Perspectives technologiques des conteneurs en 2024 : poursuivre l’intégration de la haute performance, de l’intelligence artificielle et de la sécurité

Sylabs, une entreprise qui fournit des outils et services technologiques de conteneurs à hautes performances, a prédit les perspectives de l'industrie en 2024. Selon leurs prévisions, au cours des prochaines années, nous assisterons à des gains significatifs dans des domaines clés tels que la portabilité des performances, la gestion de la charge de travail de l'intelligence artificielle (IA) et de l'AIOps (opérations d'intelligence artificielle), le respect des principes FAIR, l'informatique confidentielle et la sécurité des conteneurs. progrès. Ces avancées favoriseront le développement de principes de gestion des données scientifiques découvrables, accessibles, interopérables et réutilisables. Sylabs s'engage à fournir des solutions innovantes dans ces domaines pour répondre aux besoins croissants de l'industrie. Leurs prévisions montrent que les développements dans ces domaines apporteront une plus grande efficacité et une meilleure sécurité aux entreprises.

Adapter DevOps à la révolution de l'IA : le paradigme de la portabilité des performances

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), la portabilité des performances devient de plus en plus importante pour les équipes DevOps (opérations de développement) et plus important. En effet, il devient essentiel de maintenir l'efficacité des applications sur différents matériels, en particulier à mesure que les charges de travail évoluent du cloud vers les environnements de périphérie et de calcul haute performance (HPC). Cet impératif stratégique devient crucial alors que les équipes DevOps doivent faire face à la montée en puissance du matériel d'IA spécialisé des leaders du secteur et des startups, compliquant encore davantage le travail des responsables DevOps. La portabilité des performances fait référence à la capacité d'une application à maintenir une efficacité relativement élevée lorsqu'elle est exécutée sur différentes plates-formes matérielles. Il s'agit d'un défi pour les équipes DevOps, car différentes plates-formes matérielles ont des architectures et des fonctionnalités différentes. Afin de résoudre ce problème, l'équipe DevOps doit avoir une compréhension approfondie des caractéristiques des différentes plates-formes matérielles et procéder à des optimisations et des ajustements ciblés pour garantir que les applications peuvent atteindre des performances optimales sur différentes plates-formes. De plus, avec l’essor du matériel d’intelligence artificielle, les équipes DevOps doivent travailler en étroite collaboration avec les fournisseurs et les fabricants. Ils doivent comprendre la dernière technologie matérielle d'intelligence artificielle

Keith Cunningham, vice-président de la stratégie chez Sylabs, a souligné que la portabilité des performances devient de plus en plus un besoin stratégique dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Face à différents types de matériel, les développeurs doivent garantir l’efficacité des applications multiplateformes. Les technologies de conteneurs de calcul conformes à l'Open Container Initiative (OCI), telles que Singularityce, contribuent à combler le fossé entre le calcul haute performance (HPC) et le DevOps informatique. Cette intégration est essentielle pour réaliser tout le potentiel de l’intelligence artificielle. En combinant la puissance et la précision du calcul haute performance avec l'agilité et l'automatisation des pratiques DevOps, les développeurs peuvent faciliter un processus de développement plus transparent, efficace et innovant, essentiel pour s'adapter à un environnement technologique en évolution rapide. Selon Keith Cunningham, vice-président de la stratégie chez Sylabs, leur objectif est de fournir aux développeurs une solution de conteneur pouvant fonctionner efficacement sur différentes plates-formes matérielles. Il a souligné qu'à mesure que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique continuent de se développer, les développeurs ont besoin d'une technologie capable de fournir des performances cohérentes dans divers environnements matériels. C'est pourquoi ils considèrent la technologie des conteneurs informatiques conforme à l'Open Container Initiative (OCI) comme essentielle. En utilisant cette technologie, les développeurs peuvent exploiter la puissance du calcul haute performance tout en profitant de l'agilité et de l'automatisation des pratiques DevOps, favorisant ainsi un processus de développement plus transparent, efficace et innovant. Selon lui, cela est essentiel pour s’adapter à un environnement technologique en évolution rapide.

