IBM Cloud Private for Data：让你的数据为人工智能做好准备

经过多年对货运业缓慢而不一致的货物装卸过程的失望之后，Malcolm McLean在 1956 年终于看到他发明的第一批集装箱离开了新泽西州的港口。他的发明是简单性：容易加载和卸载，不需要独特的装配。 这个看似简单的概念将运输成本降低了 90％，从而导致了全球标准化。在此标准化的基础上，全球商业开始加速。

与航运一样，IT 世界也在整个历史中寻求标准化，标准化在这个领域的好处是灵活性和可移植性。当前技术领域的货物是数据，数据由数据开发人员发挥作用，并拥有决定所有行业竞争优势的见解。过去几年中，IT方面的大部分进步都集中在为应用程序开发人员提供便利。但是，没有人释放数据开发人员的价值。

每个企业都在通往人工智能。但是，人工智能需要机器学习和分析，这需要正确的数据和信息架构。这些构建模块对人工智能至关重要。

当企业智能得到增强时，生产力会提高，标准也会出现。唯一的缺点是需要组装，所有系统需要相互通信，数据架构必须标准话。如何可以建立人工智能的构建模块，而不需要组装？

IBM Cloud Private for Data是一款专为数据科学，数据工程和应用程序构建而设计的解决方案，无需组装。无论是数据科学家还是任何人都可以在单一的集成体验中找到相关数据，进行分析，构建模型并将其部署到生产环境中。

IBM Cloud Private for Data 是预先打包的企业级解决方案，具有高度集成的数据和分析服务以及简单的协作式任务驱动体验，并且无需装配。

IBM Cloud Private for Data 具有以下功能：

收集：混合数据管理。收集每种类型的数据，不管它在哪里，自由管理。

组织：统一治理与整合。将数据组织成值得信赖的真实来源，提供灵活性，使数据以新的方式工作。

分析：数据科学与商业分析。使所有团队能够以更智能的方式分析数据，从而获得先前无法获得的见解。

Kubernetes 是 IBM Cloud Private for Data 的基础，旨在满足企业在自己的受控数据中心的安全性中实现灵活性和云类经济效益的期望。它使我们能够更好地管理资源以实现弹性，并强化微服务的最佳实践，以及服务发现和弹性的可整合性。Helm 作为 Kubernetes 的软件包管理解决方案，可确保有效的模块化，版本管理，实现软件即服务。

IBM Cloud Private for Data 提供了完全预先集成的一组分析功能，这些功能成为 Kubernetes 服务并利用 Pod 复制实现弹性和负载平衡。Docker 映像的使用以及部署的滚动升级使得分析中的单个服务的持续交付更为现实。用户将能够实现分析系统在线系统升级，而不会对业务产生影响。

只有 IBM Cloud Private for Data 可以提供：无缝访问本地和公有云的数据; 私有云数据架构; 数据获取速度高达每天 2500 亿次。

Kubernetes 针对应用程序开发人员的问题，IBM Cloud Private for Data 将为数据开发人员解决问题，并加速企业通往人工智能。 就像集装箱的架构所做的一样，IBM Cloud Private for Data 将用于释放数据以获得企业的竞争优势。 现在是时候，让您的数据为人工智能准备好了。