สามขั้นตอนสู่ความเป็น Adaptive Leadership ในยุคเทคโนโลยี

สามขั้นตอนสู่ความเป็น Adaptive Leadership ในยุคเทคโนโลยี

สามขั้นตอนสู่ความเป็น Adaptive Leadership ในยุคเทคโนโลยี

มาร์เจ็ต แอนดรีซ, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป, เร้ดแฮท เอเชียแปซิฟิก
บทความโดย มาร์เจ็ต แอนดรีซ, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป, เร้ดแฮท เอเชียแปซิฟิก

องค์กรต่าง ๆ ในปัจจุบันถูกดึงเข้าไปพัวพันกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างเหนียวแน่น และจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อคงความสามารถทางการแข่งขันให้ได้ เทคโนโลยีเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญในการกำหนดรูปแบบการดำเนินงานและความสามารถทางการแข่งขันของทุกองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการใช้เทคโนโลยี IoT ในภาคการผลิต ไปจนถึงร้านค้าปลีกเล็ก ๆ หรือธุรกิจด้านอาหารและเครื่องดื่มที่พึ่งพาโซลูชันการชำระเงินแบบไร้สัมผัส องค์กรต่างลงทุนด้านเทคโนโลยีและ generative AI มากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะไม่ต้องการที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง แต่องค์กรส่วนใหญ่เร่งรีบเกินไปจนไม่ได้พิจารณาว่าองค์กรจะได้ประโยชน์อย่างแท้จริงเพียงใด

การเติบโตทางเศรษฐกิจที่สูงและความหลากหลายทางวัฒนธรรม ส่งให้ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกโดดเด่นและนำมาซึ่งโอกาสต่าง ๆ มากมาย ในขณะเดียวกันก็นำมาซึ่งความเสี่ยงในวงกว้างเช่นกัน ข้อมูลจากรายงาน Anatomy of Adaptive Leaders ที่จัดทำโดย Economist Impact ที่เป็นการสำรวจความเห็นของผู้นำองค์กรพบว่า การขาดแคลนแรงงานที่มีทักษะ (77%), การหยุดชะงักด้านซัพพลายเชน (76%), การโจมตีทางไซเบอร์ (69%) และการเพิ่มขึ้นของกฎระเบียบที่กระจัดกระจาย (69%) เป็นส่วนหนึ่งของความท้าทายที่ทุกภาคส่วนในภูมิภาคนี้เผชิญ การขาดแคลนผู้มีความสามารถเป็นปัญหาที่หนักโดยเฉพาะในประเทศต่าง ๆ เช่น ญี่ปุ่น (87%) ออสเตรเลีย (84%) และเกาหลีใต้ (81%) รวมถึงภาคส่วนต่าง ๆ เช่น ธุรกิจขายส่ง แหล่งทรัพยากรธรรมชาติ และธุรกิจบริการต่าง ๆ  ทำให้ผู้นำทางธุรกิจในภูมิภาคนี้ต่างคาดหวังที่จะสำรวจสภาพแวดล้อมที่เกี่ยวกับการทำธุรกิจในหลายแง่มุม ซึ่งต้องอาศัยความเข้าใจที่ลึกซึ้งถึงปัจจัยเสี่ยงต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้น 

ความสามารถในการปรับตัวและการเจริญเติบโตของธุรกิจเป็นเรื่องสำคัญต่อผู้นำองค์กร ไม่ว่าจะเป็นเจ้าของธุรกิจขนาดเล็กหรือผู้บริหารบริษัทข้ามชาติขนาดใหญ่ เพื่อให้ดำเนินธุรกิจอย่างประสบความสำเร็จและแข่งขันในตลาดที่มีความเคลื่อนไหวตลอดเวลาได้

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล ที่มากกว่าการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลไม่ได้เกี่ยวกับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลหรือระบบอัตโนมัตเท่านั้น แต่เกี่ยวกับการนำวิธีการเหล่านี้ไปใช้เปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ วัฒนธรรม และประสบการณ์ลูกค้า ซึ่งหากต้องการบรรลุเป้าหมายนี้ ผู้นำธุรกิจต้องเห็นด้วยและสนับสนุนการพัฒนาองค์กรที่พร้อมใช้ดิจิทัล

ผู้นำต้องมีใจเปิดกว้างและเต็มใจทดลองใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ ซึ่งรวมถึงเทคโนโลยีเกิดใหม่หรือใหม่กว่า เช่น คลาวด์คอมพิวติ้ง, Web3, ควอนตัมคอมพิวติ้ง และ generative AI แม้ว่าจะไม่สามารถเรียนรู้และเชี่ยวชาญในนวัตกรรมหรือผลิตภัณฑ์ทางเทคโนโลยีได้ทุกอย่าง แต่ผู้นำที่ประสบความสำเร็จในการประโยชน์จากเทคโนโลยีเกิดใหม่ต่าง ๆ จะเพิ่มประสิทธิภาพให้แหล่งทรัพยากรของบริษัทและลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น ส่วนผู้นำที่ไม่เชี่ยวชาญทางเทคโนโลยีมากนักก็สามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมในองค์กรอย่างต่อเนื่องได้ด้วยคุณสมบัติสำคัญประการหนึ่งคือ ความสามารถในการปรับตัว

สามขั้นตอนสู่การเป็นผู้นำที่สามารถปรับตัวเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลง (adaptive leader)

#1 ส่งเสริมวัฒนธรรมที่พร้อมใช้ดิจิทัล

ลักษณะของการเป็นผู้นำที่สามารถปรับตัวและนำพาองค์กรสู่การเปลี่ยนแปลงได้ (adaptive leader) ในยุคที่เทคโนโลยีมาเป็นอันดับแรก ต้องเริ่มจากการปลูกฝังวัฒนธรรมองค์กรที่พร้อมใช้ดิจิทัล ซึ่งเป็นมากกว่าการแนะนำการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยไปใช้กับการทำงานในแต่ละวันเท่านั้น แต่เป็นเรื่องความรู้เชิงประสบการณ์ที่ผู้นำทางเทคโนโลยีและเครื่องมือทางดิจิทัลต่าง ๆ จะต้องปลูกฝังทั้งความมั่นใจและความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือเหล่านี้ให้กับพนักงานทุกคน การแนะนำกระบวนการและแนวปฏิบัติใหม่ ๆ เช่น การบูรณาการทางดิจิทัลนั้น ผู้นำมีบทบาทสำคัญในการทำนำเป็นตัวอย่าง เช่น กระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ ๆ และระบุได้ว่าองค์กรจะได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างไรบ้าง การส่งเสริมวัฒนธรรมการปรับตัวและการยินดีรับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะช่วยให้ผู้นำสามารถเสริมพลังให้ทีมของตนได้ก้าวหน้าอยู่เสมอ และเพิ่มความคล่องตัวให้กับองค์กรในภาพรวม

