Sylabs是性能密集型容器技術(shù)的工具和服務(wù)提供商，該公司發(fā)布了對2024年行業(yè)前景的預(yù)測。該公司預(yù)測，在性能可移植性、人工智能(AI)和AIOps(人工智能運(yùn)營)工作負(fù)載管理、遵守FAIR原則(科學(xué)數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)(Findable)可訪問(Accessible)可互操作(Interoperable)可重用(Reusable)的管理原則)、機(jī)密計(jì)算和容器安全等關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)⑷〉弥卮筮M(jìn)展。

使DevOps適應(yīng)AI革命：性能可移植性范式

隨著人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的快速發(fā)展，性能可移植性對DevOps(開發(fā)運(yùn)營)團(tuán)隊(duì)來說將變得越來越重要。主要驅(qū)動(dòng)因素是在不同硬件之間保持應(yīng)用程序效率，特別是當(dāng)工作負(fù)載從云擴(kuò)展到邊緣和高性能計(jì)算(HPC)環(huán)境時(shí)。隨著DevOps團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)對來自行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和初創(chuàng)公司的專業(yè)人工智能硬件的興起，這一戰(zhàn)略要求變得至關(guān)重要，這進(jìn)一步使DevOps經(jīng)理的處境復(fù)雜化。

Sylabs戰(zhàn)略副總裁Keith Cunningham表示:“性能可移植性越來越成為一種戰(zhàn)略需要，尤其是在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。面對多樣化的硬件，開發(fā)者必須確保跨平臺(tái)的應(yīng)用效率。兼容開放容器計(jì)劃(OCI)的計(jì)算容器技術(shù)，如singarityce，彌合了HPC和IT DevOps之間的差距。這種整合是充分利用人工智能潛力的關(guān)鍵。通過將高性能計(jì)算的強(qiáng)大和精確與DevOps實(shí)踐的敏捷性和自動(dòng)化相協(xié)調(diào)，開發(fā)人員可以促進(jìn)更加無縫、高效和創(chuàng)新的開發(fā)過程，這對于適應(yīng)快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境至關(guān)重要。”

描繪AIOps的演變：向先進(jìn)容器化飛躍

AIOps(人工智能運(yùn)營)領(lǐng)域預(yù)計(jì)將以穩(wěn)定的25%復(fù)合年增長率(CAGR)發(fā)展，正在經(jīng)歷由多種因素推動(dòng)的轉(zhuǎn)型，特別是通過容器化軟件實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的現(xiàn)代化以及更先進(jìn)和復(fù)雜的人工智能技術(shù)的集成。在這種情況下，容器化扮演的關(guān)鍵角色是顯而易見的，因?yàn)锳IOps實(shí)踐者努力提高系統(tǒng)的可伸縮性、可靠性和效率。先進(jìn)的容器解決方案擅長在具有重要訪問和安全要求的各種環(huán)境中運(yùn)行，對于確保隔離和一致性至關(guān)重要。這些方面對于有效擴(kuò)展人工智能操作和確保強(qiáng)大的故障恢復(fù)機(jī)制至關(guān)重要。

在這種不斷發(fā)展的場景中，AIOps從業(yè)者利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法將事件與業(yè)務(wù)聯(lián)系起來，從而改進(jìn)預(yù)測分析。這種戰(zhàn)略方法導(dǎo)致更快和更有效的IT決策，使復(fù)雜系統(tǒng)的管理和自動(dòng)化具有更高的效率。

展望2024年，隨著AIOps軟件供應(yīng)商整合生成式人工智能(GenAI)，預(yù)計(jì)將是一個(gè)重要的里程碑。AIOps中的這種技術(shù)進(jìn)步將加速其采用，并引入更復(fù)雜和響應(yīng)性更強(qiáng)的操作能力，最終提高服務(wù)水平協(xié)議(SLA)的依從性。軟件開發(fā)人員對AIOps應(yīng)用程序中容器化的日益偏好反映了一個(gè)更廣泛的行業(yè)趨勢，即安全、可擴(kuò)展和高效地部署人工智能驅(qū)動(dòng)的操作。

Cunningham表示:“我們預(yù)計(jì)先進(jìn)的容器化和人工智能技術(shù)將推動(dòng)AIOps的革命。這種集成改變了IT運(yùn)營，增強(qiáng)了可擴(kuò)展性和安全性，并顯著提高了運(yùn)營效率。容器化將成為這個(gè)新時(shí)代的基石，使AIOps能夠以更高的敏捷性和精確度處理日益復(fù)雜的現(xiàn)代IT系統(tǒng)。”

