Scalytics Connect Blogs With The Topic: Plattform

Die Zukunft der KI-Agenten beginnt an der Edge

Es ist nur eine Frage der Zeit, bis KI zu einer Mainstream-Technologie wird, aber um effektive KI-Systeme zu entwickeln, müssen wir die Art und Weise, wie wir Daten verwalten, neu überdenken. Scalytics verfolgt einen dezentralen Ansatz, bei dem die Daten am Rande mit KI-Agenten verarbeitet werden, die durch das Agent Context Protocol (ACP) gesteuert werden. Dieser Ansatz, der Daten in Bewegung und agentenbasierte RAG verwendet, macht KI-Systeme schneller, reaktionsschneller und sicherer. Außerdem stellt dieser Ansatz das traditionelle zentralisierte Data-Lake-Modell in Frage.

Alexander Alten-Lorenz

Warum Agentic RAG der nächste große Trend in der KI ist

Agentic-RAG-Systeme, die auf dem Agent Context Protocol (ACP) basieren, ermöglichen sichere und kollaborative KI-Workloads. ACP erweitert das Model Context Protocol (MCP) um eine Daten-Firewall mit Governance-, Zugriffskontroll- und Auditabilitätsschichten. Dies ermöglicht eine dezentrale Agentenkommunikation, umfassenden Zugang zu Tools und Daten sowie einen zuverlässigen Betrieb in containerisierten Umgebungen.

Dr. Mirko Kaempf

KI dezentralisieren: Intelligente Skalierung mit Föderiertem Lernen

Föderiertes Lernen (FL) löst Skalierungsprobleme der KI, indem es dezentrales Training auf vielfältigen Datenquellen ermöglicht und gleichzeitig den Datenschutz wahrt. Scalytics Connect v1.2.0 vereinfacht die Implementierung von FL mit auditierbaren und nachverfolgbaren Workflows, die verschiedene Plattformen und Datenquellen unterstützen. Dieser Ansatz revolutioniert Branchen, indem er die Vorteile von KI demokratisiert und Datensicherheit sowie Compliance gewährleistet.

Team für den öffentlichen Sektor

Migrieren Sie immer noch oder trainieren Sie bereits Ihre KI?

Der neueste AI Hype Cycle-Bericht von Gartner unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI-Engineering, ModelOps/DataOps und KI-fähigen Daten. Während Apache Hadoop das Datenmanagement verändert hat, hat das Aufkommen von Cloud-Datenplattformen zur Entstehung neuer Datensilos geführt. Federated Learning und Edge AI bieten eine Lösung für dieses Problem. Indem wir Daten in einem lokalen Repository verwalten und sie am Netzwerkrand verarbeiten, können wir Herausforderungen im Zusammenhang mit den Kosten für Datenübertragungen und Datenschutzbedenken bewältigen. Die Plattform von Scalytics, die auf diesen Prinzipien basiert, ermöglicht es Benutzern, verschiedene Datenquellen zu nutzen und gleichzeitig die höchsten Sicherheits- und Compliance-Standards einzuhalten. Unsere Lösung bietet die Tools, die Sie benötigen, um KI-Modelle in verteilten Systemen zu trainieren, Innovationen voranzutreiben und sicherzustellen, dass Ihre Datenstrategie zukunftssicher ist.

Dr. Mirko Kaempf

LLMs verstehen und warum Federated Learning KI für alle ermöglicht

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Wettbewerbslandschaft weltweit. Im Mittelpunkt dieser Transformation stehen Large Language Models (LLMs) und Federated Learning — Technologien, die die Datennutzung in Unternehmen neu definieren. Bei Scalytics befähigen wir Unternehmen, diese Innovationen zu nutzen und stellen sicher, dass sie nicht nur mit der digitalen Entwicklung Schritt halten, sondern auch Trends setzen. Für Unternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil wahren wollen, ist die Einführung von Federated Learning zur Unterstützung von KI von entscheidender Bedeutung. Föderiertes Lernen bietet unübertroffene Vorteile in Bezug auf betriebliche Effizienz, Compliance und Innovation.

