Inteligența artificială a intrat într-o etapă de adopție accelerată fără precedent în mediul de business. Conform raportului global McKinsey The State of AI (2025), 78% dintre companii utilizează deja AI într-o funcție de business, în creștere față de doar 55% în 2023. Această evoluție reflectă nu doar interesul crescut pentru inovație, ci și presiunea uriașă de a transforma AI într-o parte integrantă a proceselor zilnice.

Însă drumul de la strategie la implementare reală rămâne anevoios. Studiul McKinsey Superagency in the Workplace (2025) arată că, deși 92% dintre companii intenționează să își majoreze investițiile în AI în următorii trei ani, doar 1% dintre lideri consideră că organizația lor a atins maturitatea necesară pentru a integra pe deplin AI în fluxurile de lucru și pentru a genera rezultate consistente. Mai mult, 47% dintre executivi recunosc că dezvoltarea aplicațiilor de tip GenAI avansează prea lent – chiar dacă 69% dintre companii au început investițiile încă din urmă cu un an (sursa McKinsey).

 

Cum poate fi accelerată această tranziție? Fundamentul îl reprezintă infrastructura IT. Pentru a rula eficient aplicații AI la scară, organizațiile au nevoie de platforme flexibile de orchestrare și virtualizare. Tehnologii precum Kubernetes sau Docker și mediile multi-cloud/hibrid permit crearea și rularea containerelor, deployment rapid, scalare automată și echilibrarea resurselor (load balancing). Acestea trebuie completate de soluții de dezvoltare și MLOps (Machine Learning Operations), care facilitează pipeline-uri de date robuste, versionarea și monitorizarea pe tot ciclul de viață al modelelor, precum și integrarea rapidă cu aplicațiile de business. În paralel, un strat solid de securitate și guvernanță a datelor – cu criptare end-to-end, controale stricte de acces și respectarea reglementărilor precum GDPR sau NIS2 – este esențial.

 

 

În acest context, Datanet Systems recomandă Red Hat OpenShift și Red Hat OpenShift AI, soluții recunoscute la nivel global pentru performanța în orchestrarea containerelor și gestionarea aplicațiilor AI. Prin parteneriatul cu Red Hat, aceste tehnologii sunt acum disponibile și organizațiilor din România, oferindu-le fundația necesară pentru a accelera dezvoltarea și implementarea proiectelor de inteligență artificială.

 

Primul pas, virtualizare cu Red Hat OpenShift

 

Bazată pe Kubernetes, platformă de containerizare Red Hat OpenShift este deja adoptată pe scară largă în mediul enterprise fiind utilizată de peste 3.000 de organizații internaționale. Un motiv este administrarea unificată pentru containere și mașini virtuale (VM), ceea ce simplifică implementarea și gestionarea aplicațiilor într-un mediu hibrid și multi-cloud, cu securitate și guvernanță integrate. Beneficiarii admit că OpenShift facilitează orchestrarea containerelor, migrarea workload-urilor tradiționale către stack-uri moderne AI/ML și automatizează dezvoltarea, implementarea și gestionarea aplicațiilor, asigurând scalabilitate, consistență și performanță atât în cloud, cât și la marginea rețelei (Edge).

Cum ajută mai exact, Red Hat OpenShift Virtualization:

• Reduce fragmentarea și complexitatea infrastructurii printr-o platformă unificată pentru VM-uri, containere și workload-uri bare-metal/serverless.
• Permite transformarea aplicațiilor tradiționale în microservicii și containere prin instrumente și capacități integrate.
• Funcționează uniform pe servere fizice, edge și cloud public, simplificând implementarea aplicațiilor.
• Opțiuni de self-service. Utilizatorii pot crea rapid VM-uri preaprobate, securizate și conforme, fără a depinde de ticketing IT.
• VM-urile pot fi folosite în pipeline-uri CI (Continuous Integration)/ CD (Continuous Delivery) pentru a eficientiza infrastructura și livrarea aplicațiilor.
• Folosirea tehnologiilor hypervisor de nivel enterprise. KVM este un hypervisor open-source, performant și axat pe securitate.
• Creșterea performanței VM-urilor: boot time aproape liniar pentru un număr mare de mașini virtuale (3.000), astfel încât aplicațiile critice să fie întotdeauna disponibile.
• Migrarea live a VM-urilor: permite mutarea VM-urilor între host-uri fără oprirea aplicațiilor, menținând continuitatea operațională.
• Compatibilitate cu multiple guest OS-uri, securitate avansată (izolarea VM-urilor, politici de securitate consistente), backup și restaurare (VM-urile pot fi salvate și restaurate automat sau programat, minimizând impactul întreruperilor asupra afacerii).

 

Ce aduce în plus RedHat OpenShift AI?

 

Pasul următor ar fi trecerea la Red Hat OpenShift AI, o platformă de inteligență artificială care simplifică dezvoltarea, antrenarea și implementarea modelelor și aplicațiilor AI la scară largă, securizate, atât on-premise, cât și în medii cloud hibride. Platforma pune un accent deosebit pe MLOps și automatizare, oferind un ciclu complet end-to-end pentru modelele AI: de la colectarea și preprocesarea datelor, la antrenare, validare și monitorizare continuă.

