Elastic (ELK) Stack – AI – NVIDIA chips

• Use Case: Chatbots en virtuele assistenten op basis van AI verwerken vragen van klanten, bieden gepersonaliseerde aanbevelingen en lossen problemen op.
• Bedrijfswaarde: Verlaagt de kosten voor klantenondersteuning, verhoogt de klanttevredenheid en biedt 24/7 beschikbaarheid.

• Use Case: AI modellen detecteren verdachte patronen en afwijkingen in transacties of gedragingen om fraude te identificeren en te voorkomen.
• Bedrijfswaarde: Vermindert financiële verliezen door fraude en verbetert de beveiliging.

• Use Case: AI leest, begrijpt en haalt inzichten uit grote hoeveelheden tekst (bijvoorbeeld contracten, e-mails en rapporten).
• Bedrijfswaarde: Versnelt juridische beoordelingen, compliance controles en analyse van feedback van klanten, wat de besluitvorming en efficiëntie verbetert.

• Use Case: AI analyseert klantgegevens om gepersonaliseerde marketingberichten, productaanbevelingen en content te leveren.
• Bedrijfswaarde: Vergroot de betrokkenheid van klanten, verbetert conversiepercentages en stimuleert hogere verkopen.

• Use Case: Voorspellende modellen op basis van AI analyseren historische gegevens om toekomstige trends, vraag, voorraad, energieverbruik of gedrag te voorspellen.
• Bedrijfswaarde: Helpt bedrijven om weloverwogen beslissingen te nemen over voorraad, prijzen, marketingcampagnes en toewijzing van middelen.

• Use Case: AI voorspelt wanneer machines of apparatuur defect raken en plant proactief onderhoud in om uitval te voorkomen.
• Bedrijfswaarde: Minimaliseert kostbare storingen, verlaagt reparatiekosten en verlengt de levensduur van activa.

Om AI use cases te implementeren, hebt u (minimaal) kwalitatieve gegevens, een data management platform en AI- of ML-modellen nodig.

De Elastic (ELK) stack is het perfecte dataplatform. Het kan zowel on-premise self-managed als in de cloud worden gebruikt en biedt de volgende AI mogelijkheden:

• Built-in Machine learning
  • Elastic biedt ingebouwde machine learning functies die veelvoorkomende taken zoals anomalie detectie, forecasting en regressie kunnen verwerken.
  • De native ML van Elastic ondersteunt zowel supervised als unsupervised learning. Het kan automatisch anomalieën in timeseries data detecteren, trends voorspellen en gegevens classificeren.
• Integratie met Externe AI modellen
  • Elastic stelt gebruikers in staat om hun eigen machine learning- of AI-modellen mee te nemen. Dit is met name handig als u geavanceerdere modellen wilt gebruiken (bijvoorbeeld deep learning-modellen) die verder gaan dan de native mogelijkheden van Elastic.
  • Elastic introduceerde inference pipelines waarmee gebruikers externe machine learning-modellen kunnen implementeren en uitvoeren binnen hun Elastic-stack. Dit maakt integratie mogelijk met frameworks zoals TensorFlow, PyTorch of Scikit-learn, waardoor Elastic openstaat voor een breed scala aan aangepaste AI-modellen.
  • De Eland-bibliotheek (ElasticSearch + Scikit-learn) biedt een interface om te werken met machine learning-modellen. U kunt modellen importeren die zijn getraind met behulp van bibliotheken zoals Scikit-learn of XGBoost en deze uitvoeren binnen ElasticSearch. Zo kunnen vooraf getrainde modellen worden geüpload naar de Elastic-stack om inferentie uit te voeren op documenten die zijn opgeslagen op het platform.
• Support voor vooraf getrainde modellen
  • ElasticSearch ondersteunt het uploaden en implementeren van vooraf getrainde machine learning-modellen (bijvoorbeeld voor taken voor natuurlijke taalverwerking) via zijn inference processor en machine learning nodes. Deze modellen kunnen worden gebouwd met behulp van externe tools en vervolgens worden geïmplementeerd binnen de Elastic-omgeving voor inferentie.
  • Elastic heeft geïntegreerde ondersteuning voor modellen van platforms zoals Hugging Face, dat populaire natuurlijke taalmodellen zoals BERT omvat, wat tekstclassificatie, herkenning van benoemde entiteiten en andere NLP-taken binnen Elasticsearch mogelijk maakt.
• Integratie met Externe Machine Learning Platformen
  • Elastic is open in termen van integratie met externe machine learning-services die worden geleverd door cloud platformen. U kunt bijvoorbeeld eenvoudig integreren met AWS, Azure of de AI-services van Google Cloud door ze te verbinden met Elasticsearch.
  • Elastic biedt uitgebreide API’s waarmee aangepaste AI-modellen of externe AI-platforms kunnen worden geïntegreerd in de workflow van Elastic. Gebruikers kunnen via REST API’s communiceren met externe ML-modellen, wat naadloze integratie mogelijk maakt.

Vanuit een hardware perspectief kunt u de voordelen van AI bekomen met de Elastic-stack (on-prem en in de cloud) met hardware zoals Intel, AMD of vergelijkbare multi-core processors zonder dat u hoeft te investeren in NVIDIA-chips. Mocht u het echter echt nodig hebben of willen, dan kunt u nog steeds NVIDIA chips aanschaffen en integreren met de Elastic (ELK)-stack.

Wilt u meer weten en beginnen met de Elastic (ELK) stack? Neem contact met ons op.