RedisDays NewYork2022の概要

ロンドンですべてのリアルタイムデータを中心とした1日を開始し、続いてサンフランシスコで開発者に焦点を当てた1日を過ごした後、RedisDays 2022はニューヨークで終了し、最新のRedis開発に関するすべてのセッションが行われました。人工知能/機械学習（AI / ML）で。

RedisDays New Yorkのセッションでは、最新のデータスタックはパフォーマンスファーストのアプローチで構築する必要があることが明らかになりました。つまり、基調講演でRedisCMOのMikeAnandが説明したように、「最新のデータモデルと処理エンジンをサポートし、AI / MLを有効にし、コンポーザブルなマイクロサービスを提供する」必要があります。開発エクスペリエンスは高速、スマートである必要があります およびシンプル 。 AI / MLアルゴリズムを利用したマイクロサービスベースのアプリと分析は、エンドツーエンドのリアルタイムユーザーエクスペリエンスの提供にどのように役立ちますか？その日のセッションとその内容を見てみましょう。さらに、オンデマンドで完全な録画を視聴することもできます。

基調講演：「金融サービス」アプリケーションにリアルタイムAIを注入する

マイクアナンド
最高マーケティング責任者、Redis

「デジタルの世界は私たちの日常生活に深く根付いています」とマイク・アナンドは言います。 「オンライン購入、オンラインゲームのプレイ、送金、クレジットカードでの支払い-これはすべてリアルタイムデータを使用して実行されます。」私たちの日常のプロセスの多くは、リアルタイムデータに明確に関連しています。

今日の顧客は、瞬時の結果と可能な限り単純なプロセスを求めています。そのため、レガシーシステムに依存している企業は、最新のアプリケーションに追いつき、作成を開始する必要があります。マイクが基調講演で述べているように、企業は「マイクロサービスのような新しいデザインパターンを使用して[自社の]アプリケーションを再考する必要があります。 またはイベントストリーミングアーキテクチャ 。」

そこでRedisスタック 「RedisStackを使用すると、リスクの高いリッピングと交換の戦略なしで、まだ存在している可能性のあるレガシーシステムに電力を供給することができます」と彼は続けます。 Redis Stackを使用すると、企業は、不正検出、アルゴリズム取引、ローン承認、引受、ミドルオフィス、バックオフィスプロセスなど、高度なAI/MLを利用したサービスを提供することでアプリケーションの近代化の旅を始めることができます。

基調講演を聞いて、企業がAI / Mlを標準的な運用に統合する方法と、AI/MLの運用化の課題を回避する方法についてMikeAnandから詳細を聞いてください。

Taimur Ra​​shid
Redisのチーフビジネスデベロップメントオフィサー

基調講演は、金融サービス業界のトレンドの概要と、アプリケーションがAI機能によって強化され、よりリアルタイムになるときに対処できる特定のユースケースに進みました。 RedisのチーフビジネスデベロップメントオフィサーであるTaimurRashidは、主な差別化要因はカスタマーエクスペリエンスであると述べています。 。

「デジタルアプリケーションの機能がよりリアルタイムになるのを見ると、ほとんどの最新のアプリケーションにはさまざまな必須事項があります」と彼は述べています。その中で最も重要なのは「スピード 、スケーラビリティ、常時接続、グローバルディストリビューション、セキュリティ、AI拡張 。」ここで最も重要な変数は速度です。 「金融サービス業界では、スピードが非常に重要です。ミリ秒は、数百万ドル、時には数十億ドルの差を生む可能性があります。」

基調講演では、Taimurは、デジタル機能、顧客体験、新規事業の成長、金融犯罪など、金融サービスのトレンドのいくつかに焦点を当てています。 、およびサイバーセキュリティ 。 「より多くの企業がオンラインで業務を移動するにつれて、グローバルに移動するお金が適切な方法で適切な規制に従って移動されていることを確認する必要があります。組織は金融犯罪から身を守る必要があります。より多くの活動がオンラインに移行しているため、サイバーセキュリティは非常に重要です。組織外の悪意のある人物や脅威から身を守るにはどうすればよいですか？」

実行中のベクトル類似性検索に関するRedisシニアプロダクトマネージャーAI/ML Ed Sandovalからのデモの後（これについては次のセッションで詳しく説明します）、TaimurはマイクロソフトのカスタマーサクセスデータおよびAIグループのマネージングディレクターであるPascalBelaudと話し合いました。 。