#2 ประเมินสิ่งจำเป็นที่ต้องใช้ในการปรับปรุงองค์กรให้ทันสมัยตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

ขั้นตอนต่อไปคือการประเมินโครงสร้างพื้นฐานไอทีขององค์กร และระบุว่ามีสิ่งใดที่ต้องปรับปรุงให้ทันสมัย เรื่องนี้เกี่ยวกับการปรับกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานไอทีและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจให้เป็นไปในแนวทางเดียวกัน adaptive leaders ต้องทำงานใกล้ชิดกับแผนกไอทีเพื่อใช้ความเชี่ยวชาญของพวกเขาให้เป็นประโยชน์ในการเลือกใช้แพลตฟอร์มและเทคโนโลยีที่เหมาะสมที่สุด และใช้ประโยชน์จากทรัพยากรเหล่านี้จัดการกับความต้องการทางธุรกิจ ซึ่งจะช่วยให้ผู้นำองค์กรสามารถเสริมสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีขององค์กรได้ และทำให้องค์กรประสบความสำเร็จที่ยั่งยืนในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

#3 ทำงานร่วมกันและใช้สไตล์การทำงานแบบเปิด

Adaptive leadership จะใช้สไตล์การทำงานแบบเปิดซึ่งมีลักษณะคล่องตัวและมีการทำงานร่วมกัน การใช้กรอบความคิดที่คล่องตัวว่องไว ช่วยให้ผู้นำสามารถกระตุ้นทีมงานให้ตอบสนองต่อสถานการณ์ตลาดที่แตกต่างกันได้อย่างรวดเร็ว

การทำงานร่วมกันของทีมเป็นสิ่งสำคัญ เช่น แผนกไอทีที่มักถูกมองว่าทำงานแยกส่วนจากแผนกอื่น แต่พนักงานที่มีความสามารถของแผนกนี้เป็นผู้นำทักษะและความเชี่ยวชาญเฉพาะทางมาให้ทุกคนได้ใช้ ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานในปัจจุบันและบรรเทาปัญหาต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นได้ เช่น การลดการใช้เวลาในงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ ด้วยการใช้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และการอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมให้รับมือกับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่นภาคการเงิน การส่งเสริมทำงานร่วมกันทั่วทั้งองค์กรเป็นเรื่องจำเป็น เพื่อปลูกฝังวัฒนธรรมการทำงานที่ครอบคลุม นอกจากนี้การอนุญาตให้แชร์ไอเดียได้อย่างอิสระจะช่วยให้ผู้นำสามารถนำองค์กรสู่นวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่มากขึ้นได้

คำตอบต่อการค้นหาเส้นทางความซับซ้อนทางธุรกิจในเอเชียแปซิฟิก

เอเชียแปซิฟิกเป็นภูมิภาคที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรม ประเทศจำนวนมากในภูมิภาคนี้กำลังเผชิญปัญหาทางเศรษฐกิจที่แตกต่างกัน เช่น Economist Impact รายงานว่า ออสเตรเลียกำลังอยู่ในช่วงเวลาแห่งความซบเซาทางเศรษฐกิจที่เพิ่มมากขึ้นเนื่องจากความท้าทายด้านแรงงานสูงวัย การพึ่งพาการส่งออกของไต้หวันกำลังส่งผลกระทบต่อการฟื้นตัวของเศรษฐกิจระยะสั้นท่ามกลางอุปสงค์ของโลกที่ชะลอตัว ทั้งนี้องค์กรต่างเผชิญกับความจำเป็นที่ต้องใช้จ่ายอย่างประหยัด แม้ว่าส่วนใหญ่ต้องการลงทุนด้านนวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ท้าทายก็ตาม การที่องค์กรต่าง ๆ อาจพยายามลดความเสี่ยงจากแรงต้านเหล่านี้ด้วยการตัดการลงทุนทางเทคโนโลยีหรือโครงการต่าง ๆ ที่ขับเคลื่อนนวัตกรรม ความซับซ้อนและอุปสรรคเหล่านี้ทำให้บทบาทของผู้นำทางธุรกิจอยู่ในความสนใจมากว่าจะสามารถนำธุรกิจ สร้างคุณค่าและนวัตกรรมให้กับองค์กรตนได้อย่างไรด้วยทรัพยากรที่ลดลง บริษัทต่าง ๆ ในเอเชียแปซิฟิกพบว่ามีความสามารถทางการแข่งขันเพิ่มขึ้น มีผลผลิตและประสิทธิภาพในการใช้เทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น คลาวด์คอมพิวติ้งและ generative AI เพิ่มขึ้น

การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเช่นโอเพ่นซอร์สเป็นสิ่งจำเป็นที่จะช่วยให้องค์กรเตรียมพร้อมรับอนาคต และเพิ่มความยืดหยุ่นให้กับองค์กร บริษัทในประเทศสิงคโปร์มีความก้าวหน้าในการนำเทคโนโลยีไปขับเคลื่อนแนวทางการทำงานแบบใหม่อย่างมาก โดย 72% ของบริษัทเหล่านี้ใช้หลักการและเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สล้ำหน้าอย่างมาก และเป็นอัตราการใช้ที่สูงที่สุดในภูมิภาค โอเพ่นซอร์สวางพื้นฐานให้กับเทคโนโลยีเกิดใหม่จำนวนมาก เพิ่มความสามารถทางการแข่งขัน เพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพให้กับองค์กรต่าง ๆ และ adaptive leader ตระหนักถึงความมีประสิทธิภาพของโซลูชันและความคิดก้าวหน้าของโอเพ่นซอร์ส

The power of AI is open

ใช้พลังของ AI อย่าง Open

The power of AI

Article by Ashesh Badani, Senior Vice President and Chief Product Officer, Red Hat
Article by Ashesh Badani, Senior Vice President and Chief Product Officer, Red Hat

One of the most prominent and compelling technologies of the current moment–artificial intelligence (AI). AI is the very definition of a “hot topic” right now, both inside and outside of the IT community, and it’s here to stay. At every turn, the media, analysts, business leaders, government officials and seemingly everyone you follow online, have something to say about AI, regardless of their industry.

