
Открытие черных ящиков с помощью объяснимого ИИ
Профиль того, как FICO строит системы для объяснения своих моделей. Абсолютно необходимо для таких вещей, как кредитный рейтинг, страховые взносы и других приложений, таких как влияние на потребителей, но где они обычно не имеют большого представления о процессе.
Вы должны выяснить, что происходит в этой нейронной сети. Ты знаешь, что они сейчас обманывают?
Подробнее о проблеме черного ящика упоминалось в посте выше. Ничего революционного, но прочитать стоит.
Революция в повседневных продуктах с помощью искусственного интеллекта
Здесь есть несколько действительно умных примеров встраивания интеллекта в физические вещи, включая нейроморфные системы размером с лист бумаги, которые можно развернуть практически где угодно для простых случаев использования.
Исследователи из Университета Торонто разрабатывают ИИ, способный победить системы распознавания лиц
Мне любопытно посмотреть, являются ли все исследования GAN и обманных моделей компьютерного зрения преувеличенными или пророческими. Я склоняюсь к последнему прямо сейчас, тем более, что все больше систем развертывается в дикой природе.
Масштабирование доказуемой защиты противника
А вот и дополнительные исследования для защиты от атак, упомянутых выше, и сделать это в масштабе.
Virtual-Taobao: виртуализация реальной среды онлайн-торговли для обучения с подкреплением
Это довольно крутое исследование от Alibaba для моделирования опыта электронной коммерции на основе массивного набора данных предыдущего использования. Вы должны задаться вопросом, насколько широко может применяться что-то подобное, или это действительно специфично для уникального опыта Taobao.
BDD100K: Крупномасштабная разнообразная база данных видео вождения
От UC-Berkeley, набора данных из 100 000 данных, описывающих всевозможные дорожные ситуации. Потому что не все прямые линии и рациональные пешеходы.
Linux Foundation объявляет конкурс Acumos AI Challenge для разработчиков
Хотите помочь AT&T улучшить безопасность и производительность своей сети? Вот ваш шанс.
Ведущая платформа для подключенных данных
Графовая база данных Neo4j — это полностью совместимая с ACID транзакционная база данных, которая обеспечивает сверхбыстрый запрос взаимосвязей данных. Его гибкая модель данных позволяет легко адаптироваться к изменяющимся требованиям, а декларативный язык запросов Cypher обеспечивает простоту ASCII-арта. Neo4j используется сотнями крупнейших компаний мира для десятков вариантов использования. Посетите neo4j.com/sandbox сегодня, чтобы начать работу с бесплатной пробной версией.
Облако и инфраструктура
Microsoft — возобновление переговоров о приобретении GitHub
Это кажется совершенно разумным и стратегическим для Microsoft. Но вы должны задаться вопросом, каковы будут последствия. Я мог бы представить себе значительные инвестиции или приобретение альтернатив GitHub, а AWS и Google удвоили бы свои собственные репозитории кода.
CNCF примет Helm
Если вы не знаете, что такое Helm, это инструмент, созданный Deis (теперь часть Microsoft), чтобы упростить запуск приложений Kubernetes. Сделать его проектом CNCF, вероятно, будет правильным шагом с точки зрения разработки и внедрения, и будет интересно посмотреть, выйдет ли он каким-либо образом за пределы Kubernetes.
Доходы мирового рынка серверов выросли на 38,6% в первом квартале 2018 года, по данным IDC
И Dell обогнала HPE с точки зрения доходов, а также роста доходов. Но в целом рынок ODM по-прежнему растет быстрее всего, чему, несомненно, способствуют капиталовложения крупных веб-компаний.
Город серверного бума построен на высоких ценах на комплектующие
Небольшой дождь на этом параде рынка серверов.
Состояние экосистемы Kubernetes
Это довольно полный список игроков в различных частях экосистемы Kubernetes, но вам следует провести собственное исследование, если вы ищете что-то конкретное. Особенно в области безопасности, кажется, что некоторые известные компании могут отсутствовать.
Современный способ доставки и управления корпоративным программным обеспечением
Replicated предоставляет поставщикам SaaS и программного обеспечения облачную платформу для простого и безопасного развертывания своих приложений в центрах обработки данных клиентов или средах VPC. Replicated предоставляет инструменты для автоматических обновлений, управления лицензиями, поддержки, журналов аудита, интеграции с LDAP и многого другого. Запишитесь на бесплатную пробную версию здесь.
Данные и аналитика
Amazon Neptune общедоступен
Neptune — это служба графовой базы данных AWS. Как и в случае с большинством инструментов облачных провайдеров, цель не обязательно в том, чтобы быть лучшим, но, по крайней мере, в том, чтобы быть самым удобным.
AWS Neptune переходит на GA: хорошее, плохое и неприятное для пользователей и поставщиков баз данных графов
Анализ Neptune и того, как он сочетается с конкурентами, и что нужно сделать конкурентам, чтобы выжить. Он включает в себя план из 5 пунктов, изложенный Эмилем Эйфремом из Neo4j (да, Neo4j является спонсором), который он также объяснил в интервью подкаста ARCHITECHT Show еще в апреле.
Андра Кей из Silicon Valley Robotics о сложных экономических аспектах робототехники
Андра Кей, управляющий директор Silicon Valley Robotics, о том, что значит быть «роботом, в 2017 году, и правильный путь…architecht.io»
Защита конфиденциальности клиентов требует большего, чем анонимизация их данных
Именно здесь могут быть полезны инструменты, подобные описанному выше исследованию Alibab/Taobao. Добавление симуляции в смесь с анонимизацией, агрегацией и другими методами. Особенно важно в эпоху GDPR.
Не читайте это, Oracle… Это рост стратегии данных с открытым исходным кодом
Из отдела "нет духа". Я могу вспомнить только одну базу данных с закрытым исходным кодом (MemSQL), которую можно запустить и добиться реального успеха за последние несколько лет. Я что-то упускаю, кроме услуг облачного провайдера?
Масштабное обучение на потоках данных с Apache SAMOA
До этого я ничего не слышал о SAMOA, но, как и многие другие проекты по работе с большими данными, похоже, он был запущен внутри Yahoo.
