هازل كاست 5.4: تعزيز الذكاء الاصطناعي وتناسق البيانات عبر منصة معالجة في الوقت الحقيقي

هازل كاست تطلق النسخة 5.4 من منصتها لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي

أطلقت هازل كاست النسخة 5.4 من منصتها لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي، والتي تتضمن تحسينات تهدف بشكل خاص إلى تحسين أحمال العمل التشغيلية والذكاء الاصطناعي (AI). تعد منصة هازل كاست بيئة تطبيقات ذكية في الوقت الحقيقي، حيث تتوفر بنسخ مفتوحة المصدر وتجارية. تجمع بنيتها المعمارية بين تخزين البيانات عالي السرعة وقدرات معالجة البيانات المتدفقة، مما يجعلها مناسبة لتحليلات البيانات، وذكاء الأعمال، وزيادة أهمية تطبيقات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي. مع تبني الشركات للذكاء الاصطناعي في اتخاذ قراراتها الحساسة من حيث الكمون، تعزز التحديثات الجديدة للنسخة 5.4 الخصائص الأساسية لهازل كاست لتلبية الاحتياجات المعقدة لمعالجة بيانات خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الإنتاجية. من بين العملاء البارزين JPMorgan Chase وVolvo وNew York Life وTarget.

أهم التحسينات في النسخة 5.4

قالت كيلي هيريل، المديرة التنفيذية لهازل كاست: "تعتبر هذه خطوة جديدة في قيادتنا المستمرة على مدى عدة سنوات لدعم أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي في المؤسسات الكبيرة. لتحقيق القيمة من الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون أداء بنية معالجة البيانات موثوقًا، وهنا تكمن قوتنا."

الاتساق في معالجة البيانات في الوقت الحقيقي

تعالج هازل كاست البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تدفقها إلى النظام. وفي الأنظمة الحديثة ذات التوافر العالي حيث تعمل عدة عقد معًا، يمكن أن يكون الحفاظ على اتساق البيانات تحديًا.

أشارت هيريل: "الاتساق في البيانات يعد مشكلة صعبة. لقد كان لدينا نظام اتساق قوي لسنوات، وقد اختبره عملاؤنا بشكل دقيق."

مع تطور متطلبات التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أصبح الحفاظ على اتساق البيانات أكثر إلحاحًا. تقدم النسخة 5.4 الجديدة نظام CP (مزود الاتساق) المتطور الذي ينشئ طبقة بيانات في الذاكرة ذات اتساق قوي، مستندًا إلى نظرية CAP (الاتساق، التوفر، الأقسام) لإدارة الاتساق في الكتل الموزعة.

علاوة على ذلك، تحتوي هازل كاست 5.4 على بنية Thread-Per-Core (TPC) المبتكرة التي تعزز أداء الحساب بنسبة 30% من خلال تحسين قدرات المعالجة المتعددة.

شرحت هيريل: "يفهم معظم المطورين أن إعطاء الأولوية للاتساق يمكن أن يبطئ النظام، وهذه تعتبر من التنازلات الشائعة. من خلال دمج الاتساق المتقدم مع TPC، نقلل من هذا التنازل، ونضمن أداءً ممتازًا مع اتساق قوي."

التخزين الموزع: تلبية متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي

تعد قدرة معالجة البيانات في الذاكرة لمنصة هازل كاست أساسية، لكن أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحديثة غالبًا ما تتطلب تخزينًا واسع النطاق يتجاوز حدود الذاكرة. وهنا تأتي أهمية ميزة التخزين الموزع الجديدة، التي تقدم مستويات أداء متباينة لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي.

قالت هيريل: "في عالم الذكاء الاصطناعي، الجوع للبيانات لا يُشبع. الاحتفاظ بكل شيء في الذاكرة قد يكون مكلفًا. يسمح التخزين الموزع للمستخدمين بتوسيع حلول التخزين الخاصة بهم للتعامل بفعالية مع أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضمن بيئة متكاملة."

تسريع الذكاء الاصطناعي لرصد الاحتيال

تم استخدام منصة هازل كاست في مجموعة متنوعة من التطبيقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وخاصة في رصد الاحتيال.

سلطت هيريل الضوء على استخدام منصة هازل كاست من قبل إحدى الشركات الكبرى في بطاقات الائتمان لرصد الاحتيال في الوقت الحقيقي. عند تمرير بطاقة ائتمان، يتحقق جهاز الدفع بسرعة من حالة الموافقة. يجب أن تتم هذه القرار بالموافقة في أقل من 50 مللي ثانية.

شرحت هيريل: "في تلك النافذة القصيرة، نعالج ستة خوارزميات تعلم الآلة لرصد الاحتيال ونولد نتيجة مركبة، مما يوفر استجابة مستنيرة بشأن ما إذا كان ينبغي الموافقة على المعاملة."

باختصار، تعزز هازل كاست 5.4 قدرات معالجة البيانات في الوقت الحقيقي، مما يوفر اتساقًا أفضل وحلول تخزين ضرورية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، مما يفتح الباب لتسريع اتخاذ القرارات في مختلف التطبيقات، بما في ذلك رصد الاحتيال.