The multifaceted nature of AI and the complexities of its proven and potential use cases are some of the reasons why it makes for a meaningful and timely point of discussion–and why enterprises can no longer ignore it if they want to drive their organizations forward, even if they aren’t sure when, how or where to begin. 

AI now, AI everywhere

We know that the next iteration of countless technologies will be based on AI, whether it’s in the form of chat bots, software-defined vehicles, financial fraud detection or accelerated patient diagnostics. In order to survive and advance in today’s economic and technological climate, it’s imperative that business leaders prioritize implementing AI in a strategic, holistic and timely manner so that data scientists, developers, and IT operations teams can together effectively operationalize AI across the business.

Per Gartner, “AI has the potential to bring significant value to organizations by enhancing productivity, improving decision making, and creating new opportunities for growth and innovation.”[1], though some enterprises still choose to limit AI’s scope and have yet to adopt AI in more than one business function[2]

Enterprises have to consider how AI can help increase productivity or help drive revenue and differentiation… By not taking full advantage of what AI has to offer, these enterprises are passing up reduced operational costs and complexities and the opportunity to gain deeper engagements and insights that help deliver better customer experiences.

If organizations want to equip themselves to use AI effectively, they need to be able to:

  • Operationalize their AI use cases from idea to production by bringing different teams, such as data scientists, developers and IT ops, and technologies together
  • Use existing tools and processes that enable their teams to quickly drive agility and efficiency that accelerates deploying AI-enabled applications into production
  • Meet security, regulatory, compliance and governance standards, just as they do with other business applications

Simply put, without a proactive, comprehensive action plan on how to adopt AI across their business, enterprises will likely struggle to adapt to their customers’ changing needs.

AI with Red Hat

Combining the collaborative nature of open source with the power of AI enables Red Hat to help enterprises solve the world’s problems more effectively and quickly than many would have thought possible before the emergence of AI. Without it, who knows if HCA Healthcare could have created a real-time predictive analytics product system to more accurately and rapidly detect sepsis, or how NTT East would have developed a video AI service that delivers intelligent business insights and reduced their service operating costs by 50-60% with improved  management and version control. Thankfully, Red Hat not only sees the power AI can bring to enterprises today, but also the possibilities of what it could bring tomorrow. 

When it comes to AI, Red Hat focuses on:

  • Integrating open source technologies to bring use cases to life
    • At Red Hat, we believe open source communities are where innovation begins, and this is especially true when it comes to AI. Our deep-rooted relationships with open source communities such as Kubeflow, KServe, CodeFlare and Ray, open source models from companies like Hugging Face and our upstream first approach allows us to foster open, transparent contributions, leading to downstream innovation with our partners. Red Hat’s collaborative relationships with hardware and software partners allows for flexible deployment of AI models–helping customers build a more complete AI solution–from data acquisition and preparation, to monitoring and maintenance, to hardware acceleration–based on their unique use case.
  • Accelerating time to value
    • Red Hat brings together data scientists and developers to deliver AI-enabled applications faster and be more reactive to changes–helping go from hypothesis to model development to deployment and measurement while driving efficiencies and collaboration across team
    • There are many parallels between the pipelines used for traditional apps and those used for model development. As models and applications change, Red Hat OpenShift AI and Red Hat OpenShift help both MLOps and DevSecOps practitioners to iterate quickly through tools that help build the appropriate guardrails. Automating and streamlining these processes can help lead your organizations to greater efficiency and efficacy. 
  • Deploying AI-enabled applications anywhere
    • Red Hat helps organizations build, deploy, manage and operate AI-enabled applications across any cloud–public or private, on-premise or at the edge–at scale and with greater security capabilities, providing customers with the ability to deploy a more flexible and consistent computing platform. This flexibility allows Red Hat to support organizations that are concerned with data privacy, gravity or sovereignty by moving AI models closer to data sources, helping them build and use AI models in alignment with regulatory requirements that restrict the movement of data. 
    • Sometimes you need to embrace data gravity instead of fighting it, and Red Hat OpenShift allows you to do just that. With Red Hat OpenShift and Red Hat OpenShift AI, you can train in the cloud and bring the model back to your private data center if you need a high number of GPUs for a shorter training time–you can even rent them in the cloud.
  • Increasing efficiency and productivity
    • Red Hat provides the platforms needed to rapidly develop and deploy AI at scale and integrates AI into our existing platforms to improve the productivity and efficiency of both operations and developer teams, making them easier to use. This is crucial for organizations that need to innovate quickly while facing challenges such as talent shortages. For example, Red Hat Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant utilizes generative AI to produce Ansible code that is compliant with Red Hat best practices, reliable ad helps bridge the IT automation skills gap.
    • The ability to properly scale after integrating AI into your products is also an important consideration for enterprises. Red Hat Openshift AI accounts for this by allowing you to increase the number of replicas, or even deploying multiple replicas, of a model to multiple clusters on multiple clouds.

Built on transparency and choice, Red Hat’s enterprise-ready AI solutions make it possible for you to apply AI to every day business. The power of AI is here, it’s open, it’s real–and with Red Hat, it can be yours. 

[1] Gartner®: Research Roundup: Realizing Value From Artificial Intelligence (AI), Rita Sallam, Leinar Ramos, Radu Miclaus, Anthony Mullen, 17 August 2023

[2] McKinsey: The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year, 2023

ใช้พลังของ AI อย่าง Open

ใช้พลังของ AI อย่าง Open

ใช้พลังของ AI อย่าง Open

Ashesh Badani
บทความโดย นายอาเชช บาดานี รองประธานอาวุโสและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ เร้ดแฮท

หนึ่งในเทคโนโลยีที่โดดเด่นน่าสนใจที่สุดและได้รับการกล่าวถึงในทุกวงการไม่เฉพาะวงการไอทีในขณะนี้และยังจะได้รับความสนใจต่อเนื่อง คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ลักษณะของ AI ที่มีแง่มุมหลากหลาย และความสลับซับซ้อนของกรณีใช้งานที่มีศักยภาพและได้รับการพิสูจน์แล้ว เป็นเหตุผลว่าทำไม AI จึงเป็นหัวข้อสำคัญของการสนทนาในเวลานี้ และทำไมองค์กรต่าง ๆ ไม่อาจมองข้าม AI หากต้องการขับเคลื่อนองค์กรให้ก้าวหน้า แม้ว่าจะยังไม่แน่ใจว่าจะใช้ AI เมื่อไร ใช้อย่างไรหรือจะเริ่มต้นใช้ตรงจุดไหนก็ตาม