協(xié)作與創(chuàng)新：FAIR原則滿足現(xiàn)代人工智能研究

從科學(xué)計(jì)算中汲取靈感，人工智能研究人員準(zhǔn)備將人工智能領(lǐng)域與可查找性、可訪問性、互操作性和可重用性的原則更緊密地結(jié)合起來。這種由計(jì)算容器技術(shù)的進(jìn)步所驅(qū)動(dòng)的一致性，預(yù)計(jì)將在小組和組織中培養(yǎng)高度的協(xié)作。結(jié)果將大大改善容器化人工智能工作流及其相關(guān)數(shù)據(jù)集的分布和同行評審。采用這些原則將提高人工智能研究的效率、整合和透明度，促進(jìn)集體改進(jìn)，并開發(fā)更具彈性的人工智能應(yīng)用。

此外，通過容器化實(shí)現(xiàn)人工智能工作流程的標(biāo)準(zhǔn)化，有望解決普遍存在的“在我的機(jī)器上工作”問題，幫助在不同的計(jì)算環(huán)境中建立更一致的體驗(yàn)。此舉旨在加強(qiáng)人工智能模型的可重復(fù)性和可靠性，反映出FAIR科學(xué)計(jì)算工作流程所取得的進(jìn)步。這種做法有望提高人工智能操作的可擴(kuò)展性和效率，特別是在那些利用為性能密集型環(huán)境量身定制的容器平臺(tái)的操作中。

機(jī)密計(jì)算：容器安全的下一個(gè)邁進(jìn)

Sylabs預(yù)計(jì)，在容器化環(huán)境中，對高級(jí)安全措施的需求將不斷增長，重點(diǎn)是在容器內(nèi)使用期間保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。機(jī)密計(jì)算成為了這一領(lǐng)域的關(guān)鍵參與者，它通過將數(shù)據(jù)隔離在處理器架構(gòu)的安全區(qū)域內(nèi)，從而獨(dú)特地保護(hù)使用中的數(shù)據(jù)，該架構(gòu)專為增強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)而設(shè)計(jì)。這種方法補(bǔ)充了針對靜態(tài)和傳輸數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)安全措施，并降低了與內(nèi)存訪問和容器內(nèi)執(zhí)行環(huán)境相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。

Cunningham說:“我們預(yù)計(jì)將轉(zhuǎn)向更安全和高效的容器技術(shù)，特別是通過將機(jī)密計(jì)算解決方案集成到現(xiàn)有的工作流程中。這些集成將在保持系統(tǒng)可訪問性和功能的同時(shí)增強(qiáng)安全性。機(jī)密計(jì)算將成為現(xiàn)代容器安全戰(zhàn)略中至關(guān)重要的前瞻性組成部分。”

向數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的下一代容器解決方案轉(zhuǎn)變

到2024年，該行業(yè)將面臨一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)——傳統(tǒng)的企業(yè)容器解決方案往往不足以滿足高級(jí)、性能密集型計(jì)算環(huán)境(如人工智能應(yīng)用程序)的需求。這種需求在共享環(huán)境中尤其真實(shí)，在共享環(huán)境中，安全性和訪問變得至關(guān)重要，這促使人們向容器工作流轉(zhuǎn)變，這種容器工作流集成了為大規(guī)模、數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境量身定制的容器。這些復(fù)雜的環(huán)境以高計(jì)算需求和復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理為特征，需要混合容器技術(shù)來克服傳統(tǒng)產(chǎn)品中的一些技術(shù)差距。

Cunningham表示:“面對人工智能和數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的復(fù)雜需求，企業(yè)對Singularity容器的興趣明顯激增。Singularity是專門為解決現(xiàn)代橫向擴(kuò)展計(jì)算中固有的可擴(kuò)展性和復(fù)雜性挑戰(zhàn)而設(shè)計(jì)的。在社區(qū)主導(dǎo)的改進(jìn)下，它經(jīng)歷了重大的發(fā)展，現(xiàn)在與已建立的OCI工作流無縫集成，為要求苛刻的應(yīng)用程序提供可擴(kuò)展性、健壯的安全性和更高的效率。此外，其增強(qiáng)的互操作性提高了跨各種計(jì)算環(huán)境的性能，并擴(kuò)展了其對各種工作負(fù)載的適應(yīng)性，與各種高級(jí)編排和管理系統(tǒng)無縫結(jié)合。隨著越來越多的公司選擇Sylabs的解決方案來提升其系統(tǒng)的性能和安全性，我們預(yù)計(jì)Sylabs將進(jìn)一步發(fā)展，而無需對工作流程進(jìn)行顛覆性的改革。”