Это перепечатка (более или менее) Ежедневного информационного бюллетеня ARCHITECHT за четверг. Зарегистрируйтесь здесь, чтобы получать его в свой почтовый ящик каждое утро.
Segment.io объявила об инвестиционном раунде серии C на сумму 64 миллиона долларов в четверг и на данный момент привлекла почти 110 миллионов долларов с момента своего основания в 2012 году. Если вы не слышали о Segment, это платформа для сбора цифровых данных о клиентах из таких источников, как веб-сайты, чаты, электронная почта, услуги SaaS и т. д., а также включение их в любое количество инструментов маркетинговой аналитики или продуктов хранилища данных. Вы можете получить больше информации в сообщении в блоге, указанном выше, или послушать соучредителя Segment и технического директора Кэлвина Френч-Оуэна в подкасте ARCHITECHT Show в апреле.
Скажу честно: маркетинговая аналитика клиентов — это не та область, о которой я слишком сильно беспокоюсь, но это область, которая стала чрезвычайно важной за последние несколько лет. Это можно объяснить многими вещами, но я думаю, что это сводится к тому факту, что сообщения о больших данных и SaaS дошли до нас. Так возникли тысячи компаний и сервисов, собирающих все, что можно, о клиентах, и тысячи компаний, желающих платить за них.
Ранее на этой неделе я разговаривал с соучредителем и генеральным директором Segment Питером Рейнхардтом, и он отметил, что в настоящее время в Индексе промышленности MarTech зарегистрировано более 5000 компаний. Клиенты зрелого сегмента могут подключать свои данные к десяткам различных мест назначения (сервисы или базы данных), а сам сегмент подключается к 20 или 30.
В результате, объяснил Рейнхардт, объем данных, обрабатываемых сегментом для клиентов, удваивается каждые шесть месяцев, и в настоящее время компания обрабатывает 50 000 точек данных в секунду. Каждая из этих точек данных привязана к тому, кто щелкает, печатает или иным образом взаимодействует с источником данных клиента.
На самом деле, одной из основных причин, по которой Френч-Оуэн был в подкасте в апреле, было обсуждение блога Segment, подробно описывающего, как он сократил свой счет Amazon Web Services более чем на 1 миллион долларов в год. Это действительно хороший пример того, как быстро может расти компания, ее клиентская база и ее счета за AWS — последний из которых может быть полон возможностей для оптимизации, которые требуют сосредоточенных усилий на наблюдении за ним, устранении неполадок и умении о том, как вы управлять ресурсами.
Сегмент также является предзнаменованием того, что вот-вот ударит (или уже ударит) по компаниям, пытающимся предложить какую-либо значимую аналитику данных, полученных от датчиков или других взаимодействий, ранее не поддающихся оцифровке. Я бы также поместил в это ведро различные приложения с искусственным интеллектом — цифровые помощники, приложения для распознавания лиц, чат-боты и т. д. Чтобы помочь клиентам воспользоваться преимуществами этих новых типов взаимодействия и интегрировать их с существующими данными, потребуются еще большие инвестиции в архитектуру, хранение и обработку данных.
Чтобы узнать больше об этой общей теме, я бы посоветовал прослушать несколько эпизодов шоу АРХИТЕКТ, выпущенных ранее в этом году. Помимо Френча-Оуэна, мне сразу же приходят на ум интервью с Адамом Коколоски из IBM, Майком Олсоном из Cloudera, Джеем Крепсом из Confluent и Honeycomb’s Charity Majors.
