Posted on

Red Hat OpenShift 4.20 เพิ่มประสิทธิภาพความปลอดภัยให้กับแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันยุคใหม่ เพื่อรวมระบบไอทีขององค์กรเป็นหนึ่งเดียว ตั้งแต่เวอร์ชวลแมชชีนไปจนถึง AI

Red Hat OpenShift 4.20 เพิ่มประสิทธิภาพความปลอดภัยให้กับแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันยุคใหม่ เพื่อรวมระบบไอทีขององค์กรเป็นหนึ่งเดียว ตั้งแต่เวอร์ชวลแมชชีนไปจนถึง AI

Red Hat OpenShift 4.20 เพิ่มประสิทธิภาพความปลอดภัยให้กับแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันยุคใหม่ เพื่อรวมระบบไอทีขององค์กรเป็นหนึ่งเดียว ตั้งแต่เวอร์ชวลแมชชีนไปจนถึง AI

Red Hat OpenShift ช่วยให้องค์กรสามารถรันแอปพลิเคชันได้กับทุกสภาพแวดล้อมตามต้องการ พร้อมขยายขีดความสามารถใหม่ที่ต่อยอดจากรากฐานแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้ เพื่อเร่งการใช้เวิร์กโหลด AI ให้เร็วขึ้น และขยายการใช้เวอร์ชวลไลเซชันบนทุกสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่องค์กรมีอำนาจควบคุมได้

 เร้ดแฮท (Red Hat) ผู้ให้บริการโซลูชันโอเพ่นซอร์สชั้นนำของโลกประกาศว่า Red Hat OpenShift 4.20 ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันแพลตฟอร์มแบบไฮบริดคลาวด์เวอร์ชันล่าสุดที่ขับเคลื่อนด้วย Kubernetes พร้อมให้ใช้งานแล้ว Red Hat OpenShift 4.20 นำเสนอความสามารถในการเร่งความเร็วให้กับเวิร์กโหลด AI เสริมความปลอดภัยของแพลตฟอร์มหลักให้แข็งแกร่ง และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ด้านเวอร์ชวลไลเซชันอย่างเป็นหนึ่งเดียวบนทุกสภาพแวดล้อมไม่ว่าจะเป็นในศูนย์ข้อมูล บนพับลิคคลาวด์ หรือเอดจ์

องค์กรต่าง ๆ ต้องการแพลตฟอร์มที่เสถียรและเชื่อถือได้ที่สามารถเชื่อมโยงแอปพลิเคชันและบริการต่าง ๆ ที่หลากหลายในระบบไอทีทั้งหมดขององค์กรเข้าด้วยกัน เพื่อจัดการกับความซับซ้อนและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เพิ่มมากขึ้น นอกจากนี้องค์กรยังต้องการความสามารถที่จะรองรับการเป็นเจ้าของอธิปไตยทางดิจิทัล (digital sovereignty) มากขึ้น ซึ่งทำให้องค์กรเหล่านั้นต้องการคงไว้ซึ่งความสามารถในการควบคุมระบบคลาวด์ของตนได้อย่างครอบคลุม สามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและกำหนดได้อย่างชัดเจนว่าแอปพลิเคชันและข้อมูลใดที่ต้องใช้หรือให้ทำงานอยู่ภายในองค์กร และส่วนใดบ้างที่ใช้งานอยู่นอกองค์กรได้ Red Hat OpenShift 4.20 สร้างขึ้นมาโดยกำหนดให้เรื่องความปลอดภัยของระบบเป็นหัวใจสำคัญ มอบโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นหนึ่งเดียวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้องค์กรควบคุมการใช้งานได้โดยสมบูรณ์ และเร่งการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันต่าง ๆ รวมถึงเวิร์กโหลด AI บนสภาพแวดล้อมไฮบริดคลาวด์ทั้งหมด

ยกระดับความปลอดภัยให้กับแพลตฟอร์ม และ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการระบบสำคัญ ๆ

