A nova geração da plataforma de dados da Microsoft é a inteligência artificial com dados - Geek Blog
Redação 26/04/2017 17 0
Aproveitar bem a inteligência das quantidades cada vez maiores de dados pode fazer a diferença entre ser o próximo disruptor do mercado ou ser relegado às páginas da história. No evento online Microsoft Data Amp, eles anunciaram vários produtos que podem ajudar a capacitar cada organização no planeta com inteligência baseada em dados. Eles estão oferecendo uma plataforma de dados abrangente para desenvolvedores e empresas para criar a próxima geração de aplicativos inteligentes que impulsionam novas eficiências, ajudam a criar melhores produtos e melhoram as experiências dos clientes.
Na transmissão ao vivo do Data Amp, na quarta-feira, 19, Scott Guthrie, Vice-presidente Executivo de Nuvem e Empresa e o Joseph Sirosh, Vice-presidente Corporativo do Grupo de Dados da Microsoft, descreveram as inovações de produtos que integram dados e Inteligência Artificial (IA) para transformar suas aplicações e seu negócio. Você pode assistir as apresentações e acessar o conteúdo técnico para saber mais sobre os anúncios.
Agora, você verá três temas-chave da inovação nos novos anúncios de produtos da Microsoft. O primeiro é a estreita integração das funções de IA em bancos de dados, data lakes e nuvem para simplificar a implantação de aplicações inteligentes. O segundo é o uso de IA dentro dos serviços para melhorar o desempenho e a segurança de dados. A terceira é a flexibilidade – a flexibilidade para que os desenvolvedores componham diversos serviços em nuvem em vários padrões de design para IA e a flexibilidade de usar Windows, Linux, Python, R, Spark, Hadoop e outras ferramentas de código aberto na construção de tais sistemas.
Hospedagem de IA onde os dados estão
Uma nova linha de inovação que você verá nos produtos da empresa é a integração profunda de IA com dados. No passado, um padrão de aplicação comum era criar modelos estatísticos e analíticos fora do banco de dados na camada de aplicação ou em ferramentas estatísticas especiais e implantar esses modelos em sistemas de produção customizados. Isso resulta em muito trabalho pesado de desenvolvedor, e o desenvolvimento e o ciclo de vida de implantação podem levar meses. Agora, a abordagem foi drasticamente simplificada com a implantação de IA, trazendo inteligência para plataformas de dados bem desenvolvidas existentes através de um novo modelo de computação: GPU deep learning. Eles adotarão essa abordagem na próxima versão do SQL Server e recursos de aprendizagem profunda e aprendizado de máquina integrados para suportar a nova geração de aplicativos de classe empresarial de IA.
Então, eles estão anunciando o primeiro RDBMS com IA integrada — uma qualidade de produção Community Technology Preview (CTP 2.0) do SQL Server 2017. Nesta versão preview, eles estão introduzindo no banco de dados suporte para uma rica biblioteca de funções de aprendizagem de máquina, e agora, pela primeira vez, suporte a Python (além de R).
O SQL Server também pode alavancar a computação acelerada da GPU NVIDIA através da interface Python/R para alimentar até mesmo os trabalhos mais intensivos de aprendizagem profunda em imagens, texto e outros dados não estruturados. Os desenvolvedores podem implementar análises aceleradas da GPU NVIDIA e IA muito sofisticada diretamente no servidor de banco de dados como procedimentos armazenados e obter ordens de maior magnitude de taxa de transferência. Além disso, os desenvolvedores podem usar todos os recursos do sistema de gerenciamento de banco de dados para simultaneidade, alta disponibilidade, criptografia, segurança e conformidade para criar e implantar aplicativos robustos de IA de classe empresarial.
Também estão lançando o Microsoft R Server 9.1, que leva o conceito de trazer inteligência para onde seus dados estão para o Hadoop e o Spark, assim como para o SQL Server. Além de vários algoritmos avançados de aprendizado de máquina da Microsoft, o R Server 9.1 introduz modelos de rede neural pré-treinados para análise de sentimento e renderização de imagens, suporta SparklyR, SparkETL e SparkSQL e GPU para redes neurais profundas. Também estão facilitando o gerenciamento de modelos com muitos aprimoramentos na implantação e na operacionalização da produção. R Tools for Visual Studio fornece um IDE estado-da-arte para desenvolvedores trabalharem com o Microsoft R Server. Uma imagem do Azure Microsoft R Server VM também está disponível, permitindo que os desenvolvedores provisionem rapidamente o servidor na nuvem.
