인공 지능(AI)은 혁신과 경쟁 우위의 동의어가 되었지만 조직이 인공 지능을 방식적으로 발생시키는 실시간 처리라는 근본적인 차이가 있습니다. AI에 대해 회사들이 둘러싼 과장을 복지하지만, 현실은 대부분의 AI 시스템이 실시간으로 작동하거나 자동화되지 않아요. 가장 진보된 AI 모델조차 실시간 데이터를 처리하고 대응하는 데 있어서 부적절합니다. 이 결함은 단순히 사소한 불편함이 아닙니다. 데이터 기반 즉각적인 의사 결정과 자동화는 협상할 수 없는 미션 크리티컬 운영을 다루는 모든 비즈니스에게 심각한 실패입니다.
현재 AI 시스템의 문제점
현재의 AI 구현은 실시간 반역을 근본적으로 오해하는 방식으로 운영됩니다. 많은 조직은 센서 데이터를 단순히 AI 모델에 연결하면 의미 있는 인사이트를 즉시 생성할 수 있다고 오해하고 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 실시간 데이터의 복잡성과 세밀하고 상황에 맞는 처리에 대한 필요성을 무시합니다. 또한 현재 시스템은 본질적으로 정적이며 동적인 실시간 이벤트에 대응하는 데 필요한 적응력이 부족합니다. 이러한 경직성은 기업이 끊임없이 변화하는 환경에서 민첩성을 유지하는 것을 방해하며, 새로운 기회나 위험에 신속하게 대응할 수 없게 합니다.
또한 기존 시스템을 AI와 통합하려는 시도는 본질적으로 힘든 일입니다. 기존의 시스템은 실시간 오케스트레이션을 위해 구축되지 않았으며 AI 부품을 레거시 프레임워크 내에서 작동하도록 강요하면 성능이 저하되고 응답이 느려지는 경우가 많습니다.
실시간 데이터를 활용하여 실행 가능한 인사이트를 대놓을 수 있는 대실 많은 시스템이 역사 데이터를 처리하는 데 간절하고 있습니다. 기록 데이터는 귀중한 교훈을 제공할 수 있지만 즉각적이고 상황에 맞춘 대응이 필요할 때 쓸모가 없습니다. 이러한 연결 단절은 실시간 AI를 가능하는 결합을 지원하는 중요한 계층이 없기 때문에 발생합니다.
실시간 AI가 가장 가까운 것은 무엇인지
실시간 지배 인터밀지에 AI의 시작을 모델에 공급하는 것보다 더 반대로 요구되어 발생합니다. 이를 위해서는 이벤트가 가장해외에서 현재적으로 이해하고 관련없는 데이터를 필터하며 관심을 통해 해결할 수 있는 기능이 필요합니다. 이는 단순히 사실 이후에 패턴을 인식하는 것이 아니라 발생하는 때 예상하는 것입니다.
인간은 자연스럽게 데이터를 실시간에 반적으로 처리하며 기본 상관 관계 및 임계값 설정을 통해 상황을 이해합니다. 그러나 고급 인공지능 (AI)은 이러한 타고난 기능이 없습니다. 도움이 필요해요. 특히 중요한 순간이 발생할 때 이를 식별한 다음 이를 체계적이고 의미있는 방식으로 AI 시스템에 제공하는 것이 필요합니다.
관계조직: 이벤트 기반 아키텍처를 사용한 실시간 오케스트레이션
실시간 오케스트레이션은 원시 데이터, AI 처리 및 의사 결정을 함께 통합하는 것이다. 데이터 스트림을 필터링하고 의미 있는 상황을 식별하며 AI 모델이 응답을 생성할 수 있는 상황별 인사이트를 제공합니다. 이러한 수준의 실시간 오케스트레이션을 달성하려면 비동기 이벤트 기반 구조가 중요합니다.
