लंदन में रीयल-टाइम डेटा पर केंद्रित एक दिन के साथ चीजों को शुरू करने के बाद, सैन फ्रांसिस्को में एक डेवलपर-केंद्रित दिन के बाद, RedisDays 2022 न्यूयॉर्क में कृत्रिम बुद्धिमत्ता / मशीन लर्निंग (AI/ML) में नवीनतम रेडिस विकास के बारे में सत्रों के एक दिन के साथ समाप्त हुआ।
RedisDays न्यूयॉर्क सत्रों ने यह स्पष्ट कर दिया कि किसी भी आधुनिक डेटा स्टैक को परफॉरमेंस-फर्स्ट दृष्टिकोण के साथ बनाया जाना चाहिए। इसका मतलब है कि यह "आधुनिक डेटा मॉडल, और प्रोसेसिंग इंजन का समर्थन करना चाहिए, AI/ML को सक्षम करना चाहिए, और कंपोजेबल माइक्रोसर्विसेज वितरित करना चाहिए," जैसा कि Redis CMO माइक आनंद ने मुख्य भाषण में वर्णित किया। डेवलपर अनुभव तेज़, स्मार्ट, और सरल होना चाहिए। AI/ML एल्गोरिदम द्वारा संचालित माइक्रोसर्विस-आधारित ऐप्स और एनालिटिक्स एंड-टू-एंड रीयल-टाइम उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने में कैसे मदद कर रहे हैं? आइए दिन के सत्रों पर एक नज़र डालें, उन्होंने क्या कवर किया, और यहां तक कि ऑन-डिमांड पूर्ण रिकॉर्डिंग भी देखें।
मुख्य भाषण: अपने "वित्तीय सेवाओं" एप्लिकेशन में रीयल-टाइम AI डालें
माइक आनंद
मुख्य विपणन अधिकारी, Redis
"डिजिटल दुनिया हमारी दैनिक दिनचर्या में इतनी गहराई से समाई हुई है," माइक आनंद कहते हैं। "ऑनलाइन खरीदारी करना, ऑनलाइन गेम खेलना, पैसे ट्रांसफर करना, क्रेडिट कार्ड से भुगतान करना - यह सब रीयल-टाइम डेटा के साथ किया जाता है।" हमारी रोजमर्रा की कई प्रक्रियाएं विशिष्ट रूप से रीयल-टाइम डेटा से जुड़ी हुई हैं।
आज के ग्राहक तत्काल परिणाम और यथासंभव सरल प्रक्रिया की मांग करते हैं। इसलिए लीगेसी सिस्टम पर भरोसा करने वाली कंपनियों को पकड़ने और आधुनिक एप्लिकेशन बनाना शुरू करने की आवश्यकता है। जैसा कि माइक मुख्य भाषण में नोट करते हैं, कंपनियों को "माइक्रोसर्विसेज या इवेंट-स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर जैसे नए डिजाइन पैटर्न का उपयोग करके [अपने] एप्लिकेशन पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है।"
यहीं रेडिस स्टैक आता है। "रेडिस स्टैक आपको जोखिम भरे रिप-एंड-रिप्लेस रणनीति के बिना अभी भी मौजूद आपके लीगेसी सिस्टम को शक्ति देने की अनुमति देता है," वे जारी रखते हैं। रेडिस स्टैक के साथ, कंपनियां उन्नत AI/ML-संचालित सेवाएं जैसे धोखाधड़ी का पता लगाना, एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, ऋण स्वीकृति, अंडरराइटिंग, मिडिल ऑफिस, बैक-ऑफिस प्रक्रियाएं, और बहुत कुछ वितरित करके अपने एप्लिकेशन आधुनिकीकरण यात्रा शुरू कर सकती हैं।
माइक आनंद से यह सुनने के लिए मुख्य भाषण सुनें कि व्यवसाय अपने मानक संचालन में AI/ML को कैसे एकीकृत कर सकते हैं और AI/ML को संचालित करने की चुनौती को कैसे पार कर सकते हैं।
तैमूर राशिद
मुख्य व्यवसाय विकास अधिकारी, Redis
मुख्य भाषण वित्तीय सेवा उद्योग में रुझानों और विशिष्ट उपयोग के मामलों के अवलोकन पर आगे बढ़ा, जिन्हें संबोधित किया जा सकता है जब एप्लिकेशन AI क्षमताओं द्वारा मजबूत होते हैं और अधिक रीयल-टाइम बन जाते हैं। Redis के मुख्य व्यवसाय विकास अधिकारी तैमूर राशिद नोट करते हैं कि मुख्य अंतर ग्राहक अनुभव है।
