IBM Watson AI資料向所有云平臺開放

公有云市場競爭激烈，公有云也是更多人工智慧專案的首選，IBM決定首次將其Watson技術從Big Blue防火牆中撤掉了。IBM在大會上宣佈Watson現在將作為可在任何雲及客戶資料中心內執行的行動式技術來提供。

“資料如此分散，如果必須通過移動資料來啟動每個分析專案，那就太浪費了，”IBM資料和人工智慧總經理Rob Thomas說，“我們的觀點是讓AI觸達所有資料所在的地方。”

Watson不會在AWS和Microsoft Azure雲等平臺上本地執行。相反，客戶需要在目標環境和Watson上安裝IBM Cloud Private for Data容器管理平臺，要客戶擁有Watson許可證，就可以移動到其選擇的任何雲端。

IBM Cloud Private for Data是IBM多雲戰略的一部分，該戰略的核心是讓客戶選擇雲平臺時更為透明。它是管理容器的單一環境，容器則包含應用程式執行所需的所有元素的虛擬機器。 Cloud Private for Data將Kubernetes容器編排管理器與私有映像登錄檔，使管理控制檯和監視框架相結合。

80％的企業目前在使用或計劃使用多雲，而管理和保護資料的複雜性往往會隨著他們使用的雲數量呈幾何式增加。IBM採取了一種策略，即通過將資料保留在原有位置，不強制進行大量資料傳輸，使客戶更容易重複切換工作負載。

藉助新的可移植性功能，客戶將能夠在任何雲和本地執行Watson服務，包括Watson Studio開發環境，Watson Assistant虛擬助手和Watson OpenScale AI管理框架。 IBM表示，可移植性是通過一系列IBM Cloud Private for Data構建的新的微服務來實現的，這些微服務可以在雲環境中移動和擴充套件。通過Kubernetes基礎，微服務可以在任何公有云、混合雲、多雲環境中執行。

儘管客戶必須在Watson框架內工作，但IBM仍將此舉定位為防止客戶鎖定。作為商業AI產品市場的早期進入者，IBM為Watson開發了諸多自主技術，這種策略因限制客戶選擇而曾受到指責。IBM表示，Watson支援各種開源工具，Watson執行中有85％是基於開源完成的，例如Python，R和Tensorflow，IBM不能支援10,000個開源工具，但可以支援被廣泛採用的東西。

Watson最初是一個專注於自然語言理解和資訊檢索的問答引擎，但IBM已逐步將其擴充套件到更主流的機器學習應用程式，並將其定位為開發平臺。與此同時，IBM還宣佈其業務流程管理套件的增強功能，將智慧建議融合到現有自動化流程中，該流程可通過結合機器學習演算法提高效率，從演算法上改進工作流程，而不僅僅是簡單的自動化。

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