เวอร์ชันล่าสุดนี้ ช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบความปลอดภัยของแพลตฟอร์มอย่างมีนัยสำคัญ สามารถรับมือกับภัยคุกคามเร่งด่วนในปัจจุบัน และ ความต้องการด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงไปของระบบไอทีองค์กร ด้วยการเสริมความแข็งแกร่งใหักับแพลตฟอร์มเพื่อรองรับข้อกำหนดเฉพาะด้านอธิปไตยดิจิทัล Red Hat OpenShift 4.20 ช่วยรักษาความปลอดภัยให้กับทราฟฟิกหลักระหว่างส่วนประกอบของ control plan ด้วยการรองรับเบื้องต้นสำหรับอัลกอริทึมการเข้ารหัสหลังควอนตัม (post-quantum cryptography: PQC) สำหรับ mTLS เพื่อมอบการปกป้องการเข้ารหัสในระยะยาวสำหรับการสื่อสารที่สำคัญ 

นอกจากนี้ยังเพิ่มความยืดหยุ่นในการดำเนินงานให้กับแพลตฟอร์มหลัก และเสริมศักยภาพด้านความปลอดภัยให้กับลูกค้าที่ใช้ Red Hat OpenShift Platform Plus รวมถึงการเปิดให้ใช้งานทั่วไปของ Red Hat Advanced Cluster Security 4.9 และการปรับปรุง Red Hat Trusted Artifact Signer และ Red Hat Trusted Profile Analyzer เพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลด้านความปลอดภัยได้ง่ายและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น นอกจากนี้ฟีเจอร์ zero trust workload identity manager ที่มีกำหนดเปิดตัวปลายปีนี้ จะมอบความสามารถในการรับรองตัวตน (identity attestation) ทั้งสำหรับตัวเครื่องและผู้ใช้งาน ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐานแบบรวมศูนย์ทั้งหมด (federated infrastructure)

ฟีเจอร์เพิ่มเติมที่เน้นการควบคุมและการระบุตัวตน ได้แก่:

  • ความยืดหยุ่นและความสามารถในการควบคุมด้านการจัดการตัวตน: ฟีเจอร์ Bring-Your-Own OpenID Connect ช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้โครงสร้างพื้นฐาน OpenID Connect (OIDC) ที่มีอยู่ได้ ซึ่งช่วยให้ควบคุมข้อมูลผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น
  • ลดต้นทุนการเข้ารหัส pod-to-pod mTLS ได้อย่างมีนัยสำคัญ, มอบนโยบาย identity-based traffic, ความสามารถในการสังเกต และอื่น ๆ ด้วยโหมด “sidecar-less” ambient ของ Red Hat OpenShift Service Mesh ซึ่งช่วยลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ความซ้บซ้อนในการดำเนินงาน และค่าใช้จ่ายด้านทรัพยากรที่เกินจำเป็น
  • ลดความซับซ้อนในการจัดการความลับภายนอกด้วยบริการเดียวทั่วทั้งคลัสเตอร์: External Secrets Operator (ESO) มอบการจัดการไลฟ์ไซเคิลให้กับความลับที่ดึงมาจากระบบการจัดการความลับภายนอกซึ่งช่วยปรับปรุงความปลอดภัยให้รัดกุมมากขึ้น
  • ลดต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน ด้วยความพร้อมใช้งานสูงบนฟุตพริ้นท์ที่เล็กลง: Two-node OpenShift with arbiter ช่วยให้สามารถใช้ฟอร์มแฟกเตอร์ที่มีความพร้อมใช้สูง (high-availability form factor) ใหม่ ที่ช่วยลดต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานโดยไม่กระทบต่อความแข็งแกร่งของระบบ 
  • เพิ่มประสิทธิภาพการผสานรวมเครือข่ายให้กับการใช้งานบนระบบที่ติดตั้งภายในองค์กร (on-premises): Border Gateway Protocol (BGP) ใน OVN-Kubernetes มอบความสามารถด้านเครือข่ายใหม่ให้กับสภาพแวดล้อมการใช้งาน on-premises ด้วยการแลกเปลี่ยนเส้นทางอย่างต่อเนื่องระหว่าง OpenShift และเครือข่ายภายนอก ทำให้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของเครือข่าย การย้ายเวอร์ชวลแมชชีน หรือเหตุการณ์ failover ต่าง ๆ ทำได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

