VK Tech разработала интегрированную платформу для обработки больших данных, нейросетей и искусственного интеллекта

Компания VK (ранее известная как Mail.ru Group) анонсировала запуск новейшего проекта в рамках VK Tech. Универсальная платформа VK Data Platform предназначена для эффективной работы с большими объемами данных, нейросетями и искусственным интеллектом. Представители компании отметили, что эта платформа позволит крупному бизнесу ускорить процессы обработки, управления, обогащения и анализа данных. 


VK Tech разработала интегрированную платформу для обработки больших данных, нейросетей и искусственного интеллекта
Сгенерировано нейросетью Dall-E

Кроме того, этот инструмент ускоряет внедрение алгоритмов искусственного интеллекта и нейросетей в бизнес-процессы. Платформа нацелена на применение в банковском секторе, ритейле и электронной коммерции, транспорте, логистике, телекоммуникациях и промышленности.

VK Data Platform включает в себя 16 готовых инструментов, предназначенных для решения различных задач: от хранения и обработки данных до выполнения аналитических операций и создания моделей машинного обучения.

Основа VK Data Platform составляют собственные разработки, такие как Tarantool и S3-совместимое хранилище Cloud Storage. Также платформа включает в себя такие технологии, как PostgreSQL, Trino, Airflow, которые стали стандартом в индустрии. Ряд инструментов платформы доступен через облако VK Cloud и уже был протестирован на реальных проектах российских компаний, включая Cloud Storage (S3-хранилище), Cloud Kafka, Cloud Spark, Cloud Flink и Cloud ML Platform.

Платформа может быть развернута на различных типах инфраструктуры, включая публичные, частные облака и собственные серверы компаний. Она предполагает использование типичных архитектур, основанных на современных методах, что позволяет оперативно адаптировать её под нужды различных компаний и ускоряет процесс интеграции в корпоративные ИТ-системы. Компоненты VK Data Platform разворачиваются с помощью Kubernetes, что обеспечивает динамическое распределение вычислительных ресурсов, эффективное использование аппаратного обеспечения и высокий уровень отказоустойчивости.

 

Источник: iXBT

Читайте также