OpsRampモニター:ITコスト削減、セルフサービス、Tiny AI

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この問題で:

  • ITコストを削減する簡単な方法
  • ITにおけるセルフサービスツールの役割
  • 小さなAIがやってくる
  • 有望なキャリア:データエンジニア

ITファイヤーセールの時間ですか? CIOは、それをタイトに保つために上司から銃の下にあります。これはあなたが思っているほど難しくはないかもしれませんし、インフラストラクチャの人々が助けることができます。ガートナーの論説が登場CIOダイブ レイアウトITコスト削減オプションを評価する際の10のルール、たとえば、現金に最も影響を与える領域を最初に見つけることによって。 SaaSまたはIaaS所有するハードウェア資産を削減するのとは対照的です(2018年の資産カテゴリ別の業界横断的なIT支出の13%しか占めていませんでした)。」ガートナーの研究者は、十分に活用されていないインフラストラクチャ資産の廃止、IaaSの採用、過剰な、重複した、または未使用のソフトウェアライセンスのキャンセルなど、脂肪を削減する「簡単な方法」の例もいくつか示しました。

セルフサービスの時代。 私の80歳の母は、セルフサービスのファンではありません。彼女は1,000ドルのiPhoneを手に取り、番号をダイヤルし、問題が発生したときに誰かと話したいと思っています。しかし、今日の多くの人々は自分自身を助けることを好み、テクノロジーを使えばそうするのは簡単です。現在、セルフサービスツールは、技術の専門知識の役割やレベルに関係なく、すべての人がよりスマートに、より独立して作業できるように支援しています。 

ガートナーは予測します 2023年までに 企業の90%は、Iの「デジタルツールボックス」を提供するセルフサービスプラットフォームなしでは、DevOpsイニシアチブを拡張できません。&O機能 DevOpsチームが製品を一貫して大規模に作成、リリース、管理できるようにします。で最近のインタビューOpsRampブログでは、ITワークプレイスの専門家であるMartha Hellerが、ローコードプラットフォームを含むセルフサービスツールが、ビジネスユーザーが自分でマイナーな技術的タスクを実行できるようにすることで、ITリーダーがデジタル変化の加速に対応するのにどのように役立っているかについて説明しています。ボットの開発、インタラクティブレポート、またはクラウドリソースのプロビジョニングとして。

TinyAIはエッジコンピューティングを最適化します。 MIT TechnologyReviewがトップ10の画期的なテクノロジー予測 水曜日に。 MITRの編集者がまとめた発明の折衷的なリストの中には、小さなAIがあります。「今日から、AIはさらに機能的になり、電話やウェアラブルで独立して実行されるようになります。この機能により、デバイスがAI主導の機能を使用するためにクラウドを必要とするのを防ぐことができます。」 

そのようなことが本当に重要なときにクラウドの費用と遅延を回避することは、エッジコンピューティングの約束です。 インフォメーションウィーク についての広範な説明を公開しました 小さな機械学習工学、これは会議の合間に7分の価値があります。スニペットは次のとおりです。「過去数年間で、オープンソースのAIモデルコンパイラが市場に登場し、ツールチェーンがAIモデルを自動的に最適化して、モデルの精度を損なうことなく、高速で効率的なエッジ実行を実現しています。」 

コンパイラのリストにはAWSが含まれています NNVMコンパイラ、インテルNgraph、 グーグル XLAおよびNVIDIA TensorRT 3。著者は、Tiny MLの動きを、「デバイス上のAIワークロードを、超低電力でリソースに制約のあるエッジデバイスにインストールされたコンパクトなランタイムとライブラリによって実行できるようにする」新しいアプローチとして定義しています。

今のところ、5GとIoTはあくびを誘発します。それは(シリコンバレーで)昔の話です。科学者は、大きなビジネス上の問題を解決するための画期的なテクノロジーを作成します。幹部は何年もの間それについて聞いています。それは大ファンファーレでローンチしますが、それでも、興味は生ぬるいです。 

この場合、5Gワイヤレスのリリースについて話します。 5Gが解決する問題(ビデオやその他の高帯域幅でデータ集約型のアプリやサービスの使用による応答時間の低下)は現実のものですが、多くの企業はまだ採用の計画段階にあります。 NSによる調査TechRepublic5GアクセシビリティがIoTプロジェクトに与える影響に焦点を当てています。「より高い帯域幅、低遅延、超信頼性が約束されているにもかかわらず、調査回答者の半数以上(56%)が次のように述べています。 5Gの可用性はIoTプロジェクトを加速していません彼らの組織で。」その理由の1つは、4Gが「十分に」機能するためです。ただし、5Gの導入に取り掛かったとき、調査対象者の61%が、フィールドでの資産のリモート監視が5Gの可用性を活用した最も人気のあるIoTプロジェクトであると述べました。 

ITの新しいキャリアトラックをお探しですか?データサイエンティストとしての魅力的なプロファイルを持っていない場合でも、データエンジニアは需要があります。新しいスタック 報告するデータエンジニアデータベース、処理システム、およびその他のアーキテクチャを開発、構築、テスト、および保守します。著者はLinkedInからのデータを編集して、データサイエンティストの仕事と比較したデータエンジニアリングの仕事の資格のある候補者の相対的な不足を示しています。 「データを成功させるには、インフラストラクチャを構築してデータを準備するためのデータエンジニアの専門知識と、このデータを使用して分析、アルゴリズム、研究を開発するデータサイエンティストのスキルが必要です。どちらの分野でも人材が不足していると、人件費が上昇し、データサイエンスプロジェクト全体が破滅する可能性があります。」

次のステップ:

State-of-AIOps-report-CTA


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