Retracer l'évolution de l'AIOps : un bond vers la conteneurisation avancée

Le domaine de l'AIOps (Artificial Intelligence Operations) devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) stable de 25 %. Il subit une transformation motivée par divers facteurs, notamment la modernisation des applications grâce à des logiciels conteneurisés et l'intégration de technologies d'intelligence artificielle plus avancées et sophistiquées. Dans ce contexte, le rôle essentiel que joue la conteneurisation devient évident. Les praticiens de l'AIOps s'efforcent d'améliorer l'évolutivité, la fiabilité et l'efficacité du système, et les solutions de conteneurs avancées excellent dans le fonctionnement dans une variété d'environnements avec des exigences d'accès et de sécurité importantes. Essentiels pour garantir l’isolement et la cohérence, ces aspects sont essentiels pour faire évoluer efficacement les opérations d’IA et garantir des mécanismes robustes de reprise après incident. La conteneurisation constitue donc une base importante pour la mise en œuvre réussie de l’AIOps. En résumé, le domaine de l’AIOps connaît une croissance rapide et s’appuie sur des logiciels conteneurisés et une technologie avancée d’intelligence artificielle. En améliorant l'évolutivité, la fiabilité et l'efficacité du système, et en garantissant l'isolation et la cohérence, les solutions conteneurisées fournissent un support essentiel pour la mise à l'échelle des opérations AIOps et des mécanismes robustes de reprise après panne. L’AIOps devrait continuer à se développer à un taux de croissance stable et fournir aux entreprises des capacités opérationnelles plus solides à l’avenir.

Dans cet environnement en évolution, les praticiens de l'AIOps améliorent la précision de l'analyse prédictive en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) pour corréler les événements avec l'entreprise. Cette approche stratégique permet de prendre des décisions informatiques plus rapides et plus efficaces, ce qui se traduit par une gestion et une automatisation plus efficaces des systèmes complexes.

À l’horizon 2024, les éditeurs de logiciels AIOps intégreront l’intelligence artificielle générative (GenAI), ce qui constituera une étape importante. Cette avancée technologique accélérera l’adoption de l’AIOps et introduira des capacités opérationnelles plus sophistiquées et plus réactives, améliorant ainsi la conformité aux accords de niveau de service (SLA). La préférence des développeurs de logiciels pour la conteneurisation dans les applications AIOps reflète une tendance plus large du secteur vers le déploiement d’opérations basées sur l’IA de manière sécurisée, évolutive et efficace. Cela apportera une plus grande efficacité et flexibilité aux entreprises, tout en améliorant également la sécurité des données et la fiabilité du système. À mesure que la technologie AIOps continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir davantage d’innovations et de percées en 2024.

Cunningham estime que les technologies avancées de conteneurisation et d'intelligence artificielle auront un impact révolutionnaire sur l'AIOps. Cette intégration changera la façon dont l'informatique fonctionne, améliorera l'évolutivité et la sécurité, et améliorera considérablement l'efficacité opérationnelle. La technologie de conteneurisation deviendra la pierre angulaire de la nouvelle ère de l’AIOps, lui permettant de gérer des systèmes informatiques modernes de plus en plus complexes avec plus d’agilité et de précision.

