Technologieausblick von Crisp Research

Die Cloud als Treiber für Machine Learning

| Autor: Florian Karlstetter

Dr. Carlo Velten, Senior Analyst und CEO bei Crisp Research ist auch dieses Jahr Keynote-Speaker auf der „CLOUD Technology & Services Conference 2017“ der Vogel IT-Akademie.
Dr. Carlo Velten, Senior Analyst und CEO bei Crisp Research ist auch dieses Jahr Keynote-Speaker auf der „CLOUD Technology & Services Conference 2017“ der Vogel IT-Akademie. (Bild: Crisp Research)

Carlo Velten von Crisp Research hält auch dieses Jahr wieder eine Keynote auf der „CLOUD Technology & Services Conference“ der Vogel IT-Akademie, die im September in vier deutschen Städten stattfindet. Der IT-Experte stand uns im Vorfeld der Veranstaltung Rede und Antwort.

Dr. Carlo Velten gehört unbestritten zu den führenden Cloud- und Technologie-Experten in Deutschland. Als Gründer und CEO von Crisp Research bezieht der langjährige Kenner der internationalen IT-Szene regelmäßig Stellung und äußert sich zum Status quo dispruptiver Technologien und Trends.

Mit technologischen als auch wirtschaftlichen Aspekten rund um das Thema Cloud Computing beschäftigt sich auch die „CLOUD Technology & Services Conference“, die am 12. September 2017 in Frankfurt am Main startet (Details, Termine und Orte siehe Kasten unten). Teilnehmer vor Ort erhalten nicht nur einen Überblick über aktuelle Cloud-Technologien, sondern haben auch die Gelegenheit, in den direkten Kontakt mit Cloud-Experten zu treten, um so gemeinsam Antworten auf individuelle Fragestellungen zu finden.

Im Vorfeld der Veranstaltung haben wir mit ausgewählten Partnern und Keynote-Sprechern ein kurzes Interview geführt - diesmal mit Dr. Carlo Velten, CEO von Crisp Research.

In Ihrer Keynote beschäftigen Sie sich unter anderem mit dem Thema der Automatisierung komplexer Cloud-Umgebungen. Sind hier DevOps-Methoden zielführend oder sollte man nicht besser auf standardisierte Dienste und Services zurückgreifen?

Carlo Velten: Die meisten Unternehmen kommen aus einer Welt, in der ein Großteil der administrativen Arbeit noch „per Hand“ erledigt wird. Ein hoher Automatisierungsgrad war in heterogenen IT-Umgebungen auch nur schwer zu erreichen. Die Nutzung der komplett standardisierten Cloud-Plattformen der Hyperscaler bietet nun diese Chance. Die Automatisierung der vorgelagerten Entwicklungs- und Testingprozesse im Rahmen von DevOps sind ein weiterer wichtiger Schritt auf dem Weg zur automatisierten IT-Infrastruktur. Dennoch darf nicht vergessen werden, dass es mehr als nur agile SW-Entwicklung braucht, um auch die Deployments bzw. Updates im laufenden Betrieb automatisiert abzuwickeln und ein „Continuous Deployment“ zu realisieren. Als nächste Phase der Automatisierung werden digitale Lösungen und Cloud-Architekturen maßgeblich mittels Platform-Services und Serverless Computing-Funktionen aufgebaut und betrieben. Diese sind dann per Definition automatisiert und bedürfen keines traditionellen IT-Betriebs mehr. Auch DevOps-Konzepte werden langfristig wieder an Relevanz verlieren … allerdings dauert dies noch 3-5 Jahre.

Ergänzendes zum Thema
 
Weitere Infos & Anmeldung zur „CLOUD Technology & Services Conference 2017“

Machine Learning gilt als einer der nächsten großen Trends in der IT. Sind die Technologien bereits ausgereift oder nur leere Versprechungen der Anbieter? Wird sich das Thema kommendes Jahr etablieren können, vor allem auch vor dem Hintergrund der Kosten-/Nutzenaufwands?

