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今週のリアルタイム分析ニュース: IBM は、IBM Z 上で COBOL から Java へのより迅速な変換を可能にする、新しい生成 AI 支援製品を発表しました。

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IBM Watsonx Code Assistant for Zは、IBM Z上でCOBOLからJavaへのより迅速な変換を可能にし、プラットフォーム上の開発者の生産性を向上させる生成AI支援製品である、Zを発表しました。 Watsonx Code Assistant for Z は、今年後半にリリース予定の IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed とともに、watsonx Code Assistant 製品ファミリーに新たに追加された製品です。 これらのソリューションは、IBM の watsonx.ai コード モデルを活用しており、1 兆 5,000 億のトークンから学習した 115 のコーディング言語の知識を備えています。 パラメータ数は 200 億であり、コード自動化のための最大の生成 AI 基盤モデルの 1 つとなることが目標です。

watsonx Code Assistant 製品ポートフォリオは、他のプログラミング言語に対応し、最新化の価値実現までの時間を短縮し、開発者にとって増大するスキルの課題に対処するために、時間の経過とともに拡張されます。 この製品は 2023 年第 4 四半期に一般提供される予定で、COBOL アプリケーションの最新化を加速できるように設計されています。

ヴイエムウェアは、VMware Explore 2023 Las Vegas カンファレンスでいくつかの発表を行いました。 発表の多くは、顧客がマルチクラウドとデジタル変革の取り組みを加速するのに役立ちます。 RTInsights 対象ユーザーに関連する項目には次のようなものがあります。

エヌビディアは、世界の大手システム メーカーの多くが、NVIDIA との VMware Private AI Foundation をサポートする AI 対応サーバーを提供すると発表しましたが、これは別途発表されました。 このシステムとソリューションは、企業が独自のビジネス データを使用して生成 AI アプリケーションをカスタマイズおよび展開できるように設計されています。 NVIDIA AI 対応サーバーには、NVIDIA L40S GPU、NVIDIA BlueField-3 DPU、および企業による生成 AI 基盤モデルの微調整と生成 AI アプリケーションの展開を支援する NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアが含まれます。 Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo のサーバーは年末までに利用可能になる予定です。

AWS AWS 専用ローカルゾーンを発表しました。 専用ローカルゾーンは、AWS によって完全に管理され、顧客またはコミュニティによる専用の使用のために構築され、規制要件の遵守を支援するために顧客が指定した場所またはデータセンターに配置される AWS インフラストラクチャの一種です。 専用ローカルゾーンは、ローカルの AWS 担当者によって運用され、弾力性、スケーラビリティ、従量課金制の価格などのローカルゾーンと同じ利点を提供し、追加のセキュリティおよびガバナンス機能を備えています。 これらの機能には、データアクセスの監視および監査プログラム、顧客が選択した AWS アカウントへのインフラストラクチャへのアクセスを制限する制御、およびローカルの AWS 運用担当者にセキュリティクリアランスまたはその他の基準を強制するオプションが含まれます。

デロイトは、カスタマイズされたジェネレーティブ AI トレーニング カリキュラムを専門家やクライアントに提供するために、Deloitte AI Academy の拡張を発表しました。 AI アカデミーは、最大 10,000 人のデロイト実務者をトレーニングする過程で、バージニア工科大学やインド工科大学ルールキー校など、米国とインドの主要な大学や技術機関と協力してカリキュラムを開発しています。

空気交換 Airbyte API と Terraform Provider が、Airbyte オープンソースおよび Airbyte セルフマネージド展開のユーザーに無料で利用できるようになったと発表しました。 また、Airbyte は現在 HashiCorp パートナー プログラムに参加しています。 以前はAirbyte Cloud、Airbyte API、およびTerraform Providerでのみ利用可能でしたが、現在はすべてのAirbyteユーザーがアクセスできるようになり、Airbyteリソースをプログラムで管理できるようになり、ワークフローが合理化され、Airbyte構成が既存のデータインフラストラクチャと統合されます。