Collaboration et innovation : les principes FAIR rencontrent la recherche moderne sur l'IA

Les chercheurs en IA sont sur le point d'aligner plus étroitement le domaine de l'IA avec les principes de trouvabilité, d'accessibilité, d'interopérabilité et de réutilisabilité, de la science aux calculs. Ils estiment que les progrès de la technologie des conteneurs informatiques entraîneront une distribution et un examen par les pairs plus cohérents des flux de travail d’IA et des ensembles de données associés. En adoptant ces principes, l’efficacité, l’intégration et la transparence de la recherche en IA seront considérablement améliorées et les améliorations collectives seront favorisées. De plus, cette combinaison offrira une plus grande flexibilité dans le développement d’applications d’IA. On s’attend à ce que cette collaboration, portée par la technologie des conteneurs informatiques, soit favorisée au sein des groupes et des organisations, conduisant à une meilleure distribution et à un meilleur examen par les pairs des flux de travail d’IA conteneurisés et des ensembles de données associés.

La standardisation des flux de travail de l'IA grâce à la conteneurisation peut résoudre le problème du « travail sur ma machine » et permettre une expérience plus cohérente dans différents environnements informatiques. Cette initiative vise à améliorer la reproductibilité et la fiabilité des modèles d'intelligence artificielle et reflète l'avancement du flux de travail de calcul scientifique de FAIR. Cette approche devrait améliorer l’évolutivité et l’efficacité des opérations d’IA, en particulier celles fonctionnant à l’aide de plates-formes de conteneurs adaptées aux environnements exigeants en performances.

Informatique confidentielle : la prochaine étape dans la sécurité des conteneurs

Sylabs anticipe un besoin croissant de mesures de sécurité avancées dans les environnements conteneurisés, en mettant l'accent sur la protection des données sensibles lors de leur utilisation dans les conteneurs. L'informatique confidentielle est devenue un acteur clé dans ce domaine, protégeant de manière unique les données utilisées en les isolant dans des enclaves sécurisées de l'architecture du processeur, conçue pour une protection renforcée des données. Cette approche complète les mesures de sécurité traditionnelles pour les données au repos et en transit et réduit les risques associés à l'accès à la mémoire et à l'environnement d'exécution au sein du conteneur.

Cunningham a déclaré : « Nous prévoyons une transition vers des technologies de conteneurs plus sécurisées et efficaces, notamment en intégrant des solutions informatiques confidentielles dans les flux de travail existants. Ces intégrations amélioreront la sécurité tout en maintenant l'accessibilité et la fonctionnalité du système. " 

Le passage à des solutions de conteneurs de nouvelle génération pour l'informatique à forte intensité de données

L'industrie sera confrontée à un défi majeur : les solutions de conteneurs d'entreprise traditionnelles sont souvent inadaptées aux besoins avancés et performants. environnements informatiques intensifs tels que les applications d’intelligence artificielle. Ce besoin est particulièrement vrai dans les environnements partagés, où la sécurité et l'accès deviennent essentiels, entraînant une évolution vers des flux de travail de conteneurs intégrant les capacités des environnements riches en données à grande échelle. Ces environnements complexes, caractérisés par des exigences informatiques élevées et un traitement de données complexe, nécessitent des technologies de conteneurs hybrides pour combler certaines des lacunes technologiques des offres existantes.

Cunningham a déclaré : « Face aux exigences complexes de l'intelligence artificielle et de l'informatique à forte intensité de données, il y a eu un net regain d'intérêt des entreprises pour les conteneurs Singularity. Singularity est spécifiquement conçu pour résoudre les défis d'évolutivité et de complexité inhérents à l'évolutivité moderne. informatique. Il a subi une évolution significative grâce aux améliorations apportées par la communauté et s'intègre désormais de manière transparente aux flux de travail OCI établis, offrant une évolutivité, une sécurité robuste et une plus grande efficacité pour les applications exigeantes. De plus, son interopérabilité améliorée améliore les performances dans une variété d'environnements informatiques et. étend son adaptabilité à une variété de charges de travail, en s'intégrant de manière transparente à une variété de systèmes d'orchestration et de gestion avancés, alors que de plus en plus d'entreprises choisissent des solutions pour améliorer les performances et la sécurité de leurs systèmes, nous nous attendons à ce que Sylabs se développe davantage sans changements perturbateurs dans les flux de travail. .”

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