모든 것을 실시간 데이터에 중점을 두고 런던에서 하루를 시작한 후 샌프란시스코에서 개발자 중심의 하루를 보낸 후 뉴욕에서 RedisDays 2022는 최신 Redis 개발에 대한 모든 세션으로 하루를 마감했습니다. 인공 지능/머신 러닝(AI/ML)에서.
RedisDays New York 세션은 모든 최신 데이터 스택이 성능 우선 접근 방식으로 구축되어야 함을 분명히 했습니다. 즉, Redis CMO Mike Anand가 기조 연설에서 설명한 것처럼 "현대 데이터 모델 및 처리 엔진을 지원하고 AI/ML을 활성화하고 구성 가능한 마이크로서비스를 제공해야 합니다." 개발 경험은 빠르고 스마트하며 그리고 단순 . AI/ML 알고리즘으로 구동되는 마이크로서비스 기반 앱과 분석이 종단 간 실시간 사용자 경험을 제공하는 데 어떻게 도움이 됩니까? 오늘의 세션, 어떤 내용을 다루었는지 살펴보고 온디맨드 방식으로 전체 녹음을 시청해 보겠습니다.
기조 연설:"금융 서비스" 애플리케이션에 실시간 AI 도입
마이크 아난드
최고 마케팅 책임자, Redis
마이크 아난드(Mike Anand)는 “디지털 세계는 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. "온라인 구매, 온라인 게임, 송금, 신용카드 결제 등 이 모든 것이 실시간 데이터로 수행됩니다." 일상적인 프로세스 중 많은 부분이 실시간 데이터와 뚜렷하게 연결되어 있습니다.
오늘날의 고객은 즉각적인 결과와 가능한 한 간단한 프로세스를 요구합니다. 이것이 바로 레거시 시스템에 의존하는 기업이 최신 애플리케이션을 따라잡고 시작해야 하는 이유입니다. Mike가 기조 연설에서 언급했듯이 기업은 "마이크로서비스와 같은 새로운 디자인 패턴을 사용하여 [자신의] 애플리케이션을 재고해야 합니다. 또는 이벤트 스트리밍 아키텍처 .”
바로 Redis Stack입니다. "Redis Stack을 사용하면 위험한 전면 교체 전략 없이도 여전히 제자리에 있을 수 있는 레거시 시스템에 전원을 공급할 수 있습니다."라고 그는 말합니다. 기업은 Redis Stack을 사용하여 사기 탐지, 알고리즘 거래, 대출 승인, 인수, 미들 오피스, 백오피스 프로세스 등과 같은 고급 AI/ML 기반 서비스를 제공하여 애플리케이션 현대화 여정을 시작할 수 있습니다.
기업이 AI/ML을 표준 운영에 통합하는 방법과 AI/ML 운영 문제를 회피할 수 있는 방법에 대한 Mike Anand의 기조연설을 들어보세요.
타이무르 라시드
최고 비즈니스 개발 책임자, Redis
기조 연설은 금융 서비스 산업의 동향과 AI 기능으로 애플리케이션이 강화되고 보다 실시간화될 때 해결할 수 있는 특정 사용 사례에 대한 개요로 진행되었습니다. Redis의 최고 비즈니스 개발 책임자인 Taimur Rashid는 주요 차별화 요소가 고객 경험이라고 말합니다. .
그는 “디지털 애플리케이션의 기능이 점점 더 실시간으로 변하는 것을 보면 대부분의 최신 애플리케이션이 필요로 하는 다양한 기능이 있습니다.”라고 말합니다. 그 중 가장 중요한 것은 "속도 , 확장성, 상시 가동, 글로벌 배포, 보안 및 AI 강화 .” 여기서 가장 중요한 변수는 속도입니다. “금융 서비스 산업에서는 속도가 정말 중요합니다. 밀리초는 수백만, 때로는 수십억 달러의 차이를 만들 수 있습니다."
기조연설에서 Taimur는 디지털 기능, 고객 경험, 새로운 비즈니스 성장 및 금융 범죄와 같은 금융 서비스의 몇 가지 트렌드를 강조합니다. 및 사이버 보안 . "더 많은 기업이 온라인으로 운영을 전환함에 따라 전 세계적으로 이동되는 자금이 올바른 규정에 따라 적절한 방식으로 이동되고 있는지 확인할 필요가 있습니다. 조직은 금융 범죄로부터 스스로를 보호해야 합니다. 더 많은 활동이 온라인으로 이동함에 따라 사이버 보안은 매우 중요합니다. 조직 외부의 악의적인 행위자와 위협으로부터 자신을 어떻게 보호합니까?”
Redis Sr. Product Manager AI/ML Ed Sandoval이 실행 중인 벡터 유사성 검색에 대한 데모 후(자세한 내용은 다음 세션에서 설명) Taimur는 Microsoft의 고객 성공 데이터 및 AI 그룹 관리 이사인 Pascal Belaud와 토론을 나누었습니다. .
이 채팅 중에 Pascal은 Microsoft가 AI/ML을 활용하기 위해 Allstate Insurance와 같은 다양한 고객과 협력하는 방법을 설명합니다. 그가 지정하는 용도 중 일부는 고객과의 음성 통화를 캡처한 다음 AI 기술을 사용하여 기록하는 것을 포함합니다. 이 성적표는 고객에게 두 번째 연락할 필요 없이 Allstate가 모든 청구를 처리하는 데 필요한 모든 세부 정보로 즉시 풍부해집니다. 이는 모두 AI/ML 기반 디지털 애플리케이션이 추구하는 고객 경험의 일부입니다.
전체 기조 연설 보기 .
비하인드 스토리:AI를 사용하여 기업 문서에 숨겨진 거래 신호 공개
기조연설 중간에 Ed Sandoval은 Redis에서 사용할 수 있는 벡터 유사성 검색을 특징으로 하는 데모를 발표했습니다. 이 세션에서 Ed는 Microsoft의 엔터프라이즈 데이터 과학 및 금융 서비스 책임자인 Charles Morris와 함께 데모가 어떻게 구축되었는지 비하인드 스토리를 보여줍니다. Ed는 Redis의 벡터 유사성 기술에 중점을 두고 있으며 Charles는 Microsoft Azure의 ML 인프라와 데모를 빌드하는 데 사용되는 서비스에 중점을 둡니다.
이 데모에서 Ed와 Charles는 AI를 사용하여 SEC에 제출된 미국 상장 기업의 기업 문서에서 막대한 양의 중요한 정보를 노출하는 방법을 보여줍니다. 두 사람이 공동 작업에서 얻은 통찰력과 그 과정에서 배운 몇 가지 주요 교훈을 공유하는 모습을 지켜보십시오.
비하인드 스토리 시연 보기 .
기업에서 AI/ML 운영
데이터 과학자에게 권한을 부여하는 도구와 프로세스는 무엇입니까? AI/ML을 운영에 통합할 때 모든 것을 프로덕션에 적용하려면 무엇을 해야 합니까?
이 패널 토론에서 Taimur Rashid는 Forrester Research의 수석 분석가인 Mike Gualtieri 부사장과 Tecton의 공동 창립자이자 CEO인 Mike Del Balso와 함께 기계 학습의 변혁적 특성에 대해 이야기합니다. 기업은 AI/ML 기술을 주류화하려고 노력하고 있지만 안정적으로 확장하려면 어떻게 해야 할까요? 많은 조직이 레거시 시스템에서 실행되지만 디지털 공간의 증가하는 요구에 따라 어떻게 현대화합니까?
Mike Gualtieri는 "AI는 기본이 되었습니다. “기업의 전략이 되었습니다. 과학 박람회 실험이 아닙니다. 혁신 실험이 아닙니다. 대부분의 기업은 AI가 필요할 것이라고 생각합니다. AI는 소프트웨어이며 이러한 소프트웨어 개발 프로세스는 해당 모델을 확보하고 운영하며 해당 애플리케이션에서 비즈니스 가치를 얻는 데 매우 중요합니다.”
Tecton의 Mike Del Balso는 특히 Uber에서의 이전 역할과 관련하여 ML과 관련된 몇 가지 경험을 공유했습니다. "Uber(Michaelangelo)의 ML 플랫폼에 대한 우리의 목표는 ML을 민주화하는 것이었습니다."라고 그는 말합니다. "ML 인텔리전스가 제품과 고객 경험에 실제로 영향을 미칠 수 있는 처음부터 식별한 100개 이상의 사용 사례에 대해 ML을 가능하게 하기 위해."
"Enterprise AI/ML 운영을 시청하면 전체 범위를 확인할 수 있습니다. .”
간편한 마이크로서비스 패턴
마이크로 서비스 앱을 안정적으로 빌드하고 확장하기 위해 모범 사례 디자인 패턴을 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 이것이 Redis의 Field CTO인 Allen Terleto와 Orkes의 공동 설립자이자 CTO인 Viren Baraiya 간의 이 세션에서 논의된 주제입니다.
Mike Anand는 연사를 소개하기 전에 “모놀리식 애플리케이션의 오버헤드와 유연성은 용납할 수 없습니다. "마이크로서비스로의 전환과 함께 주요 이점 중 하나는 각 서비스가 자체적으로 완전히 분산된 데이터 저장소를 가질 수 있고 각 구성요소가 전체 서비스에 영향을 미치지 않고 신속하게 변경 및 업데이트할 수 있고 마이크로서비스가 중단될 경우 폭발 반경을 줄일 수 있다는 것입니다."
이 세션에서 Allen과 Viren은 오케스트레이션, 상태 관리, 오류 처리 및 관찰 가능성과 같은 마이크로서비스 문제를 살펴봅니다. 그러나 Allen이 언급한 바와 같이 규모에 따라 마이크로서비스를 성장시키는 것은 복잡할 수 있습니다. 그는 구성 요소화된 마이크로서비스로 이동할 때 "[당신은] 새로운 아키텍처 패턴, 아키텍처 문제, 새로운 기술, 특히 수백 개의 마이크로서비스로 확장할 때 걱정해야 할 함정 목록이 있습니다."라고 말합니다.
"간편한 마이크로서비스 패턴을 시청하면 마이크로서비스 디자인 패턴에 대한 더 많은 통찰력을 발견할 수 있습니다. .”