Alexander Alten-Lorenz

Aufbau des modernen KI-Stacks: Föderierte KI und Entscheidungsintelligenz

Isolierte Daten, langsame Implementierung und eingeschränkte KI-Beobachtbarkeit behindern Ihre KI-Initiativen. Ältere Datensysteme können einfach nicht Schritt halten. Der moderne KI-Stack löst dieses Problem. Es basiert auf den Prinzipien der Dezentralisierung, Datenvirtualisierung und Sicherheit durch Design und ermöglicht einen nahtlosen Datenzugriff über alle Ihre Quellen hinweg. Scalytics Connect ist Ihr Schlüssel zu einer beschleunigten KI-Entwicklung, einer zuverlässigen KI-Überwachung und einer schnelleren Amortisierung. Das Ergebnis? Datengestützte Entscheidungen, optimierte Abläufe und herausragende Kundenerlebnisse, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Alexander Alten-Lorenz

ETL vs. ELT: Data Wrangling-Showdown für Ihr nächstes Projekt entschlüsseln

Um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, ist der richtige Ansatz erforderlich. ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind die führenden Methoden zur Rationalisierung der Datenaufbereitung. ETL gewährleistet die Datenqualität von Anfang an, ideal für regulierte Branchen oder strukturierte Daten. ELT legt Wert auf Geschwindigkeit und Flexibilität, um schnelle Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Blogbeitrag bietet eine klare Aufschlüsselung von ETL und ELT und unterstützt Entwickler bei der Auswahl des richtigen Ansatzes, der auf den Projektanforderungen, Datentypen und der Einhaltung von Vorschriften basiert. Wir untersuchen auch die Zukunft der Datenintegration und heben das Potenzial von Hybridmodellen, Echtzeittransformation und föderiertem Lernen für eine sichere KI-Entwicklung hervor.

Team für den öffentlichen Sektor

Die 12 besten ETL-Tools 2024 für Datenteams

Fühlen Sie sich im Labyrinth der ETL-Lösungen verloren? Scalytics Connect ist nicht nur eine weitere Option auf Ihrer Liste — es ist der entscheidende Faktor. Wir lassen das langsame, isolierte Durcheinander von traditionellem ETL durch eine Verbundplattform der nächsten Generation hinter uns. Nahtlose Integration, blitzschnelle Verarbeitung und ein Fokus auf Innovation — das ist der Unterschied zwischen Scalytics. Besuchen Sie unseren Blog, um mehr über die besten ETL-Tools zu erfahren und herauszufinden, warum Scalytics Connect das beste Tool für Ihre Dateningenieure ist.

Team für den öffentlichen Sektor

MultiContext in Scalytics Connect: Ihr Schlüssel zu präzisen Dateneinblicken

Revolutionieren Sie die Datenverarbeitung über separate Datencluster mit MultiContext Processing in Scalytics Connect. Führen Sie Datenanalytik über mehrere, separate Cluster (Spark, Flink, Kafka, Hadoop, Datenbanken usw.) aus, während Sie gleichzeitig den Datenschutz wahren und die Effizienz der Datenverarbeitung steigern. Extrahieren Sie Daten nahtlos über mehrere Standorte hinweg, nutzen Sie die einzigartige Effizienz der Datentransformation und führen Sie In-Situ-Aufgaben in heterogenen Clustern aus.

Föderierte Datenverarbeitung: Unterstützung von LLMs und KI im Hinblick auf Datenschutz, Effizienz und Nachhaltigkeit

Im Zeitalter von Big Data und KI ist Datenschutz immer wichtiger. Herkömmliche Ansätze des maschinellen Lernens erfordern häufig eine zentrale Datenspeicherung und -analyse, was Bedenken hinsichtlich des möglichen Missbrauchs vertraulicher Benutzerinformationen aufkommen lässt. Föderiertes Lernen ermöglicht kollaboratives maschinelles Lernen, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu gefährden.

Alexander Alten-Lorenz

Scalytics: Die am häufigsten gestellten Fragen beantwortet

Wir antworten auf Fragen wie Blossom Sky Datenverarbeitung, Datenkonformität, Leistungsoptimierung, Benutzerzugriff und mehr revolutioniert.

Was ist Blossom Studio?

Blossom Studio, unterstützt von Blossom Core, revolutioniert ETL-Aufgaben plattformübergreifend, unterstützt verschiedene Datenformate und gewährleistet ein optimales Datenmanagement.

