LF Networking lanceert Essedum 1.0: AI-gestuurde netwerken naderbij
LF Networking (LFN), een organisatie die samenwerking in open-source netwerkprojecten bevordert, heeft vandaag de beschikbaarheid van Essedum Release 1.0 aangekondigd. Deze release is een belangrijke stap in de ontwikkeling van een modulair platform voor AI-native netwerktoepassingen. Het project, dat eerder dit jaar werd bijgedragen door LFN-lid Infosys, is gericht op het versnellen van de integratie van AI-data, -modellen en -toepassingen in de open netwerkindustrie.
Essedum biedt een uitgebreid raamwerk dat gegevensverwerking, pijplijnorkestratie en modelimplementatie omvat. Het geeft ontwikkelaars en operators de tools in handen om efficiënt AI-gestuurde netwerkoplossingen te bouwen. Deze eerste release introduceert fundamentele platformmogelijkheden die veilige dataverbindingen, pijplijncreatie, modelbeheer en multi-platformimplementatie ondersteunen, zowel on-premise als in de cloud.
“De beschikbaarheid van Essedums eerste release markeert een belangrijke mijlpaal voor de open netwerkindustrie,” aldus Arpit Joshipura, general manager, Networking, Edge en IoT bij de Linux Foundation. “Deze release versnelt de integratie van kunstmatige intelligentie in de kern van onze netwerken, waardoor slimmere, flexibelere systemen mogelijk worden die innovatie in alle sectoren zullen stimuleren.”
Belangrijke Functies van Essedum 1.0
Essedum Release 1.0 introduceert de volgende belangrijke functies:
- Connections: Maakt communicatie tussen softwaresystemen mogelijk voor data-uitwisseling.
- Datasets: Verwerkt en beheert data uit verschillende bronnen, zoals databases en API's.
- Pipelines: Bouwt en beheert training- en inferentiepijplijnen voor AI/ML-taken.
- Models: Biedt toegang tot AI-modellen vanuit geconfigureerde verbindingen op platforms zoals AWS SageMaker en Azure ML.
- Endpoints: Beheert alle verbonden endpoints vanuit een centrale interface.
- Adapters: Vereenvoudigt de integratie met externe services.
- Remote Executor: Voert pijplijnen of programma's uit op externe servers voor geoptimaliseerde verwerking.
Toekomstige verbeteringen zijn onder meer Docker- en Helm-gebaseerde implementatieautomatisering en uitgebreide ondersteuning voor publieke cloudplatformen.
Sandbox
De Essedum-gemeenschap heeft in samenwerking met het University of New Hampshire (UNH) Interoperability Lab een Sandbox-omgeving gecreëerd. Deze is beschikbaar voor iedereen die Essedum wil testen in een gerepliceerde omgeving.
Bezoek essedum.org voor meer informatie over het project.
Meer over Networking
Over Witold Kepinski