Na nuvem, o Microsoft Cognitive Services permite infundir seus aplicativos com inteligência cognitiva. Hoje, estão anunciando que Face API, Computer Vision API e Content Moderator estão agora disponíveis no Azure Portal. Aqui estão alguns dos diferentes tipos de inteligência que os serviços cognitivos podem trazer para sua aplicação:
Face API ajuda a detectar e comparar faces humanas, organizar rostos em grupos de acordo com a similaridade visual e identificar pessoas previamente marcadas em imagens. O que será incrível no futuro para criar álbuns personalizados de forma automática e muito mais;
Computer Vision API oferece as ferramentas para entender o conteúdo de qualquer imagem: cria tags que identificam objetos, seres como celebridades ou ações em uma imagem e criam frases coerentes para descrevê-la. Agora você pode detectar pontos de referência e texto manuscrito em imagens. A detecção de manuscrito permanece em preview;
Content Moderator fornece moderação assistida por computador de texto e imagens, aumentada com ferramentas de revisão humana.
O Azure Data Lake Analytics (ADLA) é um serviço avançado de análise sem servidor onde você pode facilmente desenvolver e executar programas paralelos de transformação de dados em escala petabyte que compõem U-SQL, R, Python e .NET. Sem infraestrutura para gerenciar, você pode processar dados sob demanda, dimensionar instantaneamente e pagar apenas por tarefa. Além disso, eles incorporaram a tecnologia que está por trás dos Serviços Cognitivos dentro do U-SQL diretamente como funções. Agora você pode processar dados pesados não estruturados, como texto/imagens, extrair sentimentos, idade e outros recursos cognitivos usando o Azure Data Lake, e consultá-los/analisá-los por conteúdo. Não é apenas extrair um pedaço de informação cognitiva de cada vez, e não apenas sobre a compreensão de uma emoção ou se há um objeto em uma imagem individual, mas sim sobre integrar todos os dados cognitivos extraídos com outros tipos de dado, para que você possa realizar associações poderosas, análises e IA integrada.
Azure Data Lake Store (ADLS) é um sistema de armazenamento HDFS de nuvem sem limite que trabalha com ADLA e outros serviços de big data em escala petabyte. Eles aproveitaram para anunciar a disponibilidade geral do Azure Data Lake Analytics e Azure Data Lake Store na região Azure Norte da Europa.
Outra integração poderosa de dados e AI é a integração perfeita do DocumentDB com o Spark para permitir o aprendizado de máquina e análises avançadas em cima de dados distribuídos globalmente. Recapitulando, o DocumentDB é um serviço de banco de dados NoSQL exclusivo, distribuído globalmente e ilimitado no Azure, projetado para aplicativos de missão crítica. Concebido como tal desde o início, ele permite que os clientes distribuam seus dados em qualquer número de regiões Azure em todo o mundo, garante baixas latências de leitura e escrita e oferece SLAs abrangentes para perda de dados, latência, disponibilidade, consistência e taxa de transferência. Você pode usá-lo como seu banco de dados operacional principal ou como um lago de dados automaticamente indexado, virtualmente infinito. O conector Spark compreende a estrutura física do armazenamento DocumentDB (indexação e particionamento) e permite a computação pushdown para um processamento eficiente. Este serviço pode simplificar significativamente o processo de construção de aplicações distribuídas e inteligentes em escala global.
Também estão anunciando a disponibilidade geral do Azure Analysis Services. Criado no comprovado mecanismo de Business Intelligence (BI) do Microsoft SQL Server Analysis Services, ele oferece recursos de modelagem semântica de BI de nível empresarial com a escala, a flexibilidade e os benefícios de gerenciamento da nuvem. O Azure Analysis Services ajuda você a integrar dados de várias fontes – por exemplo, Azure Data Lake, Azure SQL DW e uma variedade de bancos de dados no local e na nuvem – e transformá-los em insights acionáveis. Ele acelera o tempo de entrega de seus projetos de BI removendo a barreira de aquisição e gerenciamento de infraestrutura. E, alavancando as habilidades de BI, ferramentas e dados que sua equipe tem hoje, você pode obter mais dos investimentos que já fez.
Reforço do desempenho e da segurança
Desempenho e segurança são centrais para bancos de dados. O SQL Server continua a liderar benchmarks de desempenho de banco de dados, e em cada release novo eles trazem melhorias significativas. O SQL Server 2016 no Windows Server 2016 contém vários registros nos benchmarks do Transaction Processing Performance Council (TPC) para desempenho de carga de trabalho operacional e analítica, e o SQL Server 2017 é ainda melhor. Eles também estão anunciando que a próxima versão do SQL Server será executada tão rápido no Linux quanto no Windows, como você verá no recém-lançado relatório TPC-H de benchmark mundial de 1TB de desempenho de data warehouse não-clusterizado alcançado com o SQL Server 2017 no Red Hat Enterprise Linux e hardware HPE ProLiant.
