Red Hat, Inc. a annoncé Red Hat Device Edge 4.17, avec des mises à jour destinées à moderniser la façon dont les entreprises gèrent les charges de travail critiques dans leurs sites les plus éloignés et distribués. Ces nouvelles capacités de faible latence et de temps quasi réel sont conçues pour mieux répondre à la demande croissante de temps de réponse plus rapides et plus fiables. Red Hat Device Edge combine une distribution prête pour l'entreprise et prise en charge du projet communautaire open source MicroShift dirigé par Red Hat (une distribution Kubernetes légère dérivée des capacités de périphérie de Red Hat OpenShift) avec Red Hat Enterprise Linux et Red Hat Ansible Automation Platform.

Red Hat Device Edge fournit une plateforme plus cohérente pour les environnements de périphérie à ressources limitées, où les appareils de petite taille et les ressources de calcul nécessitent des opérations à faible latence pour collecter, analyser et répondre plus efficacement aux actions et aux données en temps quasi réel. Des environnements industriels aux véhicules autonomes, en passant par les jeux en ligne et les villes intelligentes, ces environnements sont une force motrice qui exige des applications plus opportunes, plus réactives et plus cohérentes. Pour prendre en charge les cas d'utilisation exigeant prévisibilité et faible latence, les entreprises peuvent désormais mettre en œuvre des solutions avec des exigences de latence bien inférieures à une milliseconde, tout en fournissant des performances fiables et déterministes pour garantir des résultats cohérents.

Avec la prise en charge de ces charges de travail de plus en plus critiques, Red Hat Device Edge 4. 17 permet de concrétiser une toute nouvelle classe de cas d'utilisation de la périphérie, même s'ils nécessitent des temps de réponse et un traitement des données en temps quasi réel. La vitesse et l'agilité restent des exigences constantes pour les responsables informatiques, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (AI/ML) à la périphérie offrant une puissante combinaison de capacités pour permettre des opérations plus rapides et plus agiles. En étendant l'IA à la périphérie, les entreprises peuvent collecter des données, traiter des images, former des modèles, exécuter des inférences et plus encore, mais elles doivent répondre aux attentes de réponses en temps réel, de fonctionnalités hors ligne et de sécurité renforcée.

Les usines, par exemple, peuvent connaître le succès ou l'échec d'une opération donnée avec un délai de seulement 20 minutes. Des capacités de latence faibles et prévisibles peuvent aider à mettre en place des contrôles et des fonctions pilotés par l'IA pour rationaliser les processus.