"जब आप डिजिटल एप्लिकेशन क्षमताओं को अधिक रीयल-टाइम बनते देखते हैं, तो विभिन्न अनिवार्यताएं हैं जो अधिकांश आधुनिक एप्लिकेशन के पास हैं," वे नोट करते हैं। उनमें से प्रमुख हैं "गति, स्केलेबिलिटी, ऑलवेज-ऑन रहना, वैश्विक वितरण, सुरक्षा, और AI-एन्हांस्ड।" गति यहां सबसे महत्वपूर्ण चर है। "वित्तीय सेवा उद्योग में, गति वास्तव में मायने रखती है। मिलीसेकंड लाखों, कभी-कभी अरबों डॉलर के बीच अंतर पैदा कर सकते हैं।"
मुख्य भाषण में, तैमूर वित्तीय सेवाओं में कुछ रुझानों पर प्रकाश डालते हैं, जैसे डिजिटल क्षमताएं, ग्राहक अनुभव, नया व्यवसाय विकास, साथ ही वित्तीय अपराध, और साइबर सुरक्षा। "जैसे-जैसे अधिक व्यवसाय अपने संचालन को ऑनलाइन स्थानांतरित करते हैं," वे कहते हैं, "वैश्विक स्तर पर ले जाए जा रहे पैसे को उचित तरीके से और सही नियमों के अनुसार ले जाने को सुनिश्चित करने की आवश्यकता है। संगठनों को वित्तीय अपराध से खुद को बचाने की आवश्यकता है। अधिक गतिविधि ऑनलाइन स्थानांतरित होने के साथ, साइबर सुरक्षा बहुत महत्वपूर्ण है। आप अपने संगठन के बाहर खराब अभिनेताओं और खतरों से खुद को कैसे बचाते हैं?"
रेडिस के वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक AI/ML एड सैंडोवल के वेक्टर समानता खोज पर एक डेमो के बाद (इस पर अगले सत्र में अधिक), तैमूर Microsoft के ग्राहक सफलता डेटा और AI समूह के प्रबंध निदेशक, पास्कल बेलौड के साथ चर्चा के लिए बैठे।
इस चैट के दौरान, पास्कल बताते हैं कि Microsoft विभिन्न ग्राहकों के साथ कैसे काम करता है, जैसे Allstate Insurance, उदाहरण के लिए, AI/ML का लाभ उठाने के लिए। उनके द्वारा निर्दिष्ट कुछ उपयोगों में ग्राहकों के साथ वॉयस कॉल कैप्चर करना शामिल है, जिन्हें AI तकनीकों का उपयोग करके ट्रांसक्राइब किया जाता है। ये ट्रांसक्रिप्ट तुरंत उन सभी विवरणों के साथ समृद्ध होते हैं जिनकी Allstate को ग्राहक से दूसरी बार संपर्क किए बिना किसी भी दावे को संभालने के लिए आवश्यकता होती है। यह सब ग्राहक अनुभव का हिस्सा है जिसे AI/ML-संचालित डिजिटल एप्लिकेशन की दिशा में काम कर रहे हैं।
पूर्ण मुख्य भाषण देखें।
पर्दे के पीछे: कॉर्पोरेट फाइलिंग में दबे ट्रेडिंग सिग्नल प्रकट करने के लिए AI का उपयोग
मुख्य भाषण के बीच में, एड सैंडोवल ने रेडिस में उपलब्ध वेक्टर समानता खोज की विशेषता वाला एक डेमो प्रस्तुत किया। इस सत्र में, एड Microsoft में एंटरप्राइज डेटा साइंस और वित्तीय सेवाओं के प्रमुख चार्ल्स मॉरिस के साथ जुड़े हुए हैं, यह दिखाने के लिए कि वह डेमो कैसे बनाया गया था। जबकि एड रेडिस के वेक्टर समानता प्रौद्योगिकी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, चार्ल्स Microsoft Azure के ML इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेमो बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
इस डेमो में, एड और चार्ल्स प्रदर्शित करते हैं कि SEC को प्रस्तुत अमेरिकी सार्वजनिक कंपनी कॉर्पोरेट फाइलिंग से दबी हुई मूल्यवान जानकारी की बड़ी मात्रा को सामने लाने के लिए AI का उपयोग कैसे किया जाता है। देखें और देखें क्योंकि वे दोनों अपने सहयोग से अंतर्दृष्टि साझा करते हैं और रास्ते में सीखे गए कुछ प्रमुख सबक।
पर्दे के पीछे का प्रदर्शन देखें।
एंटरप्राइज में AI/ML को संचालित करना
डेटा वैज्ञानिकों को सशक्त बनाने वाले उपकरण और प्रक्रियाएं क्या हैं? AI/ML को अपने संचालन में एकीकृत करते समय प्रोडक्शन में सब कुछ धकेलने के लिए क्या करने की आवश्यकता है?
