A Honeywell anunciou ontem que vai adquirir a Sparta Systems por US $ 1,3 bilhão para obter o controle do software de gerenciamento de qualidade (QMS) que a empresa está prometendo aumentar com algoritmos de aprendizado de máquina e outros recursos de IA.
Empregada no setor de ciências biológicas, a Honeywell também se compromete a integrar o software TrackWise Digital QMS da Sparta com plataformas de Internet das Coisas (IoT) como parte de um esforço maior para aumentar a tomada de decisão humana usando tecnologias de IA. Esses algoritmos devem permitir a análise de dados em tempo real e a execução de um processo em um espaço de tempo medido em milissegundos ou mesmo microssegundos.
Embora muito do foco da TI na última década tenha sido o surgimento da nuvem, as plataformas de computação de ponta que executam a lógica do aplicativo com algoritmos de aprendizado de máquina representam a próxima grande fronteira da TI. Em vez de processar dados usando processos de modo em lote legado que exigem que os dados coletados na borda sejam transferidos para a nuvem ou um data center local, as plataformas de computação de borda analisam e processam os dados em tempo real no ponto em que estão sendo coletados e consumidos .
Os resultados agregados gerados por esses aplicativos de computação de ponta serão então compartilhados com outros aplicativos distribuídos pela empresa para atualizar, por exemplo, um aplicativo de planejamento de recursos empresariais (ERP) que é o sistema de registro da organização. O desafio que as organizações enfrentam é que os processos de DataOps necessários para gerenciar os processos IoT industriais nesse nível de escala ainda não existem em grande parte, disse Mitchell Ashley, CEO e analista-gerente do Accelerated Strategies Group, uma empresa de pesquisa de mercado e consultoria de TI.
“É um problema muito grande”, disse Ashley. “Você não pode resolver isso usando silos de dados tradicionais.”
As organizações que lançam essas iniciativas precisarão criar uma abordagem sistemática para construir e implantar com segurança aplicativos que processam e compartilham dados em níveis de escala sem precedentes para eles. Um dos principais motivos pelos quais tantas organizações estão investindo em data lakes é fornecer o mecanismo pelo qual vários aplicativos podem compartilhar o acesso a todos esses dados, observou Ashley.
Ashley disse que, uma vez que esses processos de DataOps sejam estabelecidos, as organizações também precisarão alinhá-los com os fluxos de trabalho DevOps que muitas organizações agora empregam para construir e implantar aplicativos mais rapidamente.
Os dados coletados também serão necessários para treinar modelos de IA na nuvem, que farão uso de mecanismos de inferência para injetar recursos de IA em aplicativos de computação de ponta em execução em plataformas que, em muitos casos, são essencialmente minidatacenters.
Para enfrentar esse desafio, a Honeywell lançou anteriormente a Honeywell Forge para combinar plataformas de tecnologia operacional (OT) com sistemas apoiados gerenciados por equipes de TI. Ao mesmo tempo, a Honeywell Ventures está liderando uma rodada de $ 2 milhões de financiamento inicial para a DarwinAI, uma empresa que promete simplificar a construção de modelos complexos de IA usando algoritmos de aprendizado profundo e de máquina.
O surgimento da computação de ponta também é um dos principais motivos pelos quais os provedores de serviços em nuvem, como Amazon Web Services (AWS) e Microsoft lançaram iniciativas de IoT que processam dados além dos limites de suas plataformas de nuvem tradicionais. A AWS agora chegou ao ponto de criar servidores que podem ser implantados em ambientes de TI locais como parte de um esforço para simplificar a implantação desses aplicativos de próxima geração. Claro, isso os coloca em rota de colisão com fornecedores tradicionais de servidores, como Dell Technologies e Hewlett-Packard Enterprise (HPE), que compartilham ambições de computação de ponta semelhantes.
Claramente, demorará um pouco até que a maioria das organizações obtenha o nível de maturidade de DataOps necessário para construir, implantar e gerenciar esses aplicativos. A Honeywell está apostando que as organizações do setor de ciências biológicas, como as empresas farmacêuticas, estarão na vanguarda dessa transição. Na verdade, o dia em que houver mais cargas de trabalho de aplicativos em execução em plataformas de computação de ponta do que na nuvem pode não estar muito longe.
