擁抱AI與自動化浪潮Red Hat助力企業踏上高速運營之路
- 范菩盈／台北
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開源解決方案供應商Red Hat於日前舉辦「2024 AI人工智慧趨勢現況」高階經理人交流會暨「Ansible Automates 2024 Taipei」論壇，匯聚學界與業界專家，及Red Hat眾多技術菁英，共同探討如何應用AI與自動化，提高企業營運效率、打造未來競爭力。
圖題：Red Hat台灣區總經理孫媛音。Red Hat
Red Hat台灣區總經理孫媛音表示，企業在導入AI時，必須注意以下4大重點：驗證AI生成內容的正確性、整合既有環境、重新檢視資安架構，避免使用AI而造成資料外洩風險、找到或培養更多優秀人才，如此才能運用AI強化企業的數位韌性。
圖標：台灣大學資訊工程學系教授陳縕儂。Red Hat
陳縕儂：導入AI應用前，先培養主管和員工的數位心態
台灣大學資訊工程學系副教授陳縕儂認為，導入AI的第一步應從人開始。陳縕儂進一步說明，生成式AI大放異彩後，許多人都在擔心工作被AI取代的風險，其實AI不會取代人類，而是成為人的協作夥伴，幫助人們更有效率的完成工作，因此，不會使用AI的人未來將會漸漸失去個人競爭力，甚至被善於使用AI的人取而代之。
對企業來說亦是如此，若沒有導入AI應用，很可能會失去市場競爭力，但在導入AI技術與應用前，組織文化的調整至關重要。
首先，企業需培養主管和員工的數位心態，使其了解科技的運作原理、部署流程，以及組織需要進行什麼樣的變革程序，才能好好運用各種科技。其次，組織要具備「變革管理」的能力，才能不斷調整以因應外界變化。第三，想像AI在未來工作中的型態，並根據應用類型來決定應該採取抽取式或生成式AI技術。
Tony Xu：2024紅帽高峰會，大規模引進AI技術
迎合AI發展趨勢，Red Hat近來亦積極將生成式AI技術整合至既有IT平台，協助企業最大化AI創新價值。Red Hat商業價值總監Tony Xu分享，5月初在「2024紅帽高峰會（Red Hat Summit 2024）」上所公佈的9項產品創新中，有4項已經落地且皆與AI相關。
第一是基礎模型平台 Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI），賦能使用者更無縫地開發、測試與部署生成式 AI（GenAI）模型。第二是InturctLab，整合 IBM的開源大型語言模型 Granite、InstructLab 模型對齊工具及模型開發方法，簡化企業自行開發LLM工作負擔。第三是為MLOps平台Red Hat OpenShift AI增加新功能，如：支援邊緣AI模型、硬體加速器設定檔、分散式工作負載等，使企業能夠創建和跨混合雲大規模交付支援AI的應用程式。第四為Podman 人工智慧實驗室，提供範例應用程式各種輔助服務，讓開發者可以更快上手，根據組織營運目標來開發生成式AI應用程式。
目前，Red Hat在AI上已經有相當完整的解決方案，涵蓋AI基礎架構、AI平台、AI模型到AI應用等不同面向，為企業提供由下到上的完整支持。未來，Red Hat還會積極與第三方夥伴合作，全面滿足企業導入AI時的各種需求。
整合Intel平台，讓硬體效能最佳化
由於AI需要龐大的算力支撐，而AI平台與硬體的整合度，可以有效提昇運算效能，為此，Red Hat與Intel一直維持深度合作的關係，希望能加速驅動Red Hat OpenShift AI平台上的企業AI應用。
Intel技術專案經理湯承倫表示，Intel以自家Enterprise AI Apps和服務為基礎，整合Red Hat OpenShift AI平台，並在OpenShift環境中提供相應工具，降低IT人員的作業時間。
舉例來說，過往，企業若要在OpenShift AI環境進行AI推論，通常得自行設定硬體參數，如今因為Intel已經事先與Red Hat完成整合，因此無論企業想要使用PyTorch、TensorFlow哪一種開源框架，都可以直接在Red Hat環境裡啟動，而且硬體效能會更好。
圖標：Red Hat亞太區技術部策略業務發展經理吳尚融 Shang Wu。Red Hat
Red Hat推兩大工具，加快企業導入Ansible腳步
在企業導入AI應用的過程中，自動化是相當重要的關鍵，而Red Hat所推出端到端自動化平台Ansible，可以有效協助企業達成IT自動化的目標。
Red Hat亞太區技術策略業務發展經理吳尚融引述Garnter報告指出，企業自動化需求正持續成長中，預計2025年，全球有70%企業會更有計劃地推動內部系統自動化，以提高系統的效率和靈活度，另外，30%企業會在2026年時，將一半以上的網路活動自動化。
推動自動化需求成長的原因主要有三點，一是IT技術日新月異，人才難以跟上技術成長的腳步，導致IT技術缺口快速擴大。二為Day 2的運營有太多人為作業，不只人為疏失風險高，也很難擴大IT基礎建設的規模。三是IT環境越來越複雜、需要管理的平台數量越來越多，所要投入的人力與時間也就越多。