इस पैनल चर्चा में, तैमूर राशिद फॉरेस्टर रिसर्च के VP, प्रिंसिपल एनालिस्ट माइक ग्वाल्टिएरी, और Tecton के सह-संस्थापक और CEO माइक डेल बाल्सो के साथ मशीन लर्निंग के परिवर्तनकारी गुणों के बारे में बात करने के लिए शामिल हुए। कंपनियां AI/ML तकनीक को मुख्यधारा में लाने की कोशिश कर रही हैं, लेकिन यह कैसे विश्वसनीय रूप से स्केल होता है? कई संगठन लीगेसी सिस्टम पर चलते हैं, लेकिन वे डिजिटल स्पेस में बढ़ती जरूरतों के साथ कैसे आधुनिक बनते हैं?
"AI मूलभूत बन गया है," माइक ग्वाल्टिएरी कहते हैं। "यह उद्यमों के लिए रणनीतिक बन गया है। यह एक साइंस फेयर प्रयोग नहीं है। यह एक नवाचार प्रयोग नहीं है। अधिकांश कंपनियों का मानना है कि उन्हें AI की आवश्यकता होगी। AI सॉफ्टवेयर है और वे सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रियाएं उस मॉडल को प्राप्त करने, इसे संचालित करने, और उन एप्लिकेशन पर व्यावसायिक मूल्य प्राप्त करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं।"
Tecton के माइक डेल बाल्सो ने ML के साथ अपने कुछ अनुभव साझा किए, विशेष रूप से Uber में उनकी पिछली भूमिका के संबंध में। "Uber में ML प्लेटफॉर्म (माइकलएंजेलो) के साथ हमारा लक्ष्य ML को लोकतांत्रिक बनाना था," वे कहते हैं। "उन 100+ उपयोग के मामलों के लिए ML को संभव बनाने के लिए जिन्हें हमने शुरुआत से पहचाना था, जहां ML इंटेलिजेंस वास्तव में उत्पाद और ग्राहक अनुभव को प्रभावित कर सकता था।"
पूरा दायरा प्राप्त करें जब आप "एंटरप्राइज में AI/ML को संचालित करना" देखते हैं।
माइक्रोसर्विस पैटर्न आसान बनाया गया
बेस्ट प्रैक्टिस डिजाइन पैटर्न को लागू करके माइक्रोसर्विस ऐप्स को मज़बूती से बनाने और स्केल करने के सर्वोत्तम तरीके क्या हैं? यह रेडिस के फील्ड CTO एलेन टेरलेटो और Orkes के सह-संस्थापक और CTO विरेन बरैया के बीच चर्चा के इस सत्र का विषय है।
"एक मोनोलिथिक एप्लिकेशन का ओवरहेड और कठोरता अस्वीकार्य है," माइक आनंद वक्ताओं का परिचय देने से पहले कहते हैं। "माइक्रोसर्विसेज की ओर बदलाव के साथ, मुख्य लाभों में से एक यह है कि प्रत्येक सेवा का अपना पूरी तरह से विकेंद्रीकृत डेटा स्टोर हो सकता है और प्रत्येक घटक को पूरे सेवा को प्रभावित किए बिना जल्दी से बदला और अपडेट किया जा सकता है, जबकि ब्लास्ट रेडियस को कम किया जा सकता है यदि एक माइक्रोसर्विस डाउन हो जाती है।"
इस सत्र में, एलेन और विरेन माइक्रोसर्विस मुद्दों पर गौर करते हैं, जैसे ऑर्केस्ट्रेशन, स्टेट मैनेजमेंट, त्रुटि संचालन, और ऑब्जर्वेबिलिटी। लेकिन जैसा कि एलेन ने नोट किया, स्केल पर माइक्रोसर्विसेज को बढ़ाना जटिल हो सकता है। वे नोट करते हैं कि जब घटक माइक्रोसर्विसेज की ओर बढ़ते हैं, तो "[आपके पास] नए आर्किटेक्चरल पैटर्न, आर्किटेक्चरल चिंताएं, नई प्रौद्योगिकियां, चिंता करने के लिए नुकसान की एक लॉन्ड्री सूची होती है, विशेष रूप से जब आप सैकड़ों माइक्रोसर्विसेज तक स्केल करते हैं।"
जब आप "माइक्रोसर्विस पैटर्न आसान बनाया गया" देखते हैं तो माइक्रोसर्विस डिजाइन पैटर्न में अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करें।