A Honeywell anunciou ontem que vai adquirir a Sparta Systems por US $ 1,3 bilhão para obter o controle do software de gerenciamento de qualidade (QMS) que a empresa está prometendo aumentar com algoritmos de aprendizado de máquina e outros recursos de IA.
Empregada no setor de ciências biológicas, a Honeywell também se compromete a integrar o software TrackWise Digital QMS da Sparta com plataformas de Internet das Coisas (IoT) como parte de um esforço maior para aumentar a tomada de decisão humana usando tecnologias de IA. Esses algoritmos devem permitir a análise de dados em tempo real e a execução de um processo em um espaço de tempo medido em milissegundos ou mesmo microssegundos.
Embora muito do foco da TI na última década tenha sido o surgimento da nuvem, as plataformas de computação de ponta que executam a lógica do aplicativo com algoritmos de aprendizado de máquina representam a próxima grande fronteira da TI. Em vez de processar dados usando processos de modo em lote legado que exigem que os dados coletados na borda sejam transferidos para a nuvem ou um data center local, as plataformas de computação de borda analisam e processam os dados em tempo real no ponto em que estão sendo coletados e consumidos .
Os resultados agregados gerados por esses aplicativos de computação de ponta serão então compartilhados com outros aplicativos distribuídos pela empresa para atualizar, por exemplo, um aplicativo de planejamento de recursos empresariais (ERP) que é o sistema de registro da organização. O desafio que as organizações enfrentam é que os processos de DataOps necessários para gerenciar os processos IoT industriais nesse nível de escala ainda não existem em grande parte, disse Mitchell Ashley, CEO e analista-gerente do Accelerated Strategies Group, uma empresa de pesquisa de mercado e consultoria de TI.
“É um problema muito grande”, disse Ashley. “Você não pode resolver isso usando silos de dados tradicionais.”
As organizações que lançam essas iniciativas precisarão criar uma abordagem sistemática para construir e implantar com segurança aplicativos que processam e compartilham dados em níveis de escala sem precedentes para eles. Um dos principais motivos pelos quais tantas organizações estão investindo em data lakes é fornecer o mecanismo pelo qual vários aplicativos podem compartilhar o acesso a todos esses dados, observou Ashley.
Ashley disse que, uma vez que esses processos de DataOps sejam estabelecidos, as organizações também precisarão alinhá-los com os fluxos de trabalho DevOps que muitas organizações agora empregam para construir e implantar aplicativos mais rapidamente.
Os dados coletados também serão necessários para treinar modelos de IA na nuvem, que farão uso de mecanismos de inferência para injetar recursos de IA em aplicativos de computação de ponta em execução em plataformas que, em muitos casos, são essencialmente minidatacenters.
Para enfrentar esse desafio, a Honeywell lançou anteriormente a Honeywell Forge para combinar plataformas de tecnologia operacional (OT) com sistemas apoiados gerenciados por equipes de TI. Ao mesmo tempo, a Honeywell Ventures está liderando uma rodada de $ 2 milhões de financiamento inicial para a DarwinAI, uma empresa que promete simplificar a construção de modelos complexos de IA usando algoritmos de aprendizado profundo e de máquina.
O surgimento da computação de ponta também é um dos principais motivos pelos quais os provedores de serviços em nuvem, como Amazon Web Services (AWS) e Microsoft lançaram iniciativas de IoT que processam dados além dos limites de suas plataformas de nuvem tradicionais. A AWS agora chegou ao ponto de criar servidores que podem ser implantados em ambientes de TI locais como parte de um esforço para simplificar a implantação desses aplicativos de próxima geração. Claro, isso os coloca em rota de colisão com fornecedores tradicionais de servidores, como Dell Technologies e Hewlett-Packard Enterprise (HPE), que compartilham ambições de computação de ponta semelhantes.
Claramente, demorará um pouco até que a maioria das organizações obtenha o nível de maturidade de DataOps necessário para construir, implantar e gerenciar esses aplicativos. A Honeywell está apostando que as organizações do setor de ciências biológicas, como as empresas farmacêuticas, estarão na vanguarda dessa transição. Na verdade, o dia em que houver mais cargas de trabalho de aplicativos em execução em plataformas de computação de ponta do que na nuvem pode não estar muito longe.