ถึงเวลาของ AI, AI ทุกแห่งหน

เราทราบดีว่าการทำซ้ำขั้นตอนกระบวนการรุ่นต่อไปของเทคโนโลยีจำนวนนับไม่ถ้วน จะอิงอยู่กับ AI ไม่ว่าจะอยู่ในรูปของแชทบอทต่าง ๆ ยานพาหนะที่ควบคุมด้วยซอฟต์แวร์ การตรวจจับการหลอกลวงทางการเงิน หรือการวินิจฉัยผู้ป่วยแบบเร่งด่วน และเพื่อให้อยู่รอดและก้าวล้ำหน้าในสภาพเศรษฐกิจและเทคโนโลยีในปัจจุบัน ผู้นำทางธุรกิจจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับการนำ AI ไปใช้ในเชิงกลยุทธ์ ใช้ในลักษณะเป็นองค์รวม และในเวลาที่เหมาะสมทันสถานการณ์ เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนาซอฟต์แวร์ และทีมทำงานด้านไอทีสามารถร่วมกันใช้ AI กับทุกภาคส่วนขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อมูลจากการ์ทเนอร์ระบุว่า “AI มีศักยภาพในการมอบคุณค่าสำคัญให้กับองค์กรด้วยการเพิ่มประสิทธิผล ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น และสร้างโอกาสใหม่ ๆ เพื่อการเติบโตและด้านนวัตกรรม[1] แม้ว่าองค์บางแห่งยังเลือกที่จะใช้ AI ในสโคปที่จำกัดและยังไม่ได้ใช้ AI กับงานทางธุรกิจมากกว่าหนึ่งฟังก์ชัน[2]ก็ตาม”

องค์กรต่าง ๆ ต้องเตรียมตัวให้พร้อมเพื่อใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพโดย

  • ทำให้แนวคิดกรณีใช้งาน AI เข้าสู่กระบวนการผลิต ด้วยการนำทีมต่าง ๆ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนาซอฟต์แวร์และฝ่ายปฏิบัติการด้านไอที รวมถึงเทคโนโลยีต่าง ๆ มาทำงานร่วมกัน
  • ใช้เครื่องมือและกระบวนการต่าง ๆ ที่มีอยู่ ซึ่งช่วยให้ทีมงานขององค์กรสามารถผลักดันให้เกิดความคล่องตัวและประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยเร่งการนำแอปพลิเคชัน AI ไปใช้ในการผลิต
  • ได้มาตรฐานความปลอดภัย ตรงตามกฎระเบียบ ข้อกำหนดและการกำกับดูแล เหมือนกับที่ทำกับแอปพลิเคชันทางธุรกิจอื่น ๆ

หากปราศจากแผนปฏิบัติงานเชิงรุกที่ครอบคลุมว่าจะใช้ AI กับทุกส่วนของธุรกิจอย่างไร องค์กรมักประสบปัญหาในการปรับตัวให้ทันความต้องการที่เปลี่ยนไปของลูกค้า

AI กับ Red Hat

การผสานลักษณะการทำงานร่วมกันของโอเพ่นซอร์สเข้ากับพลังของ AI ส่งให้เร้ดแฮทช่วยองค์กรต่าง ๆ แก้ปัญหาที่ทุกแห่งในโลกเผชิญได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเร็วมากกว่าที่หลายคนคิดว่าจะเป็นไปได้ก่อนที่จะมี AI เกิดขึ้น เร้ดแฮทไม่เพียงแต่มองเห็นพลังที่ AI สามารถนำมาให้องค์กรในปัจจุบัน แต่ยังรวมถึงความเป็นไปได้ต่าง ๆ ที่ AI จะนำมาให้ในอนาคตด้วย

