В подразделении LF Networking консорциума Linux Foundation выпустили первый релиз платформы с открытым исходным кодом, созданной для ускорения интеграции ИИ в сетевые среды, — Essedum Release 1.0. Работа над этой платформой для сбора данных, управления конвейерами и развертывания моделей в локальных и облачных средах началась в апреле при участии индийской компании Infosys. В ее состав вошли коды Infosys, а также компоненты платформы обмена данными рабочей группы Linux Foundation по ИИ.

В опубликованном релизе представлены основные технические возможности, которые, как считают в Linux Foundation, должны сделать создание сетевых решений на основе ИИ стандартной и доступной практикой, а не уникальной инженерной разработкой.

В их состав входят: формирование защищенных каналов связи между программными системами; сбор данных из различных источников, включая хранилища, базы данных MySQL и REST API; создание рабочих процессов (pipelines) обучения и логического вывода для задач ИИ и ML, а также управление ими; доступ к моделям ИИ и управление моделями на различных платформах, включая AWS SageMaker, Azure ML и GCP Vertex AI; мониторинг всех конечных точкек и управление с помощью централизованного интерфейса; применение адаптеров, упрощающих интеграцию с внешними сервисами; запуск конвейеров или программ в удаленных серверах или виртуальных машинах для оптимизации ресурсоемкой обработки.

Essedum позиционируется как специализированная платформа для интеграции, которая управляет существующими инструментами, а не заменяет их, включая такие платформы ИИ и ML, как MLflow, Kubeflow. Этот подход сохраняет вложенные в платформы ИИ и ML инвестиции, а также предоставляет доступ к сетевым возможностям, которые не могут эффективно обеспечить платформы общего назначения. Essedum с предустановленными инструментами и библиотеками значительно сокращает время создания решений на основе ИИ, поясняют разработчики.

В LF Networking совместно с лабораторией Университета Нью-Гэмпшира инсталлировали Essedum в изолированной среде для разработчиков. Такая операционная «песочница» предоставляет практическую возможность тестирования платформы в реальных условиях, служит средой для проверки ее развертывания в мультиоблачных средах, а также демонстрирует готовность платформы к работе в различных конфигурациях инфраструктуры.

Стратегия развития Essedum предусматривает совместную работу с силами сообщества, в том числе, чтобы определить такие компоненты платформы, как специальные конвейеры предварительной обработки данных, модели ИИ для выявления аномалий, сетевые агенты. Рассчитанная на полтора года «дорожная карта» должна превратить базовый релиз в инструмент, который изменит повседневную работу сетевых команд, подчеркивают в LF Networking.