Pe lista de funcționalități esențiale găsim:

• Dezvoltarea modelelor folosind o interfață interactivă și colaborativă pentru explorarea datelor, antrenarea și ajustarea modelelor (tuning).
• Model serving routing pentru implementarea modelelor în medii de producție.
• Monitorizarea centralizată a performanței și acurateței modelelor.
• Crearea de pipeline-uri de date și modele printr-un editor vizual.
• Gestionarea eficientă a workload-urilor distribuite, simplificând procesarea datelor, antrenarea, tuning-ul și serving-ul modelelor într-un mod coerent și scalabil.

 

Prin MLOps, platforma automatizează testarea, integrarea și re-antrenarea modelelor, încurajează colaborarea între echipele de data science, inginerie ML și IT ops, și integrează modele ML în pipeline-uri CI/CD. Monitorizarea continuă ajută la detectarea drift-ului modelelor (scăderea performanței în timp) și la menținerea conformității, asigurând reproductibilitatea și guvernanța modelelor AI la nivel enterprise. MLOps acoperă deci gap-ul dintre prototip și producție, asigurând scalabilitate, fiabilitate și time-to-value rapid.

Un alt avantaj al OpenShift AI este că permite gestionarea direct a gestionează GPU-urilor. Pentru aceasta folosește funcționalități precum NVIDIA GPU Operator și Node Feature Discovery (NFD) Operator prin care pot fi activate driverele și programate resursele pentru pod-uri. Operatorul NFD identifică și etichetează nodurile GPU, în timp ce GPU Operator instalează driverele necesare și se integrează cu Kubernetes pentru a aloca GPU-urile pod-urilor. Funcționalități avansate precum NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU) și Dynamic Accelerator Slicer optimizează suplimentar utilizarea resurselor, permițând partajarea GPU-urilor și alocarea lor dinamică în funcție de cerințele workload-urilor.

 

De ce recomandăm RedHat OpenShift AI?

 

În primul rând, OpenShift AI este disponibilă atât ca produs software tradițional, cât și ca serviciu cloud administrat, și suportă cele mai populare modele de GenAI. Platforma Red Hat permite organizațiilor să ajusteze (fine-tune) și să utilizeze aceste modele pre-antrenate pentru nevoile/cerințele specifice ale fiecărei afaceri, folosind propriile date.

Lista de motive pentru care Datanet Systems recomandă RedHat OpenShift AI este însă mult mai lungă:

• Accelerează livrarea aplicațiilor inteligente, permițând modelelor ML să treacă rapid de la prototipuri la aplicații operaționale. Dezvoltatorii au la dispoziție o interfață integrată și toate tool-urile necesare pentru construirea, antrenarea, ajustarea, implementarea și monitorizarea modelelor AI.
• Modelele pot fi implementate local sau în clouduri publice mari, oferind flexibilitate, fără a depinde de un anumit furnizor.
• Fiind un add-on pentru Red Hat OpenShift, OpenShift AI a fost concepută pentru a gestiona workload-uri complexe și a reduce costurile de antrenare, serving și infrastructură pentru proiectele de GenAI și predictive AI.
• Platforma simplifică alocarea resurselor și automatizează sarcinile prin pipeline-uri de date, optimizează inferența modelelor cu motoare precum vLLM și scalează infrastructura în funcție de cerințe.
• Oferă flexibilitatea de a antrena, implementa și monitoriza modele AI/ML în cloud, local sau edge, permițând organizațiilor să adapteze operațiunile la nevoile afacerii și la cerințele de securitate și reglementare.
• Asigură accesul la o varietate de framework-uri pentru model serving routing, simplificând implementarea modelelor predictive de machine learning în medii de producție.
• Workload-urile distribuite permit echipelor să accelereze procesarea datelor, precum și antrenarea, tuning-ul și servirea modelelor.
• Permite evaluarea performanței modelelor LLM pe diverse sarcini, folosind benchmark-uri bazate pe standarde recunoscute în industrie.
• OpenShift AI permite gestionarea centralizată a modelelor AI, inclusiv partajarea, versionarea, implementarea și urmărirea lor, a metadatelor și artefactelor acestora.

 

Datanet Systems și Red Hat, parteneriatul tehnologic care face diferența

 

De la începutul acestui an, Datanet Systems a devenit partener Red Hat de nivel „Premier”,  susținut de existența unei echipe de experți, care include 5 Red Hat Sales Specialists și 2 Red Hat Sales Engineers, alături de 2 Red Hat Delivery Specialists pentru fiecare competență certificată. Cu aceste resurse putem acoperi întreg spectrul unui proiect, de la derularea unui proof-of-concept, la crearea unei arhitecturi și instalarea soluțiilor Red Hat in diverse medii IT. Complementar, compania are o echipă de peste 50 de ingineri și tehnicieni, certificați pe multiple alte tehnologii și branduri, ceea ce garantează integrarea soluțiilor Red Hat în orice proiect IT. Pentru mai multe informații, contactați-ne la adresa de mail sales@datanets.ro.