เร้ดแฮทให้ความสำคัญกับศักยภาพของ AI ดังนี้

  • บูรณาการเทคโนโลยีโอเพ่นเซอร์สต่าง ๆ เข้าด้วยกัน เพื่อทำให้กรณีใช้งานเป็นจริง
    • เร้ดแฮทเชื่อว่าจุดเริ่มต้นของนวัตกรรมอยู่ที่โอเพ่นซอร์สคอมมิวนิตี้ และ AI ก็เป็นเครื่องพิสูจน์ว่าความเชื่อนี้เป็นเรื่องจริง เร้ดแฮทมีความสัมพันธ์แน่นแฟ้นกับโอเพ่นซอร์สคอมมิวนิตี้ต่าง ๆ เช่น Kubeflow, KServe, CodeFlare และ Ray รวมถึงโมเดลโอเพ่นซอร์สจากบริษัทต่าง ๆ เช่น Hugging Face ผสานกับแนวทางที่คำนึงถึงต้นทางของนวัตกรรมของเร้ดแฮท ช่วยให้เร้ดแฮทคอนทริบิ้วได้อย่างเปิดกว้างและโปร่งใส เพื่อก่อให้เกิดนวัตกรรมปลายทางที่ส่งผลให้เกิดมูลค่าทางเศรษฐกิจร่วมกับพันธมิตรของเรา
  • เร่ง time to value
    • เร้ดแฮทนำนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์มาทำงานร่วมกัน เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่เป็น AI ได้เร็วขึ้น และสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น ด้วยการช่วยเปลี่ยนสมมติฐานต่าง ๆ ให้เป็นการพัฒนาโมเดล ต่อเนื่องเป็นการนำไปใช้งานและการวัดผล ในขณะเดียวกันก็ช่วยขับเคลื่อนให้เกิดประสิทธิภาพและการทำงานร่วมกันของทีมงานทั้งหมด
    • กระบวนการที่ใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม และกระบวนการที่ใช้สำหรับการพัฒนาโมเดลมีความคล้ายคลึงกันหลายประการ และเมื่อโมเดลและแอปพลิเคชันต่าง ๆ เกิดการเปลี่ยนแปลง, Red Hat OpenShift AI และ Red Hat OpenShift จะช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานทั้งด้าน MLOps (Machine Learning Model Operationalization Management) และ DevSecOps สามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็วผ่านเครื่องมือต่าง ๆ ที่ช่วยสร้างรั้วกั้น (guardrails) ที่เหมาะสม เพื่อควบคุมและป้องกันการใช้งานในแนวทางที่ถูกต้อง ดังนั้นการทำให้กระบวนการต่าง ๆ ที่กล่าวมาเป็นอัตโนมัติและคล่องตัว จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ มีประสิทธิภาพและบรรลุเป้าหมายที่ต้องการได้มากขึ้น
  • ใช้แอปพลิเคชัน AI ได้ทุกที่
    • เร้ดแฮทช่วยให้องค์กรสร้าง ใช้ บริหารจัดการ และดำเนินงานแอปพลิเคชัน AI บนคลาวด์ทุกประเภทไม่ว่าจะเป็นพับลิคหรือไพรเวท รวมถึงในระบบที่ติดตั้งอยู่ภายในองค์กร หรือแม้แต่การใช้จำนวนมากที่เอดจ์ และเมื่อผนวกกับความสามารถด้านความปลอดภัยที่รัดกุมขึ้น เร้ดแฮทสามารถมอบความสามารถในการใช้แพลตฟอร์มคอมพิวติ้งที่ยืดหยุ่นและสอดคล้องกันได้มากขึ้นให้กับลูกค้า ความยืดหยุ่นนี้ทำให้เร้ดแฮทช่วยองค์กรที่กังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล กังวลกับความสามารถของข้อมูลที่จะนำแอปพลิเคชัน บริการ และข้อมูลอื่น ๆ มาสัมพันธ์กันตามปริมาณข้อมูลนั้น (แรงโน้มถ่วงของข้อมูล: data gravity) หรือกังวลด้านสิทธิ์ในการเป็นเจ้าของข้อมูลของตน (data sovereignty) ด้วยการย้ายโมเดล AI ต่าง ๆ ไปวางไว้ใกล้แหล่งที่มาของข้อมูลให้มากขึ้น เป็นการช่วยองค์กรสร้างและใช้โมเดล AI ได้สอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่จำกัดการเคลื่อนย้ายข้อมูล
    • บางครั้งองค์กรจำเป็นต้องใช้ data gravity และ Red Hat OpenShift ช่วยให้องค์กรทำเช่นนั้นได้ โดย Red Hat OpenShift และ Red Hat OpenShift AI ช่วยให้องค์กรสามารถเทรนด์บนคลาวด์และนำโมเดลกลับมาใช้ในไพรเวทดาต้าเซ็นเตอร์ขององค์กรได้ หากองค์กรต้องการ GPUs จำนวนมากเพื่อให้ใช้เวลาเทรนด์สั้นลล องค์กรก็สามารถเช่าใช้ได้บนคลาวด์
  • เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล
    • เร้ดแฮทมอบแพลตฟอร์มที่จำเป็นเพื่อการพัฒนาและใช้ AI ได้อย่างรวดเร็วในวงกว้าง และผสานรวม AI ไว้ในแพลตฟอร์มที่เร้ดแฮทมีอยู่ เพื่อเพิ่มผลิตผลและประสิทธิภาพให้กับทีมปฏิบัติการและทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ ช่วยให้ทีมเหล่านี้ใช้งานได้ง่ายขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่องค์กรที่ต้องการสร้างนวัตกรรมได้อย่างรวดเร็วในเวลาที่ต้องเผชิญกับความท้าทายต่าง ๆ เช่น ขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถด้านนี้ ตัวอย่างเช่น Red Hat Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant ใช้ generative AI เพื่อสร้าง Ansible code ที่สอดคล้องกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของเร้ดแฮท เชื่อถือได้ และช่วยลดช่องว่างด้านทักษะไอทีอัตโนมัติ
    • สิ่งสำคัญประการหนึ่งที่องค์กรจำเป็นต้องพิจารณาคือความสามารถในการสเกลได้อย่างเหมาะสมหลังจากผสานรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ขององค์กรแล้ว ซึ่ง Red Hat Openshift AI ตอบโจทย์นี้ ด้วยการช่วยให้องค์กรเพิ่มจำนวนการทำซ้ำ (replicas) ได้มากขึ้น หรือแม้แต่การใช้ multiple replicas โมเดลหนึ่งไปยังหลายคลัสเตอร์บนมัลติคลาวด์

โซลูชัน AI ของเร้ดแฮทที่พร้อมใช้งานในระดับองค์กรนี้ สร้างขึ้นด้วยความโปร่งใสและมีคุณสมบัติยอดเยี่ยม เร้ดแฮทนำพลังของ AI ที่เปิดกว้าง ใช้งานได้จริงให้กับลูกค้าเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI ไปใช้กับธุรกิจทุกส่วน

[1] Gartner®: Research Roundup: Realizing Value From Artificial Intelligence (AI), Rita Sallam, Leinar Ramos, Radu Miclaus, Anthony Mullen, 17 August 2023

[2] McKinsey: The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year, 2023

Understanding edge computing for manufacturing

เอดจ์คอมพิวติ้งสำหรับภาคการผลิต ทำงานอย่างไร

Understanding edge computing for manufacturing

Article by Supannee Amnajmongkol, Country Manager for Thailand, Red Hat
Article by Supannee Amnajmongkol, Country Manager for Thailand, Red Hat

Edge computing is a top priority for organizations looking for effective ways to modernize operations and implement virtualization. The manufacturing industry is making a shift toward merging information technology (IT) with operational technology (OT) for more transparency, improved efficiency, and more timely data analysis.

Manufacturers need to reduce plant emissions, create richer customer experiences, support resilient supply chains, as well as minimize downtime, and detect problems before they impact production.

Network functions ranging from predictive analytics, elevating control and monitoring processes with automation, improving production, eliminating high latency, and optimizing logistics are only some of the use cases that inspire manufacturers to employ an infrastructure that has the bandwidth to manage the massive amounts of data that endpoint devices send and receive.

Edge computing (as opposed to cloud computing) allows manufacturers to implement automation across factory floor and supply chain processes through advanced robotics and machine-to-machine communication closer to the source, rather than sending data to a server for analysis and response. For example, scanning sheet metal to detect fatigue, monitoring flow through pipes, or keeping track of automated machine cycles, to improve latency, resulting in faster analysis and correction.

Gathering, analyzing, and acting on data on the factory floor in real-time offers profound benefits. Reducing downtime, accurately predicting maintenance, and improving overall product quality results in higher yield, reduced waste, increased throughput, and lower overall costs.

Challenges

Edge computing is already a large part of the manufacturing industry’s landscape. However, even companies that are accustomed to operating across multiple locations are struggling to remove silos by bringing IT and OT together. 

Industrial edge

Advances in manufacturing technology have caused existing factory equipment to become outmoded. New regulations that call for more stringent monitoring of power consumption, vibration data, and predictive maintenance also contribute to the need for edge computing solutions that use existing tools, can be administered by minimal staff, and are flexible enough to adapt and grow as demands change.

  

Each organization has different requirements. However, all end users rely on the need to gather, curate, analyze, and then act on data that is being communicated from many different sources, often across multiple locations or various data centers. Funneling that data through a centralized network causes bottlenecks and increases latency. A common horizontal framework that spans the entire IT infrastructure can help manage data sources that are distributed across many locations. 

