Möglichkeiten für Entwickler zur Erweiterung ihrer MySQL-Anwendungen um Machine Learning-Funktionen "HeatWave ML" sorgt für die vollständige Automatisierung von Modelltraining, Inferenz und Erläuterung
Oracle gibt bekannt, dass "Oracle MySQL HeatWave" ab sofort maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) innerhalb von Datenbanken unterstützt. Oracle MySQL HeatWave ist damit ein MySQL Cloud-Datenbankservice, der dies zusammen mit Transaktionsverarbeitung und -analyse ermöglicht. MySQL HeatWave ML automatisiert den ML-Lebenszyklus vollständig und speichert alle trainierten Modelle in der MySQL-Datenbank, sodass keine Daten oder das Modell in ein Tool oder einen Service für maschinelles Lernen verschoben werden müssen. Die Beseitigung des ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load) reduziert die Komplexität der Anwendungen, senkt die Kosten, und verbessert die Sicherheit der Daten und des Modells. HeatWave ML ist in allen 37 im Rahmen des MySQL HeatWave Cloud-Datenbankservices verfügbar.
Bisher war das Hinzufügen von Machine Learning Funktionen zu MySQL-Anwendungen für viele Entwickler sehr schwierig und zeitaufwendig. Zum einen werden Daten aus der Datenbank in ein anderes System extrahiert, um ML-Modelle zu erstellen und bereitzustellen. Dieser Ansatz erzeugt mehrere Silos für die Nutzung von maschinellem Lernen auf Anwendungsdaten und führt zu Latenz durch notwendigen Datenaustausch.
Er führt außerdem zur Verteilung von Daten aus der Datenbank, was diese anfälliger für Sicherheitsbedrohungen macht und zudem das Programmieren in multiplen Entwicklungsumgebungen erschwert. Zum anderen erwarten bestehende Dienste, dass Entwickler Experten für den ML-Modelltrainingsprozess und diesen anleiten, ansonsten wird das Modell suboptimal, was die Genauigkeit von Vorhersagen beeinträchtigt. Schließlich enthalten die meisten vorhandenen ML-Lösungen keine Funktionalität, um Erläuterungen dazu zu liefern, warum die von Entwicklern erstellten Modelle spezifische Vorhersagen liefern. (Oracle: ra)
Artec IT Solutions, Spezialistin für Datenmanagement und Datensicherheit, hat die neue Version 6.92 der Firmware AOS (Artec OS) für das Live-Archiv EMA veröffentlicht. Mit dem Update wird insbesondere die Sicherheitsarchitektur von EMA weiter gestärkt. So vollzieht Artec im Zuge des Release nun den Umstieg auf den neuen Cloud Connector.
DocuWare bringt eine neue KI-basierte Lösung für Intelligent Document Processing (IDP) auf den Markt. "DocuWare IDP" ermöglicht die Extraktion, Interpretation und Klassifizierung von Daten selbst aus komplexesten Dokumenten. Das Produkt ist nicht nur in Verbindung mit DocuWare Cloud bzw. DocuWare On-Premises einsetzbar, sondern auch als eigenständiges Produkt erhältlich.
Nutanix, Spezialistin für hybrides Multicloud-Computing, hat ihre KI-Infrastrukturplattform um ein neues Cloud-natives Angebot erweitert: "Nutanix Enterprise AI" (NAI). Es lässt sich auf unterschiedlichsten Kubernetes-Plattformen bereitstellen, am Edge, im Rechenzentrum und auf Public-Cloud-Services wie AWS EKS, Azure AKS und Google GKE. NAI bietet ein konsistentes Hybrid-Multicloud-Betriebsmodell für beschleunigte KI-Workloads.
IBM kündigte "Autonomous Security for Cloud" (ASC) an, eine KI-gestützte Lösung von IBM Consulting, die das Cloud-Sicherheitsmanagement und die Entscheidungsfindung automatisieren soll, um das Risiko für Unternehmen zu minimieren, die die Nutzung der Cloud auf Amazon Web Services (AWS)-Umgebungen beschleunigen möchten.
Das neue "Sustainability Management"-Modul der IFS Cloud und die ESG-Expertise von PwC UK erleichtern das Nachhaltigkeitsmanagement und helfen Unternehmen dabei, die Anforderungen der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) zu erfüllen.
Omada, Anbieterin von Identity Governance und Administration (IGA), gibt die Erweiterung ihrer "Omada Identity"-Cloud-Plattform um Analysefunktionen für Benutzerrollen auf Basis von Machine Learning (ML) bekannt.
Informatica gab die Einführung von drei hochentwickelten Funktionen für Microsoft Azure bekannt. Mit ihnen können KI- und analysebasierte Innovationen anhand zuverlässiger Daten entwickelt, bereitgestellt und aktiviert werden.
Tricentis, Anbieterin von Continuous Testing und Quality Engineering, stellt erweiterte Cloud-Funktionen für ihre Lösung "Tricentis Tosca" vor. Diese ermöglichen Unternehmen eine End-to-End-Testautomatisierung in der Cloud.
Fortinet hat die Markteinführung von "Lacework FortiCNAPP" bekannt gegeben. Diese einheitliche, KI-gestützte Plattform ermöglicht die Absicherung der gesamten Umgebung - vom Code bis zur Cloud - aus einer Hand.
Bereits 2015 präsentierte SAP mit S/4HANA eine neue Softwaregeneration, die als sofort einsatzbereites Cloud-ERP die neuesten branchenspezifischen Best Practices und kontinuierliche Innovationen versprach.
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