作者：来自 Elastic Michael Smith
随着公共部门组织适应数据的指数级增长，迫切需要强大、适应性强的解决方案来管理和处理大型复杂数据集。人工智能 (Artificial intelligence - AI) 和机器学习 (machine learning - ML) 已成为政府机构将数据转化为可操作情报的重要工具。然而，部署这些先进的解决方案需要一个能够处理数据处理、存储和分析需求的强大基础设施。
公共部门机构管理大量结构化和非结构化数据，包括文档、图像和多媒体。从这些数据中获取人工智能驱动的洞察的需求需要高效的存储、检索和分析能力。Elastic 作为向量数据库与 Red Hat OpenShift AI 之间的协作为希望在其 IT 环境中实施 AI 和 ML 的公共部门组织提供了引人注目的解决方案。Elastic 的高性能向量搜索功能和 Red Hat OpenShift AI 灵活的容器化架构为公共部门组织提供了一个安全、可扩展的基础，用于开发可以提高态势感知、自动执行重复任务并快速提供准确洞察的 AI 和 ML 应用程序。
主要优势：
- 增强的数据管理：Elastic 的向量数据库功能支持对非结构化数据进行高速、高精度搜索，适用于复杂的 AI 驱动用例。
- 可扩展的 AI 基础架构：Red Hat OpenShift AI 提供灵活的容器化平台，可与 Elastic 无缝集成，为机构提供可扩展的 AI 和 ML 环境。
- 安全性和合规性：Elastic 和 Red Hat 均确保解决方案的设计符合严格的政府安全标准，使其成为公共部门应用的理想选择。
Elastic 作为向量数据库：AI 驱动数据管理的基础
Elastic Search AI 平台基于最新的搜索技术构建，包括向量存储和搜索，使其成为 AI 数据存储和检索的可靠选择。Elastic 如何满足公共部门机构不断变化的数据需求：
- 基于向量的搜索和存储：Elastic 支持数据的密集向量表示，允许对非结构化数据进行快速相似性搜索。这对于欺诈检测、威胁情报和案件管理等领域的应用程序至关重要，因为高速数据检索必不可少。
- 可扩展和实时分析：Elastic 的分布式架构提供可扩展的数据存储和分析，使其成为处理不断增加的数据量的公共部门组织的理想选择。实时数据提取可确保机构在需要时获得最新的见解。
- 高级安全性：Elastic 的安全功能包括基于角色的访问控制、加密和审计功能。这些控制可确保数据完整性并符合政府安全标准，使 Elastic 适合处理整个公共部门的敏感信息。
Red Hat OpenShift AI：用于 AI 和机器学习的容器化平台
Red Hat 的 OpenShift AI 是一个容器化平台，旨在支持 AI 和 ML 应用程序的开发、部署和扩展。它为机构提供了灵活的本地或云中立解决方案，可与 Elastic 的数据管理功能无缝集成。
- 容器化以实现灵活性和可扩展性：Red Hat OpenShift AI 允许组织将其 AI 工作负载容器化，使团队能够灵活地在各种环境中部署应用程序。这种适应性对于需要在安全的分布式环境中管理其应用程序的机构至关重要。
- 数据和模型生命周期管理：Red Hat OpenShift AI 促进端到端模型管理 —— 从数据提取和准备到模型训练、部署和监控。这加速了 AI 开发生命周期，使公共部门组织能够快速响应新的要求和运营需求。
- 互操作性和开放标准：Red Hat OpenShift AI 对开放标准的支持意味着它可以与各种数据源和其他 AI 工具无缝集成，使其成为使用 Elastic 进行数据管理和存储的机构的理想选择。
集成 Elastic 和 OpenShift AI：公共部门 AI 和 ML 的强大方法
将 Elastic 作为向量数据库与 Red Hat OpenShift AI 相结合，为公共部门机构提供了统一的数据管理和部署 AI 模型解决方案。
主要集成优势：
- 改进了非结构化数据的搜索和检索：Elastic 的矢量数据库支持高性能相似性搜索，允许 Red Hat OpenShift AI 将这些数据用于 ML 模型。这对于自然语言处理 (NLP)、图像识别和异常检测等任务至关重要。
- 端到端数据和模型安全性：Elastic 和 Red Hat OpenShift AI 均旨在满足严格的安全标准，为机构提供端到端安全性。Elastic 保护数据，而 Red Hat OpenShift AI 在训练和部署期间管理模型安全性。
- 提高 AI 项目的速度和效率：借助 Elastic 的实时数据索引和 Red Hat OpenShift AI 的快速模型部署功能，机构可以加速其 AI 计划——更快地从数据提取转向可操作的洞察。
- 灵活的 AI 和 ML 部署选项：Red Hat OpenShift AI 的容器化方法允许本地、云或混合部署选项，使机构能够灵活地在需要的任何地方部署 AI 解决方案，同时遵守安全性和合规性标准。
用例：AI 和 ML 在公共部门的应用
- 公共基础设施的预测性维护：通过使用存储在 Elastic 中的传感器数据，机构可以在 Red Hat OpenShift AI 中训练 ML 模型，以预测关键基础设施的维护需求 —— 最大限度地减少停机时间并提高服务可靠性。
- 增强威胁检测：Elastic 的向量数据库能够高速处理大型数据集，例如网络安全日志。Red Hat OpenShift AI 可以使用这些数据来训练威胁检测模型，使安全运营团队能够实时识别和缓解威胁。
- 欺诈检测和风险评估：将 Elastic 的向量搜索与 Red Hat OpenShift AI 的 ML 功能相结合，使机构能够实时检测欺诈模式，帮助减少财务损失并确保计划的完整性。
- 公民服务和体验增强：使用 Elastic 的数据洞察在 Red Hat OpenShift AI 上开发的 AI 驱动应用程序可以为公民提供个性化、响应迅速的服务，增强他们与公共部门组织的互动。
公共部门的强大集成
Elastic 作为向量数据库与 Red Hat OpenShift AI 的集成代表了公共部门的强大组合。通过使用 Elastic 的搜索和检索功能以及 Red Hat OpenShift AI 灵活且可扩展的 ML 平台，公共部门组织可以转变其数据管理和 AI 开发方法。这些平台共同提供了一个安全、灵活且可扩展的环境，支持广泛的 AI 和 ML 应用程序 - 从威胁检测到预测性维护和公民参与。
对于希望加速 AI 和 ML 采用的公共部门机构，Elastic 和 Red Hat OpenShift AI 提供了推动任务成功和满足现代政府不断变化的需求所需的强大、可靠的基础设施。
关于 Elastic 和 Red Hat OpenShift AI
Elastic 是一个领先的搜索驱动解决方案平台，使公共部门组织能够从结构化和非结构化数据中获得实时洞察。Red Hat 的 OpenShift AI 平台提供了一个安全、可扩展的容器平台，可满足 AI 和 ML 应用程序的需求。
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原文：Elastic and Red Hat: Accelerating public sector AI and machine learning initiatives | Elastic Blog