Some companies have existing edge solutions that are composed of a mismatched variety of hardware housed in small spaces with little room to expand. Components are added as needed, then spliced together to handle specific processes and technologies. Over time, this increases complexity, making it ever more difficult to manage and scale. Cloud services and Internet of Things (IoT) solutions allow manufacturers to manage growing infrastructure needs without having to dedicate their own limited real estate.  

Managing the large numbers of edge computing sites, which gather massive amounts of data generated by edge devices, can prove to be a major challenge. A manufacturer may have several locations, each with a number of automated machines and processes that stream thousands of data points per minute. As demand grows, so does the amount of data that is passed through servers, causing latency. In some cases, this is a minor inconvenience. In others, a delay can cause serious problems, resulting in lost productivity. Flexible, long-term scalability is critical for manufacturers to respond quickly to changing circumstances with a minimum of disruption to operations.

Edge computing and open hybrid cloud

There’s no doubt that edge computing offers a level of productivity that is unmatched by traditional technologies. But it’s not a total solution for all of the challenges manufacturers can encounter. Edge computing becomes more powerful when used in concert with an open hybrid cloud infrastructure.

Open hybrid cloud infrastructure helps manage the data gathered from multiple locations to more easily adapt to changes in demand with flexible compute, network, and storage resources. It enables manufacturers to gather insights, analyze problems, and develop solutions faster.

Using public and private clouds from different sources to handle a variety of tasks allows companies to dedicate existing on-premises infrastructure for critical functions. Open hybrid cloud infrastructure provides flexibility in resourcing and makes it easier to create a cohesive server environment that is flexible enough to adapt to evolving needs. Data on the edge is managed more efficiently.

Historically, manufacturers have relied on proprietary solutions and vertically-integrated vendors to address their immediate edge computing needs. But that is changing as leaders are leaning toward solutions that can grow and respond to changing circumstances. Having a platform that can flex and expand without proprietary limitations enhances interoperability and allows for seamless expansion, smooth growth, and unfettered innovation.

An important benefit of adopting edge computing on the open cloud is removing the manual configuration of disparate systems and applications, which is time-consuming and prone to errors. Managing and scaling workloads is possible with minimal operational overhead. Teams can focus on developing applications to improve monetization, rather than configuring systems or performing routine tasks.

Edge computing in a hybrid cloud environment also supports redundant mechanisms, allowing processes to continue working when a component fails or needs maintenance. This results in decreased downtime, improved safety, and a longer life cycle for components.

Red Hat’s approach to edge computing for manufacturing

The future of manufacturing is one in which decisions are made autonomously right on the factory floor, based on real-time conditions. Edge computing helps to integrate all aspects of the manufacturing process, including design, supply chain, and operations. This allows companies to react to changes faster with more flexibility and less waste. Edge computing coupled with open hybrid cloud infrastructure can provide real time transparency, accelerate software-driven production, maximize scaling, and leverage big data for analytics across the IT infrastructure.

Adopting edge computing requires transformative thinking. Implementing the tools and processes necessary at potentially thousands of sites with little to no IT staff is challenging at the best of times. In addition, each edge tier has varying requirements regarding the hardware footprint, the physical operating environment parameters, and with that, the cost. Most often, a single vendor isn’t able to provide an end-to-end solution. Interoperability depends on obtaining resources from multiple vendors to create consistency across the IT architecture.

Why Red Hat?

Red Hat’s broad portfolio of solutions helps manufacturers plan, adopt, and implement the technology necessary for successful transformation to edge computing on an open hybrid cloud. Red Hat® Enterprise Linux® provides the foundation with a large ecosystem for building and running applications and containers. Red Hat® OpenShift® is a high-performance Kubernetes environment for building, deploying, and managing container-based applications across any infrastructure—physical, virtual, or in the cloud. Red Hat Edge provides the platforms to support your workloads wherever you need them. An Open Innovation Labs residency helps connect innovation with tools to bring your team’s ideas and potential to life.

More Information

เอดจ์คอมพิวติ้งสำหรับภาคการผลิต ทำงานอย่างไร

เอดจ์คอมพิวติ้งสำหรับภาคการผลิต ทำงานอย่างไร

เอดจ์คอมพิวติ้งสำหรับภาคการผลิต ทำงานอย่างไร

บทความโดย คุณสุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย เร้ดแฮท
บทความโดย คุณสุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย เร้ดแฮท

เอดจ์คอมพิวติ้งเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่สุดสำหรับองค์กรที่มองหาวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการทำให้การดำเนินงานทันสมัยขึ้นและสามารถใช้เวอร์ชวลไลเซชันได้ ภาคการผลิตกำลังเปลี่ยนแปลงสู่การนำเทคโนโลยีด้านสารสนเทศ (IT) มาผสานใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีที่ใช้ในการดำเนินงาน (OT) เพื่อความโปร่งใสมากขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทันเวลามากขึ้น

ผู้ผลิตจำเป็นต้องลดการปล่อยมลพิษจากโรงงาน สร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้า สนับสนุนระบบซัพพลายเชนที่ยืดหยุ่น รวมถึงลดดาวน์ไทม์ และตรวจจับปัญหาต่าง ๆ ให้ได้ก่อนที่จะเกิดผลกระทบต่อการผลิต

เน็ตเวิร์กฟังก์ชันต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นฟังก์ชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการควบคุมและการติดตามตรวจสอบด้วยระบบอัตโนมัติ การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต การขจัดระยะเวลาตอบสนองที่ใช้เวลามาก และการเพิ่มประสิทธิภาพด้านลอจิสติกส์ เป็นเพียงตัวอย่างที่กระตุ้นให้บริษัทผู้ผลิตใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีแบนด์วิธพอที่จะใช้บริหารจัดการข้อมูลจำนวนมากที่ได้รับเข้ามาและส่งออกไป ณ อุปกรณ์ปลายทางได้

เอดจ์คอมพิวติ้ง (แตกต่างจากคลาวด์คอมพิวติ้ง) ช่วยให้บริษัทผู้ผลิตใช้ระบบอัตโนมัติกับพื้นที่ในโรงงานทั้งหมดและกระบวนการด้านซัพพลายเชนผ่านโรโบติกส์ความสามารถสูงและการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรกับเครื่องจักรที่อยู่ใกล้แหล่งที่มาของข้อมูล แทนที่จะต้องส่งข้อมูลกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์เพื่อวิเคราะห์และส่งการตอบสนองกลับมา เช่น การสแกนแผ่นโลหะเพื่อตรวจหาความเสื่อมสภาพ การติดตามสภาพการไหลเวียนผ่านท่อต่าง ๆ หรือการติดตามรอบการทำงานของเครื่องจักรอัตโนมัติ เพื่อปรับปรุงระยะเวลาในการตอบสนอง ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์และทำการแก้ไขได้เร็วขึ้น

