كونفلوانت تكشف عن حل سهل الاستخدام لتسريع البث المباشر بالذكاء الاصطناعي

ابتكار تدفق البيانات: أبرز النقاط من أول قمة كافكا في آسيا

استضافت شركة كونفلونت الرائدة في مجال تدفق البيانات أول قمة كافكا في بنغالور، الهند، حيث جمع الحدث حضورًا كبيرًا من مجتمع كافكا، مع تواجد أكثر من 30% من المشاركين من المنطقة. شهدت الفعالية جلسات حوارية مثيرة مع العملاء والشركاء، مما يبرز أهمية حلول البيانات في الوقت الحقيقي.

أفكار رئيسية من جاي كريبس

في كلمته الرئيسية، عبّر الرئيس التنفيذي ومؤسس الشركة جاي كريبس عن رؤيته لإنشاء منتجات بيانات عالمية تعزز القدرات التشغيلية والتحليلية. قدم عدة ابتكارات جديدة ضمن نظام كونفلونت البيئي، لا سيما ميزة جديدة تهدف إلى تبسيط تشغيل أعباء العمل المبنية على الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي.

تبسيط استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي

أشار كريبس إلى أن هذا العرض الجديد يهدف إلى تخفيف التعقيدات التي يواجهها المطورون عند إدارة أدوات ولغات مختلفة لتدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات حية. خلال مناقشة مع وسائل الإعلام، أوضح رئيس المنتجات في كونفلونت، شون كلوز، استراتيجيتهم للتنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي الحديث.

تطور كافكا

قبل عقد من الزمن، كانت المؤسسات تعتمد أساسًا على بيانات الدفعات للتحليل، مما حد من قدرتها على الاستفادة من أحدث المعلومات. لمعالجة هذا التحدي، ظهرت تقنيات مفتوحة المصدر مثل أباتشي كافكا، مما أتاح حركة وإدارة ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي. اليوم، تعد أباتشي كافكا الحل المفضل لتدفق البيانات عبر العديد من الشركات. وقد طورت كونفلونت، التي أسسها كريبس—أحد مبتكري كافكا الأصليين—منتجات وخدمات تجارية حول هذه المنصة القوية.

بالإضافة إلى كافكا، استحوذت كونفلونت على إيميروك العام الماضي، وهي لاعب رئيسي في مشروع أباتشي فلينك، لتعزيز قدراتها في معالجة البيانات في الوقت الحقيقي، مما يسمح بتصفية ودمج وإثراء تدفقات البيانات بكفاءة.

تطورات مثيرة في الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي

في قمة كافكا، كشفت كونفلونت عن استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي كجزء من عروضها السحابية الموجهة لأباتشي فلينك. تبسط هذه الابتكار دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ضمن تطبيقات بيانات التدفق. أكد كلوز أن كافكا صُممت لربط أنظمة مختلفة في الوقت الحقيقي، ومع صعود الذكاء الاصطناعي، اتسعت الاحتمالات بشكل أكبر.

في السابق، واجهت الفرق التي تستخدم فلينك تحديات في استدعاء الذكاء الاصطناعي مع بيانات التدفق، مما يتطلب الكثير من الترميز وتكامل الأدوات. الآن، مع استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين استخدام عبارات SQL بسيطة مباشرة داخل المنصة للوصول إلى محركات الذكاء الاصطناعي من OpenAI وAWS SageMaker وGoogle Cloud Vertex وMicrosoft Azure، مما يعزز من سهولة الوصول والكفاءة.

مرونة في اختيار النماذج

تمنح طريقة عمل كونفلونت المستخدمين مرونة في اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي وفقًا لاحتياجاتهم. مع تطور أداء النماذج، يمكن للمستخدمين الانتقال من نموذج إلى آخر دون تغيير أنابيب البيانات الأساسية—مما يعزز التكيف وفاعلية التكاليف.

أوضح كلوز ذلك بمثال يتضمن وظيفتين من فلينك: حيث تعالج وظيفة واحدة بيانات العملاء وتخزن التضمينات في قاعدة بيانات متجهات، بينما تتعامل الأخرى مع طلبات الاستدلال. تتيح هذه الطريقة المبسطة استجابات سريعة لاستفسارات العملاء.

خطط للتوسع والابتكار

حالياً، يتوفر استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي لعملاء مختارين، مع خطط للوصول الأوسع وميزات إضافية في الأشهر المقبلة. تهدف كونفلونت إلى تحسين عروضها السحابية، متضمنة مساعد ذكاء اصطناعي توليدي مصمم لدعم المستخدمين في مهام الترميز وسير العمل.

حلول فعالة من حيث التكلفة مع تجميعات الشحن

قدمت كونفلونت أيضًا تجميعات الشحن، نوع مبتكر من التجميعات بدون خادم الذي يستخدم التحجيم التلقائي وأساليب النسخ المتماثل البطيء والفعّالة من حيث التكلفة عبر مراكز البيانات. بينما قد يؤدي ذلك إلى بعض التأخير، إلا أنه يمكن أن يحقق وفورات تصل إلى 90%. أشار كلوز إلى أن هذا الحل مثالي لحالات استخدام محددة، مثل معالجة بيانات التسجيل والقياس.

نمو مستقبلي في منطقة آسيا والمحيط الهادئ

تطلعًا إلى المستقبل، عبّر كلوز وكريبس عن التزام كونفلونت بتوسيع وجودها في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، وخاصة في الهند، حيث يخططون لزيادة حجم القوة العاملة بنسبة 25%. كما يركزون على تعزيز حوكمة البيانات وقدرات الخدمة الذاتية ضمن مجال التدفق، وهو مجال لا يزال متخلفًا مقارنة ببحيرات البيانات التقليدية.

باختصار، تتهيأ كونفلونت لتحقيق تقدم كبير في تدفق البيانات في الوقت الحقيقي ودمج الذكاء الاصطناعي، حيث تواصل الابتكار والتكيف في هذه الصناعة سريعة التغير.