Hazelcast 5.4: Aprimorando a IA e a Consistência de Dados com uma Plataforma de Processamento em Tempo Real

Hazelcast Atualiza sua Plataforma de Processamento de Dados em Tempo Real para a Versão 5.4

A Hazelcast lançou a versão 5.4 de sua plataforma de processamento de dados em tempo real, trazendo melhorias voltadas para a otimização de cargas de trabalho operacionais e de inteligência artificial (IA).

A plataforma Hazelcast funciona como um ambiente de aplicação inteligente em tempo real, oferecendo edições tanto de código aberto quanto empresariais. Sua arquitetura combina um armazenamento de dados de alta velocidade com capacidades de processamento de stream, tornando-a adequada para análise de dados, inteligência de negócios e, cada vez mais, aplicações de aprendizado de máquina (ML) e IA. À medida que as empresas adotam a IA rapidamente para decisões sensíveis à latência, a nova atualização 5.4 aprimora as funcionalidades centrais da Hazelcast para atender às complexas necessidades de processamento de dados de pipelines de IA em produção. Clientes notáveis incluem JPMorgan Chase, Volvo, New York Life e Target.

Principais Avanços na Versão 5.4

“É mais um passo em nossa liderança de vários anos no suporte a cargas de trabalho de IA para grandes organizações,” afirmou Kelly Herrell, CEO da Hazelcast. “Para que a IA entregue valor, a infraestrutura de processamento de dados deve funcionar de forma confiável, e é aí que estão nossas forças.”

Consistência no Processamento de Dados em Tempo Real

A Hazelcast processa dados em tempo real assim que eles entram no sistema. Em sistemas de dados modernos e altamente disponíveis, onde múltiplos nós colaboram, manter a consistência dos dados pode ser desafiador.

“A consistência dos dados é um problema complexo,” observou Herrell. “Temos um subsistema de consistência robusto há anos, e nossos clientes o testaram rigorosamente.”

Com as demandas em evolução das aplicações alimentadas por IA, a manutenção da consistência dos dados tornou-se ainda mais urgente. A nova versão 5.4 apresenta um subsistema CP (Consistency Provider) avançado que cria uma camada de dados em memória fortemente consistente, orientada pelo teorema CAP (Consistência, Disponibilidade, Partições) para gerenciar a consistência em clusters distribuídos.

Além disso, a versão 5.4 da Hazelcast apresenta uma arquitetura inovadora Thread-Per-Core (TPC) que melhora o desempenho computacional em 30% por meio de capacidades de threading aprimoradas.

“A maioria dos desenvolvedores entende que priorizar a consistência pode desacelerar o sistema, o que é um trade-off comum,” explicou Herrell. “Ao integrar consistência avançada com TPC, minimizamos esse trade-off, garantindo desempenho máximo junto com forte consistência.”

Armazenamento em Camadas: Atendendo às Demandas de Dados da IA

A capacidade de processamento de dados em memória da plataforma Hazelcast é essencial, mas cargas de trabalho modernas de IA e ML frequentemente exigem armazenamento extensivo que ultrapassa os limites em memória. É aqui que a nova capacidade de armazenamento em camadas se torna inestimável, oferecendo diferentes níveis de desempenho para o processamento de dados em tempo real.

“No âmbito da IA, a fome por dados é insaciável,” afirmou Herrell. “Manter tudo em memória pode ser custoso. O armazenamento em camadas permite que os usuários escalem suas soluções de armazenamento para lidar efetivamente com cargas de trabalho de IA e ML dentro de um único ambiente coeso.”

Acelerando a IA para Detecção de Fraude

A plataforma da Hazelcast tem sido utilizada em diversas aplicações de IA e ML, especialmente na detecção de fraudes.

Herrell destacou o uso da plataforma Hazelcast por uma grande empresa de cartões de crédito para detecção de fraudes em tempo real. Quando um cartão de crédito é passado, o terminal de pagamento rapidamente verifica o status de aprovação. Essa decisão de aprovação deve ocorrer em menos de 50 milissegundos.

“Nesse breve intervalo, processamos seis algoritmos de ML distintos para detecção de fraudes e geramos uma pontuação composta, fornecendo uma resposta bem informada sobre se a transação deve ser aprovada,” explicou Herrell.

Em resumo, a versão 5.4 da Hazelcast eleva as capacidades de processamento de dados em tempo real, oferecendo consistência aprimorada e soluções de armazenamento cruciais para cargas de trabalho de IA, abrindo caminho para decisões mais rápidas em diversas aplicações, incluindo detecção de fraudes.