このチャット中に、Pascalは、MicrosoftがAllstate Insuranceなどのさまざまな顧客と協力して、AI/MLを活用する方法を分析します。彼が指定する用途のいくつかには、顧客との音声通話のキャプチャが含まれ、AI技術を使用して音声文字変換されます。これらのトランスクリプトは、Allstateが顧客に再度連絡することなく、クレームを処理するために必要なすべての詳細ですぐに強化されます。これはすべて、AI/MLを取り入れたデジタルアプリケーションが取り組んでいるカスタマーエクスペリエンスの一部です。

基調講演全体を見る 。

舞台裏：AIを使用して企業ファイリングに埋め込まれた取引シグナルを明らかにする

基調講演の途中で、EdSandovalはRedisで利用可能なベクトル類似性検索を特徴とするデモを発表しました。このセッションでは、EdにMicrosoftのエンタープライズデータサイエンスおよび金融サービスの責任者であるCharles Morrisが加わり、そのデモがどのように構築されたかの舞台裏を紹介します。 EdはRedisのベクトル類似性テクノロジーに焦点を当てていますが、CharlesはMicrosoftAzureのMLインフラストラクチャとデモの構築に使用されるサービスに焦点を当てています。

このデモでは、EdとCharlesが、AIを使用して、SECに提出された米国の上場企業の企業ファイリングから大量の埋もれた貴重な情報を明らかにする方法を示します。コラボレーションから得た洞察と、その過程で学んだ重要な教訓のいくつかを共有している様子をご覧ください。

舞台裏のデモンストレーションをご覧ください 。

エンタープライズでのAI/MLの運用化

データサイエンティストに力を与えるツールとプロセスは何ですか？ AI / MLを運用に統合するときに、すべてを本番環境にプッシュするには何をする必要がありますか？

このパネルディスカッションでは、Taimur Ra​​shidに、ForresterResearchの主席アナリストであるMikeGualtieriと、Tectonの共同創設者兼CEOであるMike Del Balsoが参加し、機械学習の変革の特質について話します。企業はAI/MLテクノロジーを主流化しようとしていますが、どのようにして確実にスケーリングできるのでしょうか。多くの組織はレガシーシステムで稼働していますが、デジタル空間でのニーズの高まりに合わせてどのように最新化するのでしょうか。

「AIは基本的なものになりました」とMikeGualtieri氏は言います。 「それは企業にとって戦略的になりました。サイエンスフェアの実験ではありません。イノベーションの実験ではありません。ほとんどの企業は、AIが必要になると考えています。 AIはソフトウェアであり、それらのソフトウェア開発プロセスは、そのモデルを取得し、運用し、それらのアプリケーションのビジネス価値を獲得するために非常に重要です。」

TectonのMikeDelBalsoは、特にUberでの以前の役割に関して、MLでの経験の一部を共有しました。 「Uber（Michaelangelo）のMLプラットフォームでの私たちの目標は、MLを民主化することでした」と彼は言います。 「最初から特定した100以上のユースケースでMLを可能にするために、MLインテリジェンスが製品とカスタマーエクスペリエンスに実際に影響を与える可能性があります。」

「エンタープライズでのAI/MLの運用化」をご覧になると、全体像を把握できます。 。」

マイクロサービスパターンを簡単に

マイクロサービスアプリを確実に構築およびスケーリングするためのベストプラクティスデザインパターンを実装するための最良の方法は何ですか？これは、RedisのフィールドCTOであるAllen Terletoと、Orkesの共同創設者兼CTOであるVirenBaraiyaとの間のこのセッションでの議論のトピックです。

「モノリシックアプリケーションのオーバーヘッドと柔軟性の欠如は許容できません」と、スピーカーを紹介する前にマイクアナンドは言います。 「マイクロサービスへの移行に伴う主な利点の1つは、各サービスが独自の完全に分散化されたデータストアを持つことができ、マイクロサービスがダウンした場合に爆発範囲を縮小しながら、サービス全体に影響を与えることなく各コンポーネントを迅速に変更および更新できることです。」

このセッションでは、AllenとVirenが、オーケストレーション、状態管理、エラー処理、可観測性などのマイクロサービスの問題について検討します。しかし、Allenが指摘しているように、大規模なマイクロサービスの成長は複雑になる可能性があります。彼は、コンポーネント化されたマイクロサービスに移行するとき、「[あなたは]新しいアーキテクチャパターン、アーキテクチャの懸念、新しいテクノロジー、特に数百のマイクロサービスに拡張するときに心配すべき落とし穴の洗濯物リストを持っています」と述べています。

「マイクロサービスパターンを簡単に」を見ると、マイクロサービスデザインパターンに関する洞察がさらに深まります。 。」