Artificial intelligence, machine learning, and deep learning have rapidly become critical for businesses and organizations. AI is affecting businesses and organizations across industries, being everywhere across the technology stack. Deploying these technologies, however, can be complicated. As data scientists strive to build their models, they often encounter a lack of alignment between rapidly evolving tools, influencing productivity and collaboration among themselves, software developers, and IT operations. Scaling AI/ML deployments can be resource-limited and administratively complex while requiring expensive graphics processing unit (GPU) resources for hardware acceleration. Popular cloud platforms offer scalability and attractive toolsets, but those same tools often lock users in, limiting architectural and deployment choices.
Ali ste pripravljeni peljati svojo oblačno zgodbo na višjo raven? Red Hat Openstack Platform je vaša popotnica do najsodobnejših funkcij in robustnega delovanja z enostavnim upravljanjem, možnostmi razširitve, visoko učinkovitostjo in visokimi performančnimi zmogljivostmi.
Ne glede na to, ali ste majhno inovativno podjetje, ki išče rast, ali pa veliko podjetje, ki išče varnost in skalabilno okolje za svoje aplikacije, je Red Hat Openstack Platform prava izbira.
Turbonomic Application Resource Management je orodje za upravljanje z aplikacijskimi viri (resource-i):
Poslovni vpliv uporaba Turbonomica: Izboljšuje učinkovitost delovanja aplikacij in preprečuje napake povezane s pomanjanjem virov. Optimizira porabo virov, ter zmanjšuje infrastrukturne stroške v lokalnem podatkovnem centru in/ali javnem oblaku.
V zadnjem času skoraj ne mine dan, da ne bi slišali novico ali pogovora o umetni inteligenci, ker je predvsem posledica ChatGPT. Uporaba le tega se je v zadnjem času ekstremno povečala in vse več je tudi raznih tehnoloških rešitev, ki imajo integrirano to storitev. Umetna inteligenca seveda temelji na sprotnem učenju in to lahko predstavlja težavo, če gre za osebne podatke oz. za podatke, ki so last neke organizacije. Predstavili bomo rešitev, kako uporabljati in učiti modele v lokalnem okolju, brez bojazni, da bi se podatki znašli tudi pri nekomu drugemu.
In this session we will talk about Strimzi, an open source project that provides Kubernetes operators for easy deployment and operation of Kafka clusters. We will talk about the challenges of running Apache Kafka on our own, as well as the particular challenges of running it in the Kubernetes cloud environment. In the process we will hopefully dispel some misconceptions about Kafka.
Companies must shift to new digital operating models to compete and stay relevant. Data is the currency and a strategic asset. Re-platforming of CORE DATABASE PLATFORMS is central to this shift.
V predavanju bomo naslovili prednosti, ki jih prinašajo novejše verzije ogrodij, pri razvoju rešitev. Na primeru bomo predstavili razvoj mikrostoritvene informacijske rešitve, z uporabo ogrodij Quarkus (Java) in Angular, ter knjižnjice jOOQ. Dotaknili se bomo tudi samega razvojnega okolja, ter obvladovanja cikla sprememb preko CI/CD in GitOps postopkov, znotraj GitLab platforme.