O SQL Server 2017 também trará desempenho revolucionário, escala e recursos de segurança para data warehousing. Com consultas analíticas até 100x mais rápidas usando Columnstores in-memory, o PolyBase para consulta única T-SQL em sistemas relacionais e Hadoop, capacidade de escalar centenas de terabytes de dados, relatórios modernos, BI móvel e muito mais, fornece uma plataforma de dados integrada para todas as suas necessidades de análise empresarial.
Na nuvem, o Azure SQL Database está trazendo inteligência para proteger seus dados e aumentar o desempenho do banco de dados. Detecção de ameaças no banco de dados Azure SQL funciona 24 horas por dia, usando o aprendizado de máquina para detectar atividades anormais de banco de dados, indicando tentativas incomuns e potencialmente prejudiciais para acessar ou explorar bancos de dados. Simplesmente ativar a Threat Detection ajuda os clientes a tornar os bancos de dados resistentes à possibilidade de invasão. Outros recursos do Azure SQL Database, como o ajuste de desempenho automático, implementam, sintonizam e validam automaticamente a performance para garantir o desempenho de consulta mais otimizado. Juntos, esses recursos inteligentes de gerenciamento de banco de dados ajudam a tornar seu banco de dados mais seguro e mais rápido automaticamente, liberando a escassa capacidade de DBA para um trabalho mais estratégico.
Soluções de IA multisserviços simples e flexíveis na nuvem
Segundo o relatório, eles estão tentando simplificar o desenvolvimento de sistemas de IA. A Cortana Intelligence é uma coleção de serviços de big data e análise totalmente gerenciados que podem ser compostos juntos para criar sofisticados aplicativos de análise e IA de qualidade empresarial no Azure. Eles anunciaram modelos de soluções da Cortana Intelligence que facilitam a composição de serviços e implementam padrões de design comuns. Esses modelos de soluções foram criados com base em projetos de melhores práticas motivados por implementações de clientes do mundo real feitas pela equipe de engenharia e incluem ofertas personalizadas (por exemplo, para aplicativos de varejo), garantia de qualidade (por exemplo, para aplicativos de manufatura) e previsão de demanda. Esses modelos aceleram seu tempo de valor para uma solução inteligente, permitindo que você implante uma arquitetura complexa em questão de minutos, em vez de dias. Os modelos são flexíveis e escaláveis ??por design. Você pode personalizá-los para suas necessidades específicas e eles são apoiados por um rico ecossistema de parceiros treinados na arquitetura e nos modelos de dados. Comece hoje visitando a galeria Azure de soluções Cortana Intelligence.
Além disso, o AppSource é um destino único para descobrir e experimentar aplicativos de negócios desenvolvidos por parceiros e verificados pela Microsoft. Parceiros como o KenSci já começaram a mostrar suas soluções inteligentes visando os tomadores de decisão de negócios no AppSource. Agora, os parceiros podem enviar aplicativos Cortana Intelligence na página "Registre um app " do AppSource.
Flexibilidade entre plataformas e código aberto
Seja no local ou na nuvem, a compatibilidade entre plataformas é cada vez mais importante nos diversos e variados padrões dos mais diversos clientes. O SQL Server 2017 será a primeira versão do SQL Server compatível com imagens de containers baseadas no Windows, Linux e Linux para Docker. Além de rodar no Windows Server, a nova versão também será executada no Red Hat Enterprise Linux, no SUSE Enterprise Linux Server e no Ubuntu. Ele também pode ser executado dentro de containers Docker em Linux ou Mac, o que pode ajudar seus desenvolvedores a gastar mais tempo em desenvolvimento e menos em DevOps.
Nunca foi tão fácil começar com os últimos avanços na plataforma inteligente de dados. Você pode se juntar a comunidade para saber mais sobre o SQL Server 2017 no Windows, Linux e em imagens de container baseadas em Linux para Docker; Serviços Cognitivos para APIs inteligentes e flexíveis para IA; transformação de dados escaláveis e inteligência da Azure Data Lake Store e Azure Data Lake Analytics; a abordagem Azure SQL Database para detecção proativa de ameaças e ajuste inteligente de banco de dados; novos modelos de soluções da Cortana Intelligence; e modelos pré-calibrados para Linux, Hadoop, Spark e Teradata no R Server 9.1.
Para saber mais, você pode ir agora mesmo à página do evento Microsoft Data Amp e assistir as principais apresentações e conteúdo técnico adicional.
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