而Red Hat不只推出Ansible自動化平台，更在2023年引入兩個功能： Ansible Lightspeed和Event-Driven Ansible，幫助企業更好的導入Ansible平台。Ansible Lightspeed是與IBM合作開發的GenAI應用，讓不熟悉Ansible開發語言的工程師也能快速上手，只要像使用ChatGPT一樣，向系統描述應用環境，系統就會自動生成相對應的腳本。而Event-Driven Ansible則可降低系統修複的人工作業，讓系統更快完成修複工作，確保對外服務不會受到影響。
圖標：Red Hat業務開發協理魏定中。Red Hat
以Ansible打造自動化與標準化流程，有效優化IT數位韌性
Red Hat業務開發協理魏定中進一步建議，企業在導入Ansible時，應該要橫跨基礎架構、網路、私有雲、資安、公有雲、雲原生等各個領域，除了讓這些設備都可以根據Ansible安排去執行自動化任務，企業亦能即時監控設備的運作狀況，確保其處於正常運作下。
除了確保系統的穩定運作，企業也可以透過Ansible調整作業流程，讓流程標準化，以避免人為作業風險，並留下記錄，進而強化IT數位韌性。包括應用容器化/服務化、虛擬化軟體轉向雲原生、邊緣運算與雲地整合、開發預測式AI/生成式AI模型等IT應用，都可以運用Ansible建立自動化與標準化流程。
魏定中提出自動化成熟度曲線，從Level 1認知（Aware）、Level 2標準化（Standardized）、Level 3主動向外擴展（Proactive）、Level 4制度化（Institutionalized）到Level 5最佳化（Optimized），企業可據此評估目前的自動化到了哪一個階段，並據此擬定下一步發展規劃。
從CentOS遷移到RHEL，透過Ansible克服規模挑戰
隨著CentOS Linux 7 即將終止生命週期，越來越多企業開始準備遷移工作， Red Hat 台灣首席解決方案架構經理游政杰建議，企業可以運用Ansible將設備/系統從 CentOS遷移至Red Hat Enterpris Linux（RHEL），透過自動化可靠且有效率的完成遷移工作。
為了協助企業進行系統遷移，Red Hat提供Conver2RHEL工具，讓企業可將選定的RHEL衍生發行版轉換為可支援的RHEL，同時保留現有應用程式和設定。雖然，遷移流程並不複雜，但當遷移規模很大，有超過幾十、幾百、甚至幾千台機器等著被遷移時，系統遷移就是一個大工程，而透過Ansible自動化平台來執行遷移任務，顯然有其必要性，不只可以減少停機時間（DownTime）、避免人為疏失，還可以有效管理與快速應變遷移過程中潛在的風險。
像Salesforce.com在2023年啟動系統升級作業時，就是透過Ansible自動執行遷移程序，並以平均每天5千台的速度，將20萬台設備從CentOS 7遷移到RHEL 9，也因為透過Ansible自動化平台來進行，所以能提高IT可視化程度，管理者可以清楚掌握哪些設備已經或還沒做、哪些會有停機時間等資訊。
解決DR三大執行問題，Ansible強化企業災後復原能力
近二年受到外界環境快速變動的影響，企業越來越重視災難復原（DR），Red Hat 資深解決方案架構師陳柏青指出，根據服務和資料的重要程度不同，企業所能容忍的停機時間也就不一樣，相對也會影響對RTO與RPO的要求，及要使用哪一種工具或方法。
然而，無論企業最終決定為何，在執行DR作業時，同樣都會遇到來自人員、工具、計畫三個層面的挑戰，在人員面，主要日是技術分工太細、人員異動造成技術斷層、技術迭代更新太快影響技能養成等問題。在工具面則有多種工具銜接整合不易、單一工具無法全面涵蓋所有DR需求、很多工具都需要安裝及維護代理程式等問題。在計畫面，雖然制定了日常演練計畫和災難復原計畫，但不一定能定期演練，也難以根據演練結果進一步優化DR設計。
而Ansible所具備功能強大、簡單及無代理的特色，恰能協助企業克服挑戰。第一，Ansible可以全面整合IT環境，讓企業從邊緣端、資料中心到雲端都能使用同一種自動化工具，破除技術孤島的限制，第二，Ansible使用宣告式語法來撰寫腳本，且提供數百種外掛程式與模組，不必擔心人員異動的交接問題，第三，不需要安裝代理程式，涵蓋範圍廣、彈性大，可以支援多種方式執行自動化任務。
圖標：Dynatrace大中華區技術監Wilson Lai。Red Hat
Dynatrace結合AI與Ansible自動化機制，大幅縮減系統修復時間
隨著IT人員要管理的應用程式、系統與設備越來越多，想要快速修復問題也變得越來越不容易，而Dynatrace整合AI技術與Ansible自動化機制所打造的應用程式監控平台，可以有效縮減系統修復時間。
Dynatrace大中華區技術監Wilson Lai指出，在修復問題時，花費最多時間的工作就是，找到造成問題的原因，因此，Dynatrace結合數據與AI技術，讓系統可以自動判別問題，再結合Ansible自動執行修復程序，進而幅縮減系統修復時間，像某美國政府機構原本採用手動修復系統，平均耗時60分鐘，但在導入Dynatrace雲自動化解決方案，修復時間縮短了99%，只要9分鐘就能自動完成修復工作，成效相當驚人。
迎向未來的AI浪潮，Red Hat將持續深耕在AI領域的佈局，以創新產品和完整技術服務，加速企業實現AI應用的目標。
