如今，大多数企业将其数据和工作负载分布在云端和数据中心。企业需要在其整个数据资产中获得一致、可靠的体验，从而能够在最有利于业务发展的地方部署人工智能，同时又不牺牲控制权或灵活性。
我们很高兴地宣布，Cloudera 已获得享有盛誉的亚马逊网络服务（AWS）AI 能力认证。这一认可出现在许多组织正超越早期人工智能实验并面对在分布式数据环境中实施人工智能的更复杂现实之际。
AWS AI 能力认证的意义
AWS AI 能力认证合作伙伴因其构建 AI 驱动型解决方案并交付切实业务成果的能力而获得认可。获得此认证体现了合作伙伴在整个 AI 生命周期（从早期开发到生产部署和持续优化）中为客户提供支持的实际经验。
要获得认证，合作伙伴不仅必须展现强大的技术能力，还必须拥有帮助组织以实用、可扩展的方式实现 AI 运营的持续成功记录。这包括帮助团队从初始实验过渡到可以可靠部署、监控并集成到现有业务流程中的系统。
Cloudera 的入选源于其在复杂环境中支持客户运行 AI 的经验，包括涉及生成式和代理应用程序的用例。这也表明组织在 AI 方面正在发生更广泛的转变，转向生产就绪且符合企业需求的解决方案。
将计算引入数据
如今，企业需要能够在数据所在位置运行并带来实际业务成果的人工智能。获得 AWS AI 能力认证证明了我们有能力帮助客户在混合环境中实现人工智能运营，将 AWS 的可扩展性与企业级部署智能体人工智能所需的治理和安全性相结合。
Cloudera 的方法基于其 AI Anywhere 战略，该战略使组织能够在任何云和数据中心运行 AI 工作负载，同时保持对数据的完全控制。这包括“计算到数据”架构，该架构将 AI 工作负载直接引入受监管的数据源，而不是将数据移动到集中式系统。这对于在本地环境和 AWS 等云平台上管理敏感数据集的大型企业尤为重要。通过将数据保留在本地，企业可以严格控制安全性和合规性要求。
最终，企业可以更高效、更具可扩展性地实现 AI，从优化基础设施和运营成本到增强数据和模型主权，所有这一切都不会影响性能或灵活性。
在 AWS 及其他平台上实现安全、可控的 AI
Cloudera使组织能够利用亚马逊Bedrock和亚马逊SageMaker等AWS服务，同时维护一个安全、受监管的AI开发和部署环境。
通过这种整合，企业可以：
- 在混合环境中运行 AI，提供一致的、类似云的体验
- 在 AI 生命周期中应用细粒度的访问控制和统一的治理
- 确保受监管行业的可审计性和合规性
- 根据业务需求使用任何模型
AI 的有效性取决于其背后的数据。大型企业在复杂的分布式环境中运营，数据跨越云端、本地系统和边缘。Cloudera 能够访问 100% 的数据，使企业能够构建更准确、更具影响力的 AI 应用。
这体现了 Cloudera 的核心原则：提供跨模型、代理和推理的端到端控制，以确保大规模实现可信的 AI 结果。
与 AWS 继续携手合作
Cloudera 将继续深化与 AWS 的合作，帮助客户充分释放其数据和 AI 投资的价值，使其能够在混合云和多云环境中构建、部署和扩展 AI。Cloudera 和 AWS 携手合作，通过结合 AWS 的可扩展性和企业所需的全面控制，为在数据所在位置运行 AI 提供一致且安全的基础，从而助力企业实现真正的业务成果。
Cloudera 还将赞助即将举行的 AWS Summit 系列活动，包括十一月的 AWS re:Invent。有关活动的更多信息，请访问我们的活动页面。
