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拥抱AI与自动化浪潮Red Hat助力企业踏上高速运营之路

  • 范菩盈台北

开源解决方案供应商Red Hat于日前举办「2024 AI人工智能趋势现况」高端经理人交流会暨「Ansible Automates 2024 Taipei」论坛,汇聚学界与业界专家,及Red Hat众多技术菁英,共同探讨如何应用AI与自动化,提高企业营运效率、打造未来竞争力。


图题:Red Hat台湾区总经理孙媛音。Red Hat

Red Hat台湾区总经理孙媛音表示,企业在导入AI时,必须注意以下4大重点:验证AI生成内容的正确性、整合既有环境、重新检视网安架构,避免使用AI而造成数据外泄风险、找到或培养更多优秀人才,如此才能运用AI强化企业的数码韧性。


图标:台湾大学信息工程学系教授陈縕侬。Red Hat

陈縕侬:导入AI应用前,先培养主管和员工的数码心态

台湾大学信息工程学系副教授陈縕侬认为,导入AI的第一步应从人开始。陈縕侬进一步说明,生成式AI大放异彩后,许多人都在担心工作被AI取代的风险,其实AI不会取代人类,而是成为人的协作夥伴,帮助人们更有效率的完成工作,因此,不会使用AI的人未来将会渐渐失去个人竞争力,甚至被善于使用AI的人取而代之。

对企业来说亦是如此,若没有导入AI应用,很可能会失去市场竞争力,但在导入AI技术与应用前,组织文化的调整至关重要。

首先,企业需培养主管和员工的数码心态,使其了解科技的运作原理、部署流程,以及组织需要进行什麽样的变革程序,才能好好运用各种科技。其次,组织要具备「变革管理」的能力,才能不断调整以因应外界变化。第三,想像AI在未来工作中的型态,并根据应用类型来决定应该采取抽取式或生成式AI技术。

Tony Xu:2024红帽高峰会,大规模引进AI技术

迎合AI发展趋势,Red Hat近来亦积极将生成式AI技术整合至既有IT平台,协助企业最大化AI创新价值。Red Hat商业价值总监Tony Xu分享,5月初在「2024红帽高峰会(Red Hat Summit 2024)」上所公布的9项产品创新中,有4项已经落地且皆与AI相关。

第一是基础模型平台 Red Hat Enterprise Linux AI(RHEL AI),赋能使用者更无缝地开发、测试与部署生成式 AI(GenAI)模型。第二是InturctLab,整合 IBM的开源大型语言模型 Granite、InstructLab 模型对齐工具及模型开发方法,简化企业自行开发LLM工作负担。第三是为MLOps平台Red Hat OpenShift AI增加新功能,如:支持边缘AI模型、硬件加速器设定档、分散式工作负载等,使企业能够创建和跨混合云大规模交付支持AI的应用程序。第四为Podman 人工智能实验室,提供范例应用程序各种辅助服务,让开发者可以更快上手,根据组织营运目标来开发生成式AI应用程序。

目前,Red Hat在AI上已经有相当完整的解决方案,涵盖AI基础架构、AI平台、AI模型到AI应用等不同面向,为企业提供由下到上的完整支持。未来,Red Hat还会积极与第三方夥伴合作,全面满足企业导入AI时的各种需求。

整合Intel平台,让硬件效能最佳化

由于AI需要庞大的算力支撑,而AI平台与硬件的整合度,可以有效提昇运算效能,为此,Red Hat与Intel一直维持深度合作的关系,希望能加速驱动Red Hat OpenShift AI平台上的企业AI应用。

Intel技术专案经理汤承伦表示,Intel以自家Enterprise AI Apps和服务为基础,整合Red Hat OpenShift AI平台,并在OpenShift环境中提供相应工具,降低IT人员的作业时间。

举例来说,过往,企业若要在OpenShift AI环境进行AI推论,通常得自行设定硬件参数,如今因为Intel已经事先与Red Hat完成整合,因此无论企业想要使用PyTorch、TensorFlow哪一种开源框架,都可以直接在Red Hat环境里启动,而且硬件效能会更好。


图标:Red Hat亚太区技术部策略业务发展经理吴尚融 Shang Wu。Red Hat

Red Hat推两大工具,加快企业导入Ansible脚步

在企业导入AI应用的过程中,自动化是相当重要的关键,而Red Hat所推出端到端自动化平台Ansible,可以有效协助企业达成IT自动化的目标。

Red Hat亚太区技术策略业务发展经理吴尚融引述Garnter报告指出,企业自动化需求正持续成长中,预计2025年,全球有70%企业会更有计划地推动内部系统自动化,以提高系统的效率和灵活度,另外,30%企业会在2026年时,将一半以上的网络活动自动化。

推动自动化需求成长的原因主要有三点,一是IT技术日新月异,人才难以跟上技术成长的脚步,导致IT技术缺口快速扩大。二为Day 2的运营有太多人为作业,不只人为疏失风险高,也很难扩大IT基础建设的规模。三是IT环境越来越复杂、需要管理的平台数量越来越多,所要投入的人力与时间也就越多。

