Hazelcast 5.4:透過即時處理平台提升人工智慧與數據一致性

Hazelcast 升級其即時數據處理平台至 5.4 版

Hazelcast 已推出其即時數據處理平台的 5.4 版本,專注於優化操作和人工智能(AI)工作負載的增強功能。

Hazelcast 平台作為一個即時智能應用環境,提供開源和企業版,其架構整合高速數據存儲和流處理功能,適用於數據分析、商業智能,並越來越多地應用於機器學習(ML)和 AI。隨著企業迅速採用 AI 進行延遲敏感的決策,5.4 更新進一步增強了 Hazelcast 的核心功能,以滿足生產 AI 工作流複雜的數據處理需求。重要客戶包括 JPMorgan Chase、Volvo、New York Life 和 Target。

5.4 版本的核心進展

“這是我們多年來在支持大型組織的 AI 工作負載方面的又一步驟,”Hazelcast CEO Kelly Herrell 表示。“要使 AI 提供價值,數據處理基礎架構必須可靠,而這正是我們的優勢所在。”

即時數據處理的一致性

Hazelcast 在數據進入系統時即時進行處理。在現代高可用數據系統中,多個節點協同工作,維持數據一致性是一項挑戰。

“數據一致性是一個難題,”Herrell 指出。“我們多年前便建立了強一致性的子系統,我們的客戶對其進行了嚴格測試。”

隨著 AI 應用需求的演變,維持數據一致性愈加迫切。全新 5.4 版本引入了一個先進的 CP(Consistency Provider)子系統,創造一個強一致性的內存數據層,並參照 CAP 定理(Consistency, Availability, Partitions)來管理分佈式集群中的一致性。

此外,Hazelcast 5.4 引入了創新的每核心一線程(TPC)架構,通過改進的線程能力提升了 30% 的計算性能。

“多數開發者理解,優先考慮一致性可能會降低系統速度,這是一個常見的取捨,”Herrell 解釋道。“通過整合先進的一致性與 TPC,我們最小化這一取捨,確保在維持強一致性的同時仍能實現卓越性能。”

分層存儲:滿足 AI 的數據需求

Hazelcast 平台的內存數據處理能力至關重要,但現代 AI 和 ML 工作負載往往需要超出內存限制的大量存儲。此時,新推出的分層存儲能力成為關鍵,為即時數據處理提供不同的性能級別。

“在 AI 領域,對數據的需求是不斷上升的,”Herrell 表示。“將全部數據存放於內存中成本高昂。分層存儲允許用戶擴展存儲解決方案,以有效處理 AI 和 ML 工作負載,並在一個一致的環境中整合。”

加速 AI 進行詐騙檢測

Hazelcast 的平台被應用於多種 AI 和 ML 應用,尤其是在詐騙檢測方面。

Herrell 強調,某大型信用卡公司利用 Hazelcast 平台進行即時詐騙檢測。當信用卡被刷卡時,支付終端迅速驗證批准狀態,這一批准決策必須在 50 毫秒內完成。

“在這短暫的時間窗口中,我們處理六個獨立的 ML 算法以檢測詐騙,並生成綜合評分,提供有根據的回應,以確定交易是否應被批准,”Herrell 解釋道。

總結來說,Hazelcast 5.4 提升了即時數據處理能力,提供對 AI 工作負載至關重要的一致性和存儲解決方案,為各類應用,包括詐騙檢測,鋪平了更快速的決策之路。

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