La société a annoncé qu'elle présenterait sa technologie Lightspeed à des environnements supplémentaires : à Red Hat OpenShift (une plateforme basée sur des cloud hybrides) et au système RHEL (Red Hat Enterprise Linux).
Red Hat OpenShift Lightspeed et Red Hat Enterprise Linux Lightspeed, dévoilés la semaine dernière, offrent un traitement intelligent du langage naturel, ils s'adressent donc principalement aux novices, bien qu'ils puissent également être utilisés par des professionnels de l'informatique expérimentés. On sait déjà que la plateforme Red Hat OpenShift Lightspeed sera disponible fin 2024, tandis que la plateforme Red Hat Enterprise Linux est encore en développement.
Red Hat OpenShift Lightspeed utilise l'intelligence artificielle générative pour déployer et faire évoluer à la fois les applications traditionnelles et les applications natives installées sur les clusters OpenShift résidant dans les cloud. Les environnements cloud sont faciles à gérer. Par exemple, lorsqu'un utilisateur du cluster a activé le système de mise à l'échelle automatique, celui-ci lui proposera automatiquement de configurer une nouvelle instance et suggérera également sa taille. Le système peut également proposer d'activer une réduction automatique à un moment donné lorsque les exigences de performances diminuent.
L'échelle et la complexité des systèmes informatiques sont désormais si grandes que de nombreux administrateurs ont du mal à les gérer. Red Hat Enterprise Linux Lightspeed peut les y aider. Par exemple, il peut informer l'administrateur qu'il existe un dernier correctif de sécurité qui doit être implémenté immédiatement.
En plus de présenter les nouvelles plates-formes OpenShift et RHEL, Red Hat a également annoncé que la plate-forme Red Hat Ansible Lightspeed a été équipée d'un nouveau tableau de bord pour visualiser les données de télémétrie. La personnalisation et le réglage du modèle avec IBM Watsonx Code Assistant permettent aux utilisateurs d'Ansible Lightspeed d'exploiter le contenu Ansible existant pour entraîner le modèle. Les clients peuvent améliorer la qualité et la précision du contenu Ansible grâce à des recommandations de code adaptées aux besoins spécifiques et aux modèles d'automatisation de leur entreprise.
