Американская компания Denodo представила в Пало-Альто, Калифорния, ряд интеграций с AWS для создания надежной основы данных для Agentic AI

Репортаж от Wedoany，Компания Denodo, специализирующаяся на управлении данными, 18 мая в Пало-Альто, Калифорния, официально объявила о запуске ряда новых интеграций с Amazon Web Services, которые помогают предприятиям создавать и масштабировать Agentic AI в гибридных и мультиоблачных средах, охватывая такие сферы, как финансовые услуги, здравоохранение и науки о жизни, производство, розничная торговля и государственный сектор.

По мере того как предприятия переводят ИИ с экспериментальной стадии на производственное внедрение, ориентированное на бизнес-результаты, все более острой становится общая проблема: ИИ-агентам трудно обеспечить надежные результаты, если им не хватает способности восприятия в реальном времени, они работают на неполных или ошибочных данных либо действуют вне рамок управления и комплаенса. Вывод Denodo заключается в том, что это не ограничения самих моделей, а проблема уровня данных. Представленные интеграционные решения, подключаясь к таким сервисам данных и ИИ AWS, как Amazon SageMaker, Amazon Bedrock AgentCore и Amazon Quick, расширяют возможности доступа к операционным и аналитическим данным в локальных средах, SaaS и мультиоблачных средах, создавая логическую основу данных, которая обеспечивает ИИ-агентов данными в реальном времени, управляемыми и имеющими бизнес-контекст.

Первое направление интеграции связано с безопасным доступом к данным для ИИ-агентов. Используя Amazon Bedrock AgentCore, Denodo объединяет управляемый доступ к данным в реальном времени с централизованным контролем: сначала определяется объем данных, доступных внутри предприятия, затем данные обогащаются бизнес-контекстом в семантическом слое Denodo, после чего поддержка Denodo протокола контекста модели (MCP) обеспечивает безопасный доступ ИИ-агентов к данным в рамках установленных политик управления. Amazon Bedrock AgentCore, в свою очередь, отвечает за аутентификацию, маршрутизацию запросов и контроль доступа, управляя взаимодействием ИИ-агентов с данными, что позволяет агентам работать в рамках бизнес-правил и масштабно предоставлять надежные и высококачественные результаты.

Второе направление нацелено на семантическую унификацию в гибридных и мультиоблачных системах. Благодаря более чем 200 нативным коннекторам к таким корпоративным системам, как SAP, Oracle, Salesforce, Denodo обеспечивает доступ к данным в реальном времени без их копирования в локальных, мультиоблачных и суверенных средах. Интеграция Denodo с Amazon SageMaker Catalog позволяет напрямую добавлять бизнес-метаданные и контекст к данным, потребляемым ИИ-агентами, используя уже созданные в SageMaker определения, классификации и контекст управления. Это гарантирует, что данные в сервисах AWS и за их пределами понимаются единообразно и соответствуют бизнес-смыслу, предоставляя ИИ-агентам семантический контекст, необходимый для правильной интерпретации данных.

Третье направление сосредоточено на быстром преобразовании инсайтов в действия. Denodo объединяет Quick с возможностями своей платформы по доступу к корпоративным данным в реальном времени без копирования, что позволяет бизнес-пользователям создавать рабочие процессы на базе ИИ, диалоговые интерфейсы и автоматизированные процессы в распределенных средах на основе самой актуальной и полной информации, устраняя задержки, связанные с миграцией данных, и сокращая время вывода на рынок автономных рабочих процессов.

Исполнительный вице-президент Denodo Суреш Чандрасекаран отметил: «Для агентного ИИ нужны не только мощные модели, но и надежные, актуальные и хорошо управляемые данные». Это утверждение подкрепляется отраслевыми данными: согласно ранее приведенным Denodo исследованиям, ожидается, что к 2029 году расходы на Agentic AI превысят 1,3 триллиона долларов, однако в настоящее время 95% пилотных проектов в области ИИ не приносят измеримой отдачи от инвестиций. Основная причина заключается в том, что традиционные архитектуры данных не могут удовлетворить жесткие требования автономных агентов к работе в реальном времени, управлению и согласованной семантике. Лишь 20% руководителей в сфере данных уверены в способности существующих систем поддерживать производственные нагрузки ИИ.

Штаб-квартира Denodo находится в Пало-Альто, Калифорния. Ее флагманский продукт Denodo Platform обеспечивает унифицированный доступ к структурированным, полуструктурированным и неструктурированным данным благодаря возможностям логического управления данными. Платформа имеет встроенную поддержку MCP, что делает управляемый доступ к данным корпоративной общей службой, позволяя любому MCP-совместимому ИИ-агенту или клиенту безопасно находить и запрашивать актуальные корпоративные данные на основе утвержденных семантик и политик. Denodo Platform доступна в категории AI Agents and Tools на AWS Marketplace в двух формах: Amazon Machine Image и полностью управляемый облачный сервис Agora. Ранее выпущенная версия Denodo Platform 9.4 представила Lakehouse Accelerator, который на базе опенсорсного движка выполнения Velox повышает производительность запросов до 4 раз по сравнению с предыдущим уровнем.

Данные интеграции с AWS означают, что Denodo систематически расширяет свои возможности логического управления данными из традиционных сценариев аналитики и бизнес-аналитики в новую область Agentic AI. В условиях, когда от ИИ-агентов требуется автономно выполнять сложные задачи, вызывать инструменты в разных системах и принимать бизнес-решения, способность уровня данных обеспечивать поддержку в реальном времени, надежную, семантически согласованную поддержку превращается из «дополнительной возможности» в «обязательное условие».

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com