Matt Hicks出任紅帽總裁兼CEO已經(jīng)有9個(gè)月，在這9個(gè)月中他看到環(huán)境既充滿積極的因素，也存在著消極的干擾。

積極的是開(kāi)源社區(qū)中正在發(fā)生許多令人興奮的發(fā)展，消極的是疫情后的不確定性、通貨膨脹和一些無(wú)法直接控制的因素。他說(shuō)，我們要清楚自己的定位，熟知我們的方法，并保持專注于此，這樣就可以減少你無(wú)法控制的干擾，更好地為客戶服務(wù)。

其中令他感到興奮的是，開(kāi)源模式在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用速度比以往任何時(shí)候都要快。因?yàn)殚_(kāi)源可以不受國(guó)家或地區(qū)的限制，在創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用方面是一種非常出色的模式。

Matt Hicks認(rèn)為，無(wú)論環(huán)境如何，創(chuàng)新應(yīng)用都變得非常關(guān)鍵。他看到了很多圍繞開(kāi)源的創(chuàng)新，而紅帽也愿意成為這種橋梁。

未來(lái)12個(gè)月，紅帽將專注于實(shí)現(xiàn)這種技術(shù)潛力，無(wú)論是在特定領(lǐng)域運(yùn)用人工智能提升Ansible方面的能力，還是開(kāi)發(fā)者和DevOps方面取得更好的表現(xiàn)，還是實(shí)現(xiàn)一些人工智能創(chuàng)新方面取得成功。

所以，現(xiàn)在是紅帽和開(kāi)源領(lǐng)域的好時(shí)機(jī)。

自動(dòng)化是人工智能的一個(gè)起點(diǎn)

今年紅帽全球峰會(huì)將內(nèi)容劃分為兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，一個(gè)是如何提高效率，另一個(gè)是如何借助這種效率推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

因?yàn)楝F(xiàn)在技能缺口是企業(yè)的一個(gè)共同話題，所以提高效率并借助技術(shù)推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)是企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。在紅帽首席技術(shù)官Chris Wright看來(lái)，關(guān)鍵的趨勢(shì)是利用人工智能來(lái)發(fā)揮人類的技能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器輔助人類智能，從而為企業(yè)實(shí)現(xiàn)驚人的效率，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

應(yīng)用人工智能幫助操作系統(tǒng)稱為"AI運(yùn)維"，自動(dòng)化則是一個(gè)基礎(chǔ)性的起點(diǎn)，紅帽已經(jīng)在這個(gè)旅程中走了很長(zhǎng)一段時(shí)間。如果考慮在OpenShift上所做的工作，紅帽提供了一個(gè)與Kubernetes平臺(tái)連接的工具，稱之為"operators"，或者利用Operator SDK來(lái)自動(dòng)化操作OpenShift本身以及運(yùn)行在OpenShift上的應(yīng)用程序。

OpenShift作為一個(gè)容器平臺(tái)，其最初階段完全專注于應(yīng)用程序。而機(jī)器學(xué)習(xí)的第一階段開(kāi)始涉足容器領(lǐng)域，通過(guò)在容器中運(yùn)行一些訓(xùn)練工具、模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練工具。紅帽看到這是一個(gè)機(jī)會(huì)，將應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)和模型開(kāi)發(fā)融合到一個(gè)共同的平臺(tái)上。

OpenShift AI提供了一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)，將AI工作負(fù)載和AI開(kāi)發(fā)模型帶到與應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)相同的平臺(tái)上。紅帽首席產(chǎn)品官Ashesh Badami指出，OpenShift AI系列功能包括整個(gè)ML Ops過(guò)程，從數(shù)據(jù)的收集和特征工程，到模型的開(kāi)發(fā)和參數(shù)調(diào)優(yōu)，以確保模型能夠提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，并將其推送到生產(chǎn)環(huán)境中，作為構(gòu)建智能應(yīng)用程序的關(guān)鍵組成部分。