이벤트 기반 구조는 비동기 이벤트가 발생할 때 이를 처리하고 대응하도록 설계되었습니다. 응답을 기다렸다가 계속 진행하는 기존 동기 구조과 달리 비동기 아키텍처는 지속적인 실시간 데이터 흐름 및 응답을 가능하게 합니다. 이 아키텍처는 데이터가 여러 소스에서 지속적으로 발생하는 복잡한 시스템을 조율하는 데 중요합니다. 이를 통해 시스템 효율성과 확장성을 유지하면서 발전적인 실시간 처리를 할 수 있습니다.
이러한 오케스트레이션과 아키텍처 기반이 없다면 가장 정교한 모델조차 무너질 것이며 현대 기업이 요구하는 실시간 성능을 제공할 수 없도록 합니다.
실시간 지능 (인공지능)가 중요한 이유
실시간 지능 (인공지능)의 시급성은 아무리 강조해도 없습니다. 국방, 편리한 시티 및 의료와 같은 산업은 구식의 배치 처리 방식을 통해서보내주방을 필요로 합니다. 면적이 중요한 경우에는, 통사적으로 결정하는 것과 예상하여 결정하는 것의 차이가 큰 차이를 내편니다.
예를 들어 신속하고 통사적인 결정이 중요한 재난 또는 비상 대응 상황을 감사해 보십시오. 실시간 AI는 날씨 패턴 변화, 인프라 고장사태, 의료 응급상황의 갑작스러운 증가와 같은 새로운 위협이 펼쳐지는 대로 이를 식별하고 긍정적인 대응을 촉발할 수 있습니다. 실시간 AI는 여러 소스의 데이터를 통합적으로 구조하고 활발한 대응을 가해 대응자가 가장 중요한 시기에 필요한 정보를 통합해 가져요할 수 있도록 보장합니다. 실시간 데이터 처리를 가능하게 하는 이 결합 조직과 이를 지원하는 비동기 이벤트 기반 구조가 없다면 이러한 드림이 평화적이고 통합적인 가지을 발해할 수 없습니다.
플랫폼의 이점: 대규모적으로 실시간 AI를 가능하는 구조.
솔루션은 기존과 새로운 AI 구성 요소를 모두 원활하게 통합하는 플랫폼을 채택하고 비동기 이벤트 기반 구조를 활용하여 효율적이고 확장적인 실시간 처리를 가능하는 플랫폼을 구조합니다. 이러한 포괄적인 플랫폼 접근 방식은 기업이 기존 인프라를 재구축하지 않고도 AI 기능을 발전시킬 수 있도록 보장합니다. 실시간 데이터 오케스트레이션을 위한 통합 환경을 제공함으로써 기업은 성능과 응답성을 유지하면서 레거시와 최첨단 기술의 관점을 극대화할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 이러한 플랫폼이 조직의 민첩을 향상시켜 기업이 변화하는 상황에 빠르게 적응하고 정해적인 결정을 내릴 수 있도록 한다는 점입니다.
가까운 현재의 통화
실시간 AI로 가는 길은 최신 모델이나 알고리즘을 채택하는 것이 복잡한 것이 아닙니다. 비동기 이벤트 기반 원칙을 통해 실시간 인텔리전스, 연결 및 오케스트레이션을 우선순위로 통화하고 개발하는 시스템을 설계합니다. 이상적인 솔루션은 개발에 필요한 전략적 구조를 제공하고, 원활한 배포 및 운영을 통화하는 플랫폼입니다. 이 솔루션은 실시간 인텔리전스를 통화하는 운영 시스템입니다. 즉, 필수 크리티컬 애플리케이션을 정무성과 탄력성 및 속도로 구동하는 기본 계층입니다.
이제 AI가 자동으로 실시간 인텔리전스와 같다는 환상에서 벗어날 때입니다. 적어도 의도적인 전략적 구조가 없으면 그렇지 않습니다. 더 빠른 의사 결정과 더 동적인 대응을 요구하는 압력이 커짐에 따라 기업은 실제 차별화 요소가 AI 자체가 아니라 실시간 AI를 현실로 만드는 비동기 이벤트 구조를 기반으로 하는 구조적 연계라는 사실을 인식해야 합니다.