Другие новости: Google и Alibaba так много делают в области прикладного искусственного интеллекта…
Вот ссылки на некоторые хорошие сообщения в блогах и новостные статьи за эту неделю о том, что они создают и как они применяют ИИ действительно интересными способами:
- Использование глубокого обучения для создания фотографий профессионального уровня (Исследование Google)
- Google использует глубокое обучение и анализ данных для управления Play Store (Android Central)
- Google приобретает индийскую лабораторию Halli Labs, которая создавала инструменты искусственного интеллекта для решения «старых проблем» (TechCrunch)
- Как Alibaba использует искусственный интеллект в здравоохранении (Nasdaq)
- Alipay делает ставку на искусственный интеллект для качественного скачка в платежной системе (South China Morning Post)
P.S. Информационный бюллетень ARCHITECHT Daily, выставка ARCHITECHT Show и выставка AI и роботов ARCHITECHT быстро растут! Если вы заинтересованы в привлечении самой умной аудитории в области ИТ в качестве спонсора, свяжитесь со мной по адресу [email protected].
Узнайте, что нового на выставке ARCHITECT Show
Эп. 28: Жизнерадостный генеральный директор о создании лучших приложений и победе над китами-неудачниками с помощью микросервисов
В этом выпуске ARCHITECT Show соучредитель и генеральный директор Buoyant Уильям Морган рассказывает о причинах создания облачных приложений и о том, как за последние несколько лет исчезли барьеры на пути внедрения этих технологий. Он также обсуждает Linkerd, флагманскую технологию Buoyant; недавний раунд финансирования компании на сумму 10,5 млн долларов; его время помогало масштабировать Twitter, чтобы преодолеть проблемы с инфраструктурой; и как Buoyant планирует монетизировать свой фонд с открытым исходным кодом.
Технический директор IBM Watson Data о том, как развиваются архитектуры данных и наука о данных в эпоху облачных технологий и искусственного интеллекта
Основные моменты из подкаста ARCHITECHT Show прошлой недели, в котором научный сотрудник IBM и технический директор Watson Data Platform Адам Коколоски, который также является соучредителем Cloudant, рассказывает о бизнесе облачных баз данных, науке о данных и искусственном интеллекте.
Искусственный интеллект
Назревает мини-спор о предоставлении расшифровок Alexa разработчикам
Я понимаю проблемы с конфиденциальностью, но если это будет проблемой с продуктами Echo, теоретически это должно быть проблемой для каждого продукта, который мы используем, особенно для тех, которые используют голосовые сервисы. Именно так модели и продукты улучшаются.
The Economist оценивает противостояние ИИ между США и Китаем
Опять же, это не игра с нулевой суммой, в которой Китай «выигрывает», потому что его люди и компании принимают определенные аспекты ИИ раньше, чем люди и компании США. Вот мой предыдущий взгляд на эту тему.
Делают ли данные и ИИ Google, Facebook и Amazon невосприимчивыми к конкуренции?
На самом деле речь идет о статье «Необоснованная эффективность данных, издание для глубокого обучения», опубликованной в понедельник, которая настолько узка по своему охвату, что не может ответить на этот вопрос. При этом ответ ДА по многим другим причинам.
Clarifai выпустила мобильный SDK для обучения компьютерному зрению — интернет не требуется
Я имею в виду, что вы не тренируетесь с библиотекой ImageNet на своем телефоне, но это может быть очень полезно для целевых приложений в областях, где нет подключения к Интернету.
А победителями конкурса стартапов Google по машинному обучению стали…
Трое победителей изучают заболевания головного мозга, помогают компаниям улучшать функции персонализации и анализируют медицинские записи. Первые два получают инвестиции в размере 500 000 долларов, а последний получает 1 миллион долларов в виде кредитов Google Cloud.
Подробнее от Instacart об использовании ИИ для улучшения покупок в продуктовых магазинах
У компании есть несколько крутых приложений для глубокого обучения, чтобы оптимизировать то, как покупатели совершают покупки, а водители доставляют товары. Однако теперь ему придется иметь дело с Amazon, у которого будет намного больше данных обо всем, что происходит в Whole Foods, и который уже освоил доставку.
Учебник по эволюционным алгоритмам для глубокого обучения
Если вы не следили, это особенно захватывающая область исследований ИИ, и этот пост — хорошее введение. Общая идея заключается в том, что, хотя глубокое обучение помогло сократить разработку функций и т. д., эволюционные алгоритмы могут помочь автоматизировать остальную часть процесса настройки модели.
