Die Neuerungen der Cloud-nativen Plattform von Teradata bieten umfassende Unterstützung für KI/ML einschließlich Generativer KI - und machen Implementierungen einfacher und flexibler.
Teradata bietet VantageCloud Lake jetzt auch auf Microsoft Azure an. Damit werden die moderne Cloud-native Architektur und ClearScape Analytics von Teradata für Unternehmen verfügbar, die harmonisierte Daten und vertrauenswürdige KI nutzen möchten. ClearScape Analytics ist das offene und vernetzte Analyse-Framework von Teradata, das nun ebenfalls in VantageCloud Lake auf Azure verfügbar ist. Dieses wird durch die Integration mit Microsoft-Diensten wie Azure Machine Learning (ML) erweitert, wodurch gemeinsame Kunden KI/ML einschließlich generativer KI schneller einsetzen und einfacher verwalten können.
Wettlauf um generative KI
Das Aufkommen generativer KI hat einen regelrechten Wettlauf in Unternehmen aller Größenordnungen um den Einsatz dieser neuen Technologie ausgelöst. Im Zuge einer Umfrage unter CIOs, CDOs und CFOs stellte IDC fest, dass mehr als die Hälfte der Befragten sich stark unter Druck gesetzt fühlen, generative KI-Funktionen in den kommenden sechs bis zwölf Monaten einzuführen. Fast 95 Prozent gaben an, dass sie zumindest einen gewissen Druck verspüren, generative KI zu implementieren und/oder zu nutzen.*
"Generative KI und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) werden jede Branche grundlegend verändern und die Grenzen des Möglichen erheblich erweitern", sagt Hillary Ashton, Chief Product Officer bei Teradata. "Teradata und Microsoft verfügen über das Know-how und die Technologie, um Unternehmen dabei zu helfen, diese Chance zu nutzen und signifikante Verbesserungen in Bezug auf die Unternehmensleistung und das Kundenerlebnis zu erzielen. VantageCloud Lake auf Azure bildet das Rückgrat für die Bereitstellung von zuverlässiger KI und ML im gesamten Unternehmen."
Features von VantageCloud Lake auf Azure
Als moderne Cloud-native Architektur bietet VantageCloud Lake auf Azure die vollständige Trennung von Computing und Storage. Zudem steht ein unabhängiges, flexibles Multi-Cluster-Computing auf Basis von Azure Data Lake Storage zur Verfügung. Die dynamisch skalierbare Lösung mit Self-Service-Bereitstellung ermöglicht es Azure-Kunden, eine breite Palette von Analytics Workloads (einschließlich KI/ML) mit einheitlichen Daten im gesamten Unternehmen auszuführen. Kunden können die Vorteile der Cloud-nativen Architektur von Teradata nutzen, um ihre Workloads und Anwendungen einfacher und in ihrem eigenen Tempo zu modernisieren. Dieser Prozess minimiert das Risiko und beschleunigt die Time-to-Value mit der schnellsten und effizientesten Cloud-Migration zu Azure. VantageCloud Lake auf Azure-Kunden haben außerdem Zugang zu einer exklusiven Hochverfügbarkeitsfunktion, die eine wichtige Azure-Funktion zur Erhöhung der Cloud-Verfügbarkeit nutzt. Zudem wurden die angebotenen Systemgrößen optimiert, um Kunden eine noch höhere Gesamtbetriebszeit (Uptime) zu bieten.
Robuste Analysen für KI, ML und Generative KI
Unternehmen stehen vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, neue KI-Anwendungsfälle voranzutreiben. Eine der größten Hürden ist es, aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, da die Übertragung von Analysen aus POCs (Proof of Concepts) in die Produktion zu lange dauert oder gar nicht stattfindet. Um diese Aufgabe zu meistern, bietet ClearScape Analytics von Teradata mit Microsoft Azure Machine Learning robuste Analysefunktionen für End-to-End-Analysepipelines - einschließlich Datenvorbereitung und Modelltraining bei skalierbarem Einsatz.
"Wir kombinieren Teradata VantageCloud und ClearScape Analytics mit den Fähigkeiten von Azure für maschinelles Lernen, um den ML-Lebenszyklus zu vereinfachen und zu beschleunigen", sagt Erin Chapple, Corporate Vice President Azure Core Product and Design bei Microsoft. "Unsere Lösungen stellen sicher, dass Kunden komplexe Analysen von massiven Datensätzen durchführen und ihre bevorzugten Data-Science-Tools wie Azure ML einbinden können. Dies hilft ihnen, das volle Potenzial ihrer KI/ML-Investitionen zu erschließen, indem sie anspruchsvolle Modelle, einschließlich generativer Modelle, schneller und zuverlässiger im Geschäftsbetrieb einsetzen können."
Teradata hat bereits zahlreiche Unternehmen bei dem Einsatz von generativer KI unterstützt. Hierbei wurde Azure ML zum Trainieren großer Sprachmodelle verwendet, diese Modelle in Teradata für Echtzeit-Scoring eingebracht und für den Bedarf der Unternehmen skaliert.
Verfügbarkeit
Teradata VantageCloud Lake auf Azure mit ClearScape Analytics ist ab heute weltweit verfügbar.
*Quelle: IDC Executive Preview, gesponsert von Teradata, The Possibilities and Realities of Generative AI, doc #US5015023, Juli 2023