現(xiàn)在企業(yè)可以將業(yè)務(wù)邏輯與推理引擎或訓(xùn)練模型相結(jié)合，從而構(gòu)建一個(gè)更智能的業(yè)務(wù)，并將該模型推向生產(chǎn)環(huán)境后保持準(zhǔn)確性。整個(gè)ML Ops的工作流程被稱為OpenShift AI，其中組件包括訓(xùn)練、提供服務(wù)、監(jiān)控和改進(jìn)指標(biāo)。

通過(guò)完整的工作流程，企業(yè)能夠與模型開(kāi)發(fā)相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)良好的業(yè)務(wù)結(jié)果。“像AI流水線這樣的工具鏈和成熟度對(duì)于企業(yè)非常重要，因?yàn)樗鼈兣c應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)流水線非常相似?！盇shesh Badami說(shuō)道，紅帽匯集了整個(gè)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，為OpenShift AI構(gòu)建了一系列能力。

生成式AI實(shí)現(xiàn)更多自動(dòng)化

現(xiàn)在人工智能已經(jīng)是最常被提及的話題，因?yàn)樗呀?jīng)無(wú)處不在?！爱?dāng)我們談到生成式人工智能、基礎(chǔ)模型或Transformer時(shí)，它代表了一種迭代的進(jìn)步，而且這種進(jìn)步的影響非常顯著?！盡att Hicks說(shuō)道。

談到為什么紅帽選擇將生成式人工智能應(yīng)用于操作自動(dòng)化領(lǐng)域時(shí)，Chris Wright說(shuō)，Copilot工具主要專注于應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，提供了對(duì)各種不同編程語(yǔ)言的支持，幫助開(kāi)發(fā)人員快速進(jìn)行原型設(shè)計(jì)或?qū)⒐δ芗傻浆F(xiàn)有軟件中，而Ansible則專注于企業(yè)級(jí)IT自動(dòng)化。

紅帽推出了Ansible Lightspeed with IBM Watson Code Assistant，這一新功能使Ansible新手用戶更容易實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化，從而減輕了自動(dòng)化專業(yè)人員創(chuàng)建低級(jí)任務(wù)的負(fù)擔(dān)。用戶可以使用英文命令生成Ansible Playbook自動(dòng)化任務(wù)列表中可以使用的YAML命令。

“在構(gòu)建Playbook時(shí)，開(kāi)發(fā)人員使用Ansible YAML語(yǔ)言，它是一種相對(duì)容易理解的基礎(chǔ)設(shè)施自動(dòng)化和開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，但紅帽觀察當(dāng)今企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，發(fā)現(xiàn)它們希望盡可能減少手動(dòng)工作量，實(shí)現(xiàn)更多的自動(dòng)化?！盋hris Wright說(shuō)道。

因?yàn)槠髽I(yè)能夠輕松使用自動(dòng)化工具，就能實(shí)現(xiàn)更多的自動(dòng)化。通過(guò)使用生成式人工智能模型，可以針對(duì)特定領(lǐng)域進(jìn)行訓(xùn)練，基于在Ansible社區(qū)中被認(rèn)為是成功且有用的Playbook，產(chǎn)生高度準(zhǔn)確的輸出結(jié)果。

“這種生成式人工智能工具既可以幫助我們探索特定領(lǐng)域的需求，又能幫助企業(yè)IT客戶實(shí)現(xiàn)更多自動(dòng)化，提高企業(yè)效率?！盋hris Wright說(shuō)，我們將繼續(xù)擴(kuò)大合作并在不同領(lǐng)域應(yīng)用生成式人工智能，Ansible是一個(gè)很好的起點(diǎn)，因?yàn)樗鼘Ｗ⒂贏nsible YAML語(yǔ)言，針對(duì)管理IT自動(dòng)化的用戶需求，我們正通過(guò)這一實(shí)踐不斷學(xué)習(xí)和提升。