Velten: Auch wenn die Grenzen zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz (AI) nicht immer ganz trennscharf sind – eines scheint sicher: Es ist das nächste große Ding! AI-First heißt es daher bei fast allen globalen IT-Schwergewichten. So hat Ginni Rometti kürzlich auf der IBM-Hausmesse InterConnect die Losung ausgegeben, dass Cloud, AI und Blockchain die strategischen Säulen der kommenden Jahre sein werden. IBM setzt somit (fast) alles auf die Karte „Watson“. Das ist mutig und zukunftsorientiert, birgt aber auch Risiken. Denn viele Enterprise-IT-Anwender sind gerade erst in der Evaluierung und Planung erster Machine Learning-Projekte. Auch fehlen vielerorts noch die unentbehrlichen Experten, die aus den teils sehr komplexen Modellen und Tools dann intelligente Algorithmen und optimierte Prozesse machen. Dennoch steht das Thema ganz oben auf der Agenda der CIOs und Digitalisierungsentscheider. So stellt Volkswagen CIO Martin Hofmann auf dem IT-Automotive Kongress klar: „Das maschinelle Lernen ist keine Science Fiction mehr, es ist heute hier und real“, so das Fazit Hofmanns.

Auch Google hat auf seiner Konferenz Next eine Reihe an Neuerungen angekündigt und das eigene Machine Learning Team weiter ausgebaut. Zudem kauft Google munter Machine-Learning-Firmen zu, wie kürzlich Kaggle, eine Community Plattform für Data Scientists. Weiterhin profitiert Google klar von der Berufung Fei-Fei Li´s als Chief Scientist für Machine Learning, die vorher Chef-Forscherin am Standford AI-Lab war, in der Community eine sehr gute Reputation genießt und Google somit weiter als Arbeitgeber für die Top-Leute attraktiv macht. Im Gegensatz zu IBM, die mit Watson stark die branchenorientierten und teils individuellen Lösungen im Auge haben, verfolgt Google auch beim Thema Machine Learning klar das Geschäft mit standardisierbaren und skalierbaren Cloud-Diensten.

Microsoft setzt unter Sadja Nadella ebenfalls auf Machine Learning. Analog zu Google und IBM verfügt auch Microsoft über ein breites Portfolio an cloud-basierten Machine Learning-as-a-Service-Angeboten, die auf der Azure-Plattform via API zur Verfügung stehen. Zudem werden Machine-Learning-Funktionalitäten in die bestehenden BI- und Analytics-Produktlinien integriert. Nadella verfolgt zudem die Strategie, der Entwickler-Community und den Data Scientist nutzerfreundliche Werkzeuge zur Entwicklung, Training und Management von Machine Learning-Verfahren und Algorithmen zur Verfügung zu stellen. Die Demokratisierung von Machine Learning nennt dies der Microsoft-Chef. Ebenfalls ein interessanter Ansatz, der gut in die Microsoft-Story und Value Proposition hineinpasst. Zudem leistet dieser Ansatz einen Beitrag zur Lösung eines zuvor genannten und fundamentalen Problems – es gibt derzeit zu wenig echte Machine Learning-Experten und Data Scientists, wie auch Microsoft Vice President AI Research Peter Lee einem Beitrag erläutert.

Einen detaillierten Überblick und Leistungsvergleich der führenden Anbieter von Machine Learning Services, Software Plattformen und Dienstleistungen stellt Crisp Research in Kürze im Rahmen einer aktuellen Studie vor. Das „Crisp Vendor Universe – Machine Learning 2017“ nimmt in den oben genannten Kategorien insgesamt 37 Technologieanbieter und Dienstleister genau unter die Lupe und liefert somit einen ersten Überblick zur Marktlandschaft im deutschsprachigen Raum.

Zum Thema „Cloud Technology Outlook“: Welche weiteren technologischen Entwicklungen im Cloud-Umfeld sehen Sie im kommenden Jahr auf uns zukommen?

Velten: Die zentralen Trends im Kontext Cloud Computing der kommenden Jahre sind:

- Serverless Computing und Platform Services - von der reinen IT-Infrastruktur- hin zu Plattform-Diensten und Funktionen

- IoT und hybride Edge Computing-Szenarien – IoT-Workloads zählen zu den großen Wachstumstreibern der kommenden Jahre für den Bereich Cloud Computing (IaaS/PaaS). Neue und hybride Vernetzungs-Szenarien (Lora) und Data Processing auf dem Endgerät oder Gateway (Edge) prägen die IoT-Architektoren und erhöhen die Komplexität in den Deployments und dem Betrieb

- Security @ Scale

- Machine Learning - intelligente und automatisierte Analytics und Datenverarbeitung via Machine Learning-Verfahren schreitet voran. Damit werden auch neue Hardware-Konzepte interessant (GPU, ASICs etc.), die vor allem bei den großen Cloud Providern als erste eingeführt werden. So launchen beispielsweise Intel und Nvidia ihre neuen GPU-Generation erst bei Google, AWS & Co und lassen diese erst danach für den Channel und Endanwender frei … sprich, nur in der Cloud hat man Zugang zu den neusten Innovationen.

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