การรวบรวม การวิเคราะห์ และการดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูลภายในพื้นที่โรงงานในเวลาเรียลไทม์ได้นั้น มีประโยชน์มากอย่างแท้จริง การลดดาวน์ไทม์ การคาดการณ์ด้านการบำรุงรักษาได้แม่นยำ และการปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์โดยรวม ส่งผลให้ได้รับผลผลิตมากขึ้น ลดความเสียเปล่า เพิ่มปริมาณงานที่ทำได้ในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และลดต้นทุนโดยรวม

ความท้าทาย

เอดจ์คอมพิวติ้งได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมการผลิตอยู่แล้ว อย่างไรก็ตามแม้แต่บริษัทที่คุ้นเคยกับการทำงานข้ามโลเคชันอยู่แล้ว ก็ยังต้องพยายามกำจัดการทำงานแบบไซโลด้วยการนำ IT และ OT มาทำงานร่วมกัน

Industrial edge

ความล้ำหน้าทางเทคโนโลยีเพื่อภาคการผลิตทำให้อุปกรณ์ที่ใช้อยู่เดิมในโรงงานล้าสมัย กฎระเบียบใหม่ ๆ ที่เรียกร้องให้มีการติดตามตรวจสอบการใช้พลังงาน ข้อมูลการสั่นสะเทือนของเครื่องจักร และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่เข้มงวดขึ้น ยังมีส่วนให้จำเป็นต้องนำโซลูชันเอดจ์คอมพิวติ้งมาใช้กับเครื่องมือต่าง ๆ ที่มีอยู่ ด้วยพนักงานจำนวนน้อย และยืดหยุ่นเพียงพอที่จะปรับตัวและเติบโตตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงได้

องค์กรแต่ละแห่งมีความต้องการต่างกัน อย่างไรก็ตามผู้ใช้ปลายทางทุกคนต่างพึ่งพาความจำเป็นในการรวบรวม ดูแล วิเคราะห์ และดำเนินการกับข้อมูลที่ได้จากการสื่อสารจากแหล่งที่มาที่ต่างกันมากมาย ซึ่งมักมาจากโลเคชันหลากหลายหรือศูนย์ข้อมูลต่าง ๆ ช่องทางการส่งข้อมูลเหล่านี้ผ่านเน็ตเวิร์กแบบรวมศูนย์ทำให้เกิดคอขวดและทำให้ต้องใช้เวลาในการตอบสนองยาวนานขึ้น แต่เฟรมเวิร์กแบบแนวนอนทั่วไปที่ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐานไอทีทั้งหมด สามารถช่วยบริหารจัดการแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่กระจายอยู่ในโลเคชันจำนวนมากได้ทั้งหมด

บริษัทบางแห่งใช้โซลูชันเอดจ์ที่มีส่วนประกอบของฮาร์ดแวร์หลายชนิดที่ทำงานด้วยกันไม่ได้ในพื้นที่ขนาดเล็กที่ขยายได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้นอยู่แล้ว ทั้งยังมีการเพิ่มส่วนประกอบต่าง ๆ ตามความจำเป็น แล้วต่อเข้าด้วยกันเพื่อจัดการกับกระบวนการและเทคโนโลยีเฉพาะงานต่าง ๆ เมื่อเวลาผ่านไป ความซับซ้อนก็เพิ่มมากขึ้น ทำให้จัดการและปรับขนาดการทำงานได้ยากขึ้น บริการคลาวด์และโซลูชันอินเทอร์เน็ตออฟธิงค์ (IoT) ช่วยให้บริษัทผู้ผลิตบริหารจัดการความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานที่เติบโตขึ้นได้โดยไม่ต้องใช้สินทรัพย์และอุปกรณ์ที่มีอยู่อย่างจำกัดของตน

การบริหารจัดการการประมวลผลที่เอดจ์ที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก ซึ่งเป็นจุดที่รวบรวมข้อมูลมหาศาลที่สร้างโดยอุปกรณ์เอดจ์ทั้งหลาย เป็นความท้าทายสำคัญอย่างแท้จริง บริษัทผู้ผลิตอาจมีสถานที่ตั้งหลายแหล่ง และแต่ละแห่งมีเครื่องจักรอัตโนมัติและกระบวนการจำนวนมากที่สตรีมข้อมูลจากหลายพันจุดต่อนาที เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่านเซิร์ฟเวอวร์ต่าง ๆ ก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วยซึ่งเป็นเหตุให้เกิดความล่าช้าในการตอบสนอง ในบางกรณีความล่าช้าแบบนี้ถือเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่ในบางกรณีอาจก่อให้เกิดปัญหาร้ายแรง และส่งผลให้การทำงานไม่มีประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาดได้ในระยะยาวเป็นสิ่งสำคัญที่บริษัทผู้ผลิตต้องมี เพื่อให้สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วโดยกระทบต่อการดำเนินงานให้น้อยที่สุด

เอดจ์คอมพิวติ้งและโอเพ่นไฮบริดคลาวด์

แม้จะปฏิเสธไม่ได้ว่าเอดจ์คอมพิวติ้ง นำมาซึ่งประสิทธิภาพการทำงานที่เทคโนโลยีแบบดั้งเดิมเทียบไม่ได้ แต่ก็ยังไม่ใช่โซลูชันครบวงจรที่จะช่วยขจัดความท้าทายหลากหลายที่บริษัทผู้ผลิตพบเจอได้ทั้งหมด เอดจ์คอมพิวติ้งจะมีพลังมากขึ้นเมื่อนำไปใช้ร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานโอเพ่นไฮบริดคลาวด์

โครงสร้างพื้นฐานโอเพ่นไฮบริดคลาวด์ช่วยจัดการข้อมูลที่รวบรวมจากหลากหลายโลเคชั่น เพื่อปรับให้ตรงตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปได้ง่ายขึ้น ด้วยทรัพยากรในการประมวลผล เน็ตเวิร์ก และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ยืดหยุ่น ซึ่งช่วยให้บริษัทผู้ผลิตรวบรวมข้อมูลเชิงลึก วิเคราะห์ปัญหาต่าง ๆ และพัฒนาโซลูชันได้เร็วขึ้น