Team für den öffentlichen Sektor

Reduzierung der CO2-Auswirkungen von KI und ML

Blossom Sky revolutioniert das KI-Training durch föderiertes Lernen und schafft ein Gleichgewicht zwischen Umweltfreundlichkeit und Effizienz. Tauchen Sie mit Blossom Sky in nachhaltige KI ein, minimieren Sie den CO2-Fußabdruck und räumen Sie dem Datenschutz Priorität ein.

Neue Plugins von Grund auf für Blossom Sky entwickeln (Entwickler Teil 1)

Blossom Sky bietet präzise Datenoperatorschnittstellen und Klassen, die einen optimalen Datenfluss und eine optimale Verarbeitungseffizienz in seinem virtuellen Datalake-System gewährleisten. Lesen Sie den ersten Teil unserer Entwickler-Serie.

Team für den öffentlichen Sektor

Den Weg für KI ebnen und die digitale Transformation beschleunigen — Der ultimative Leitfaden für Führungskräfte

Erfahren Sie, wie virtuelle Datenseen und föderierte Daten dabei helfen können, sich in Datensilos zurechtzufinden und KI-gestützte Einblicke zu gewährleisten, ohne die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie GDPR oder HIPAA zu gefährden.

Team für den öffentlichen Sektor

Warum Softwareingenieure und Datenarchitekten das Virtual Data Lakehouse kennen sollten

Fachwissen in den Bereichen Virtual Data Lakehouses und Virtual Data Lakes erschließt den Wert von Unternehmensdaten.

Alexander Alten-Lorenz

Wie Blossom Sky die Leistung von KI steigert

Datensilos behindern fortschrittliche Analysen und KI, da Algorithmen große Datenmengen für genaue Vorhersagen und Lernen benötigen.

Alexander Alten-Lorenz

Föderierte Data Frameworks revolutionieren LLM, KI, ML und Analytik

ML und KI verbessern die Analyseeffizienz in Unternehmen mithilfe von Blossom Sky, dem Federated Data Lakehouse.

Alexander Alten-Lorenz

Benchmarking Scalytics Connect

Blossom Sky bewies im TPC-H-Benchmark Skalierbarkeit und Robustheit im Vergleich zu Spark und Postgres für relationale Datenspeicherung.

Senken Sie die Datenkosten mit Blossom Sky um bis zu 35%

Das KI-gestützte Virtual Data Lakehouse von Blossom Sky vereinheitlicht Datensilos, was zu Kosteneinsparungen bei OpEx und CapEx führt.

Wie Blossom Sky eine GDPR konforme und sichere Datenverarbeitung ermöglicht

Federated Data Lakes sind aufgrund der jüngsten Nachfrage nach dezentraler Datenspeicherung und -berechnung ein unverzichtbarer Bestandteil des Marktes für Datensysteme.

Dr. Kaustubh Beedkar

Lassen Sie uns einen generativen KI-Stack erstellen

Das OpenAI-ähnliche System kombiniert verschiedene FL-Plattformen, Apache Wayang und Flower, und ermöglicht GPT3-ähnliche Lösungen.

Alexander Alten-Lorenz

Föderiertes Lernen (Teil I): Alter Wein in einer neuen Flasche?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz (KI), bei der der Schwerpunkt darauf liegt, Systemen zu ermöglichen, aus historischen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.

Dr. Jorge Quiane

Dezentrale Datenverarbeitung: Die Zukunft der Big-Data-Analytik

Dezentrale Datenverarbeitung bezieht sich auf die Verteilung von Datenverarbeitungsaufgaben über ein Netzwerk von Knoten, anstatt sich auf ein einziges zentralisiertes System zu verlassen.

Dr. Kaustubh Beedkar

Föderiertes Lernen (Teil II): Das Scalytics Framework

Wir tauchen ein in Wayang, ein föderiertes Data Lakehouse-Analytics-Framework, das eine Lösung für föderiertes Lernen bietet.

Dr. Jorge Quiane

Tauchen Sie tief in die Welt von Blossom Sky ein

Wir tauchen ein in Wayang und Scalytics, maschinelles Lernen und die Zukunft der KI. Jorge erklärt die Idee hinter FL und warum Apache Wayang so wichtig ist.

Dr. Jorge Quiane

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