而Red Hat不只推出Ansible自动化平台,更在2023年引入两个功能: Ansible Lightspeed和Event-Driven Ansible,帮助企业更好的导入Ansible平台。Ansible Lightspeed是与IBM合作开发的GenAI应用,让不熟悉Ansible开发语言的工程师也能快速上手,只要像使用ChatGPT一样,向系统描述应用环境,系统就会自动生成相对应的脚本。而Event-Driven Ansible则可降低系统修复的人工作业,让系统更快完成修复工作,确保对外服务不会受到影响。


图标:Red Hat业务开发协理魏定中。Red Hat

以Ansible打造自动化与标准化流程,有效优化IT数码韧性

Red Hat业务开发协理魏定中进一步建议,企业在导入Ansible时,应该要横跨基础架构、网络、私有云、网安、公有云、云原生等各个领域,除了让这些设备都可以根据Ansible安排去执行自动化任务,企业亦能实时监控设备的运作状况,确保其处于正常运作下。

除了确保系统的稳定运作,企业也可以透过Ansible调整作业流程,让流程标准化,以避免人为作业风险,并留下记录,进而强化IT数码韧性。包括应用容器化/服务化、虚拟化软件转向云原生、边缘运算与云地整合、开发预测式AI/生成式AI模型等IT应用,都可以运用Ansible建立自动化与标准化流程。

魏定中提出自动化成熟度曲线,从Level 1认知(Aware)、Level 2标准化(Standardized)、Level 3主动向外扩展(Proactive)、Level 4制度化(Institutionalized)到Level 5最佳化(Optimized),企业可据此评估目前的自动化到了哪一个阶段,并据此拟定下一步发展规划。

从CentOS迁移到RHEL,透过Ansible克服规模挑战

随着CentOS Linux 7 即将终止生命周期,越来越多企业开始准备迁移工作, Red Hat 台湾首席解决方案架构经理游政杰建议,企业可以运用Ansible将设备/系统从 CentOS迁移至Red Hat Enterpris Linux(RHEL),透过自动化可靠且有效率的完成迁移工作。

为了协助企业进行系统迁移,Red Hat提供Conver2RHEL工具,让企业可将选定的RHEL衍生发行版转换为可支持的RHEL,同时保留现有应用程序和设定。虽然,迁移流程并不复杂,但当迁移规模很大,有超过几十、几百、甚至几千台机器等着被迁移时,系统迁移就是一个大工程,而透过Ansible自动化平台来执行迁移任务,显然有其必要性,不只可以减少停机时间(DownTime)、避免人为疏失,还可以有效管理与快速应变迁移过程中潜在的风险。

像Salesforce.com在2023年启动系统升级作业时,就是透过Ansible自动执行迁移程序,并以平均每天5千台的速度,将20万台设备从CentOS 7迁移到RHEL 9,也因为透过Ansible自动化平台来进行,所以能提高IT可视化程度,管理者可以清楚掌握哪些设备已经或还没做、哪些会有停机时间等信息。

解决DR三大执行问题,Ansible强化企业灾后复原能力

近二年受到外界环境快速变动的影响,企业越来越重视灾难复原(DR),Red Hat 资深解决方案架构师陈柏青指出,根据服务和数据的重要程度不同,企业所能容忍的停机时间也就不一样,相对也会影响对RTO与RPO的要求,及要使用哪一种工具或方法。

然而,无论企业最终决定为何,在执行DR作业时,同样都会遇到来自人员、工具、计划三个层面的挑战,在人员面,主要日是技术分工太细、人员异动造成技术断层、技术迭代更新太快影响技能养成等问题。在工具面则有多种工具衔接整合不易、单一工具无法全面涵盖所有DR需求、很多工具都需要安装及维护代理程序等问题。在计划面,虽然制定了日常演练计划和灾难复原计划,但不一定能定期演练,也难以根据演练结果进一步优化DR设计。

而Ansible所具备功能强大、简单及无代理的特色,恰能协助企业克服挑战。第一,Ansible可以全面整合IT环境,让企业从边缘端、数据中心到云端都能使用同一种自动化工具,破除技术孤岛的限制,第二,Ansible使用宣告式语法来撰写脚本,且提供数百种外挂程序与模块,不必担心人员异动的交接问题,第三,不需要安装代理程序,涵盖范围广、弹性大,可以支持多种方式执行自动化任务。


图标:Dynatrace大中华区技术监Wilson Lai。Red Hat

Dynatrace结合AI与Ansible自动化机制,大幅缩减系统修复时间

随着IT人员要管理的应用程序、系统与设备越来越多,想要快速修复问题也变得越来越不容易,而Dynatrace整合AI技术与Ansible自动化机制所打造的应用程序监控平台,可以有效缩减系统修复时间。

Dynatrace大中华区技术监Wilson Lai指出,在修复问题时,花费最多时间的工作就是,找到造成问题的原因,因此,Dynatrace结合数据与AI技术,让系统可以自动判别问题,再结合Ansible自动执行修复程序,进而幅缩减系统修复时间,像某美国政府机构原本采用手动修复系统,平均耗时60分钟,但在导入Dynatrace云自动化解决方案,修复时间缩短了99%,只要9分钟就能自动完成修复工作,成效相当惊人。

迎向未来的AI浪潮,Red Hat将持续深耕在AI领域的布局,以创新产品和完整技术服务,加速企业实现AI应用的目标。


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