การใช้พับลิคและไพรเวทคลาวด์จากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เพื่อจัดการงานหลากหลาย ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ติดตั้งอยู่ภายในองค์กรกับฟังก์ชันการทำงานที่สำคัญมาก ๆ ได้ โครงสร้างพื้นฐานโอเพ่นไฮบริดคลาวด์มอบความยืดหยุ่นให้กับการจัดหาทรัพยากร และสร้างสภาพแวดล้อมเซิร์ฟเวอร์ที่สอดคล้องกันและยืดหยุ่นเพียงพอที่จะปรับใช้กับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงได้ง่ายขึ้น ช่วยให้ข้อมูลที่อยู่ที่เอดจ์ได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ที่ผ่านมา บริษัทผู้ผลิตพึ่งพาโซลูชันที่มีเจ้าของและผู้ให้บริการด้านระบบต่าง ๆ ที่เฉพาะทาง เพื่อจัดการกับความต้องการด้านเอดจ์คอมพิวติ้งที่เกิดขึ้นแบบทันทีทันใด แต่สิ่งนี้กำลังเปลี่ยนไปเมื่อผู้นำขององค์กรหันไปใช้โซลูชันที่สามารถพัฒนาและตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ การใช้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและขยายการทำงานได้โดยไม่มีข้อจำกัดด้านความเป็นเจ้าของ ช่วยเพิ่มความสามารถในการทำงานร่วมกัน และช่วยให้ขยายการทำงานได้อย่างไม่สะดุด เติบโตอย่างราบรื่น และสร้างนวัตกรรมได้อย่างอิสระ

ประโยชน์ที่สำคัญอย่างหนึ่งของการใช้เอดจ์คอมพิวติ้งบนโอเพ่นคลาวด์ คือ เป็นการขจัดการคอนฟิกระบบและแอปพลิเคชันที่ไม่เหมือนกันที่เคยคอนฟิกกันแบบแมนนวล ซึ่งใช้เวลานานและมีแนวโน้มจะเกิดความผิดพลาดออกไปได้ การจัดการและการสเกลเวิร์กโหลดต่าง ๆ ทำได้ด้วยค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเพียงเล็กน้อย ทีมงานยังสามารถโฟกัสการพัฒนาแอปพลิเคชันเพื่อสร้างรายได้เพิ่ม แทนที่จะต้องมาคอยคอนฟิกระบบหรือทำงานประจำซ้ำ ๆ

เอดจ์คอมพิวติ้งที่ใช้กับสภาพแวดล้อมไฮบริดคลาวด์ ยังรองรับกลไกที่ซ้ำซ้อน ช่วยให้กระบวนการต่าง ๆ ทำงานต่อเนื่องเมื่อมีส่วนประกอบหนึ่งล้มเหลวหรือต้องทำการซ่อมแซม ส่งผลให้ดาวน์ไทม์ลดลง เพิ่มความปลอดภัย และส่วนประกอบต่าง ๆ มีอายุการใช้งานนานขึ้น

เอดจ์คอมพิวติ้งสำหรับภาคการผลิตจากเร้ดแฮท

การตัดสินใจต่าง ๆ ที่สามารถทำได้อัตโนมัติแบบเรียลไทม์ ณ จุดทำงานในโรงงาน คืออนาคตของภาคการผลิต เอดจ์คอมพิวติ้งช่วยบูรณาการกระบวนการผลิตทุกด้าน เช่น การออกแบบ ซัพพลายเชน และการดำเนินงาน ซึ่งช่วยให้บริษัทต่าง ๆ ให้การตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น ด้วยความยืดหยุ่นที่มีมากขึ้น และสิ้นเปลืองน้อยลง เอดจ์คอมพิวติ้งทำงานคู่กับโครงสร้างพื้นฐานโอเพ่นไฮบริดคลาวด์ มอบความโปร่งใสแบบเรียลไทม์ เร่งให้เกิดการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์ มอบความสามารถในการปรับขนาดได้สูงสุด และสามารถใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลทุกจุดบนโครงสร้างพื้นฐานไอที

การใช้เอดจ์คอมพิวติ้ง ต้องการแนวคิดที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ การใช้เครื่องมือและกระบวนการต่าง ๆ ที่จำเป็นในไซต์งานหลายพันแห่ง ด้วยพนักงานด้านไอทีเพียงไม่กี่คนหรือไม่มีเลย เป็นความท้าทายแม้ดูเสมือนว่าจะมีความเป็นไปได้ นอกจากนี้ edge tier แต่ละระดับยังมีความต้องการที่แตกต่างกันเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ฟุตพริ้นท์ พารามิเตอร์ของสภาพแวดล้อมการทำงานทางกายภาพ และค่าใช้จ่าย โดยมาก เวนเดอร์รายเดียวไม่สามารถจัดหาโซลูชันครบวงจรได้ มาตรฐานการทำงานร่วมกันขึ้นอยู่กับทรัพยากรที่ได้รับจากเวนเดอร์หลายราย เพื่อสร้างความสอดคล้องเข้ากันได้ให้กับสถาปัตยกรรมไอทีทั้งหมด

ทำไมต้องเร้ดแฮท

เร้ดแฮทมีพอร์ตโฟลิโอโซลูชันที่ครบครันซึ่งช่วยบริษัทผู้ผลิตวางแผน ปรับใช้ และใช้เทคโนโลยีที่จำเป็น เพื่อทรานฟอร์มสู่เอดจ์คอมพิวติ้งบนโอเพ่นไฮบริดคลาวด์ได้อย่างประสบความสำเร็จ Red Hat® Enterprise Linux® มอบโครงสร้างพื้นฐานด้วยระบบนิเวศขนาดใหญ่สำหรับการสร้างและการรันแอปพลิเคชันและคอนเทนเนอร์ Red Hat® OpenShift® เป็นสภาพแวดล้อม Kubernetes ประสิทธิภาพสูงสำหรับการสร้าง ใช้งาน และบริหารจัดการแอปพลิเคชันที่เป็นคอนเทนเนอร์ที่อยู่บนโครงสร้างพื้นฐานใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่ภายในองค์กร เวอร์ชวล หรือบนคลาวด์ Red Hat Edge มอบแพลตฟอร์มเพื่อรองรับเวิร์กโหลดขององค์กรทุกที่ที่องค์กรต้องการ ส่วน Open Innovation Labs residency ช่วยเชื่อมโยงนวัตกรรมกับเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อนำไอเดียและศักยภาพของทีมงานขององค์กรให้เป็นจริง

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันสำหรับภาคการผลิต