Hazelcast 5.4: Verbesserung von KI und Datenkonsistenz mit einer Echtzeit-Datenverarbeitungsplattform

Hazelcast aktualisiert seine Plattform für die Echtzeit-Datenverarbeitung auf Version 5.4

Hazelcast hat die Version 5.4 seiner Plattform für die Echtzeit-Datenverarbeitung veröffentlicht, die Verbesserungen zur Optimierung von Betriebs- und Künstlicher Intelligenz (KI)-Arbeitslasten einführt.

Die Hazelcast-Plattform fungiert als intelligente Anwendungsumgebung in Echtzeit und bietet sowohl Open-Source- als auch Unternehmenseditionen. Ihre Architektur kombiniert einen Hochgeschwindigkeits-Datenspeicher mit Streamverarbeitungsfunktionen und eignet sich somit für Datenanalysen, Business Intelligence und zunehmend für Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen (ML) und KI. Da Unternehmen KI rasch für latenzsensible Entscheidungsfindung einsetzen, verbessert das neue Update 5.4 die Kernfunktionen von Hazelcast, um den komplexen Datenverarbeitungsanforderungen produktiver KI-Pipelines gerecht zu werden. Zu den prominenten Kunden gehören JPMorgan Chase, Volvo, New York Life und Target.

Wichtige Fortschritte in Version 5.4

„Dies ist ein weiterer Schritt in unserer mehrjährigen Führungsrolle bei der Unterstützung von KI-Arbeitslasten für große Organisationen“, sagte Kelly Herrell, CEO von Hazelcast. „Damit KI Werte generieren kann, muss die Datenverarbeitungsinfrastruktur zuverlässig arbeiten – hier liegen unsere Stärken.“

Konsistenz in der Echtzeit-Datenverarbeitung

Hazelcast verarbeitet Daten in Echtzeit, während sie in das System strömen. In modernen, hochverfügbaren Datensystemen, in denen mehrere Knoten zusammenarbeiten, kann die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz eine Herausforderung darstellen.

„Datenkonsistenz ist ein schwieriges Problem“, bemerkte Herrell. „Wir verfügen seit Jahren über ein starkes Konsistenz-Subsystem, das von unseren Kunden intensiv getestet wurde.“

Mit den sich entwickelnden Anforderungen KI-gestützter Anwendungen ist die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz noch dringlicher geworden. Die neue Version 5.4 führt ein fortschrittliches CP (Consistency Provider)-Subsystem ein, das eine stark konsistente In-Memory-Datenebene schafft, basierend auf dem CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit, Partitionierung) zur Verwaltung von Konsistenz in verteilten Clustern.

Darüber hinaus bietet Hazelcast 5.4 eine innovative Thread-Per-Core (TPC)-Architektur, die die Rechenleistung um 30 % durch verbesserte Threading-Fähigkeiten steigert.

„Die meisten Entwickler wissen, dass die Priorisierung der Konsistenz das System verlangsamen kann, was ein gängiger Kompromiss ist“, erklärte Herrell. „Durch die Integration fortschrittlicher Konsistenz mit TPC minimieren wir diesen Kompromiss und gewährleisten gleichzeitig eine hohe Leistung und starke Konsistenz.“

Tiered Storage: Den Datenanforderungen der KI gerecht werden

Die In-Memory-Datenverarbeitungsfähigkeit der Hazelcast-Plattform ist essenziell, jedoch erfordern moderne KI- und ML-Arbeitslasten oft umfangreiche Speicherkapazitäten, die die In-Memory-Grenzen überschreiten. Hier wird die neue Funktionalität des tiered storage unverzichtbar, da sie unterschiedliche Leistungsstufen für die Echtzeit-Datenverarbeitung bietet.

„Im Bereich der KI ist der Hunger nach Daten unstillbar“, sagte Herrell. „Alles im Speicher zu halten, kann kostspielig sein. Tiered Storage ermöglicht es den Nutzern, ihre Speicherlösungen zu skalieren, um KI- und ML-Arbeitslasten effektiv innerhalb einer kohärenten Umgebung zu bewältigen.“

KI zur Betrugserkennung beschleunigen

Die Plattform von Hazelcast wird in verschiedenen KI- und ML-Anwendungen genutzt, insbesondere bei der Betrugserkennung.

Herrell hob die Verwendung der Hazelcast-Plattform durch ein großes Kreditkartenunternehmen zur Echtzeit-Betrugserkennung hervor. Wenn eine Kreditkarte eingelesen wird, überprüft das Zahlungsterminal schnell den Genehmigungsstatus. Diese Genehmigungsentscheidung muss in weniger als 50 Millisekunden erfolgen.

„In diesem kurzen Zeitfenster verarbeiten wir sechs separate ML-Algorithmen zur Betrugserkennung und erstellen einen zusammengesetzten Score, der eine fundierte Entscheidung liefert, ob die Transaktion genehmigt werden sollte“, erklärte Herrell.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Hazelcast 5.4 die Möglichkeiten der Echtzeit-Datenverarbeitung verbessert, und Lösungen zur Konsistenz und Speicherung bietet, die für KI-Arbeitslasten entscheidend sind, und so schnellere Entscheidungen in verschiedenen Anwendungen, einschließlich der Betrugserkennung, ermöglicht.