Prestazioni in tempo reale, resilienza integrata e TCO ridotto per i workload aziendali di dati e AI generativa
Progettato per gli agenti, pronto per l’AI e cloud-first: InterSystems IRIS® offre l’ambiente necessario per costruire il futuro ecosistema dei dati su uno stack AI moderno. Dalle attività tradizionali di analytics, dashboard e machine learning (ML), passando per la ricerca vettoriale assistita, la retrieval-augmented generation (RAG) e l’AI generativa (GenAI), fino al Model Context Protocol (MCP) e agli agenti autonomi, InterSystems mette a disposizione le tecnologie necessarie per valorizzare al massimo i dati e trasformare il sistema in una componente attiva dei processi aziendali.
La piattaforma combina un database ad altissime prestazioni con funzionalità per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), gli embedding e tipi di dati vettoriali specializzati. Consente così di modernizzare l’infrastruttura dati e ottenere migliori prestazioni, integrazione, affidabilità e resilienza, riducendo al tempo stesso il costo totale di proprietà (TCO) e gli oneri di manutenzione.
Gestisci al meglio i tuoi dati e preparati a un futuro basato su AI e agenti: acquisisci, archivia e analizza dati provenienti da quasi ogni formato e fonte, con elevata efficienza e capacità di scalare anche in presenza di grandi volumi e livelli elevati di concorrenza.
Nella guida tecnologica a InterSystems IRIS scoprirai come:
- conoscere le principali funzionalità e caratteristiche della piattaforma;
- modernizzare e semplificare le architetture dati attraverso la convergenza;
- gestire i dati su larga scala con velocità elevate;
- utilizzare in modo efficiente e simultaneo più modelli di dati su un’unica piattaforma;
- scalare facilmente in verticale e in orizzontale con ECP e sharding;
- eseguire transazioni, archiviare e interrogare i dati simultaneamente, anche su larga scala e ad alta velocità;
- raggiungere prestazioni molto elevate, validate da benchmark consolidati;
- sviluppare applicazioni data-intensive con elevate prestazioni e affidabilità;
- integrare agenti, AI generativa, RAG, tecnologie vettoriali, machine learning e NLP;
- sviluppare e gestire applicazioni in modo flessibile, rapido e scalabile;
- utilizzare il data fabric per ridurre la complessità e semplificare la gestione dei dati;
- garantire sicurezza e affidabilità fin dalla progettazione;
- scegliere liberamente le modalità di implementazione.