Облако и инфраструктура
У Google Cloud теперь есть офис в Лондоне
Это место № 2 из 5, запланированных в настоящее время для Европы, а Бельгия принимает другой живой регион. В какой момент облачным провайдерам потребуются центры обработки данных в каждой стране?
Басё явно задыхается, если даже так
Согласно этому отчету, компания, которая коммерциализировала хранилище данных Riak, почти мертва, и в ней осталось очень мало сотрудников. Это печально, но Riak — уважаемая технология с открытым исходным кодом, и похоже, что сообщество будет поддерживать ее существование и процветание.
Spotinst привлекает 15 миллионов долларов для оптимизации расходов на AWS
Компании такого типа существуют уже некоторое время, но у Spotinst есть несколько крутых технологий, помогающих клиентам максимизировать спотовые инстансы (и эквивалент Azure) и стороннюю «бессерверную» платформу.
OwnBackup привлекает 7,5 млн долларов для резервного копирования данных SaaS
Резервное копирование Salesforce, Slack и т. д. кажется достаточно логичным, но также кажется, что для этого уже должны быть какие-то надежные решения. Если я ошибаюсь, пожалуйста, дайте мне знать.
Red Hat добавляет мультиарендность в OpenShift
Я действительно не уверен, предлагают ли другие дистрибутивы Kubernetes в настоящее время то, что вы бы назвали мультитенантностью «корпоративного уровня» (я вполне уверен, что DC/OS делает это), но это более или менее обязательное условие для контейнеров-как- a-service и настоящий пул ресурсов.
Облачная безопасность по-прежнему является проблемой для государственных органов, но они работают над этим
В Government Computing News есть пара заслуживающих внимания статей о том, как федеральное правительство думает об облачных вычислениях. Заголовок ссылается на историю о том, как IARPA ищет способ хранения секретных данных в общедоступных облаках. Эта статья — скорее краткое изложение цитат (но хороших) из недавнего правительственного мероприятия по кибербезопасности.
Все данные
Teradata приобретает стартап по предоставлению ресурсов StackIQ
Эта технология будет встроена в новые платформы Teradata, чтобы помочь клиентам развертывать Teradata в инфраструктуре, отличной от этих огромных ящиков, но неясно, будет ли еще существовать StackIQ. Я не уверен, что это спасение для Teradata, но сдерживание конкуренции между облаком и товаром является критически важной стратегией.
Element Data привлекает 3,5 миллиона долларов, чтобы упростить процесс принятия решений
Его продукт более или менее похож на рекомендательный движок, но, как мы видели в последнее время снова и снова, это все еще нерешенная проблема. По крайней мере, сделать это правильно все еще сложно.
Компании, работающие в Европе, должны подумать о том, что новые правила будут означать для науки о данных
Это довольно информативный пост в блоге от Cloudera об Общем регламенте ЕС по защите данных, который должен вступить в силу в 2018 году. Закон охватывает все: от того, когда вы можете анализировать данные, до того, как объяснять алгоритмические решения потребителям.
Более подробный взгляд на механизм потоковой обработки Bullet от Yahoo
Я дал ссылку на сообщение в блоге Bullet, когда оно было открытым, но вот мнение аналитика Тони Бэра. Эта строчка в значительной степени предсказывает судьбу проекта (особенно с учетом того, кто его создал): «У него нет поддержки поставщиков, и он не является частью какого-либо инструмента, поэтому вы сами решаете, как управлять им и интегрировать его».
Iris — проект с открытым исходным кодом, предоставляющий диалоговый интерфейс для науки о данных
Это проект из Стэнфорда, но он предвещает то, что, как я думаю, будет иметь большое значение в будущем: ChatOps. Большой проблемой, конечно же, является обеспечение того, чтобы эти инструменты соответствовали существующим рабочим процессам и лексикону.
Апач Спарк 2.2. имеет улучшения потоковой передачи и R
к вашему сведению