การนำ AI ที่อยู่ในขั้นตอนการทดลองไปใช้งานจริง

Red Hat OpenShift 4.20 ช่วยเร่งให้สามารถนำโปรเจกต์ AI ไปใช้งานจริงได้เร็วขึ้น มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น และด้วยความมั่นใจมากขึ้น ความสามารถใหม่ ๆ ที่แพลตฟอร์มนี้มีให้ออกแบบมาเพื่อให้การนำไปใช้และการจัดการความซับซ้อนของเวิร์กโหลด AI ต่าง ๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้น จึงช่วยให้ปรับขนาดการใช้งานและบริหารจัดการได้ง่ายขึ้น เช่น LeaderWorkerSet (LWS) API for AI workloads ช่วยให้การจัดการเวิร์กโหลดแบบ distributed AI ขนาดใหญ่ทำได้ง่ายขึ้น ด้วยการจัดการผสานและจัดระเบียบระบบ (orchestration) และการปรับขนาดการทำงาน (scaling) โดยอัตโนมัติ

ระยะเวลาที่ต้องใช้ในการนำโปรเจกต์ AI ไปใช้งานจริงลดลงอย่างมาก ด้วยการใช้ Image volume source for AI workloads ซึ่งช่วยให้สามารถผสานรวมโมเดลใหม่ ๆ เข้ากับระบบได้ภายในไม่กี่นาทีโดยไม่ต้องสร้างแอปพลิเคชันคอนเทนเนอร์ขึ้นใหม่ คุณสมบัติเหล่านี้รวมพลังกันมอบฟังก์ชันการทำงานให้กับ Red Hat OpenShift AI หรือแพลตฟอร์ม AI อื่น ๆ เพื่อช่วยให้ลูกค้าเปลี่ยนโปรเจกต์ AI ที่อยู่ในขั้นการทดลองไปสู่การใช้งานจริงได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ Model Context Protocol (MCP) ยังเปิดให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้เครื่องมือของตน เช่น Visual Studio Code จัดการคลัสเตอร์ได้อีกด้วย

เวอร์ชวลไลเซชันที่พร้อมใช้งานจริง

เร้ดแฮทเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ Red Hat OpenShift Virtualization อย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถจัดการเวอร์ชวลแมชชีน ควบคู่กับคอนเทนเนอร์และคลาวด์-เนทีฟแอปพลิเคชันได้จากแพลตฟอร์มเดียว CPU load-aware rebalancing และ Arm support ที่เพิ่มเข้ามา ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากรให้กับเวอร์ชวลเวิร์กโหลดต่าง ๆ ในขณะเดียวกัน การที่ Red Hat OpenShift Virtualization ขยายความสามารถในการรองรับไฮบริดคลาวด์ไปยังการใช้งานแบบ bare-metal บน Oracle Cloud ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ควบคุมโครงสร้างพื้นฐานไอทีและการจัดวางข้อมูลขององค์กรได้มากขึ้น ฟังก์ชันการถ่ายพื้นที่เก็บข้อมูล (storage offloading functionality) ที่ได้รับการปรับปรุง ช่วยให้ชุดเครื่องมือที่ใช้ในการย้ายข้อมูลสำหรับเวอร์ชวลไลเซชันสามารถย้ายเวอร์ชวลแมชชีนจากโซลูชันเวอร์ชวลไลเซชันแบบดั้งเดิมไปยัง OpenShift Virtualization ผ่านทรัพยากรการจัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่เดิม ได้เร็วขึ้นอย่างมาก

การวางตลาด

Red Hat OpenShift 4.20 พร้อมให้บริการแล้ว กรุณาคลิกที่ลิงก์นี้เพื่ออ่านข้อมูลเพิ่มเติม และวิธีการอัปเกรดเป็นเวอร์ชันล่าสุด

คำกล่าวสนับสนุน

Mike Barrett, vice president and general manager, Hybrid Cloud Platforms, Red Hat

“นวัตกรรมในด้านไอทีระดับองค์กรกำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว โดยมีปัจจัยขับเคลื่อนจากความต้องการใช้ AI และแลนด์สเคปที่เปลี่ยนแปลงไป อันเป็นผลมาจากกฎระเบียบใหม่ ๆ และความต้องการขององค์กรที่ต้องการรวมเรื่องของอธิปไตย (sovereignty) หรือความสามารถในการควบคุม เข้าไปในการลงทุนด้านเทคโนโลยีของตน Red Hat OpenShift 4.20 มอบโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เพียงก้าวทันการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังช่วยให้ลูกค้าของเราเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวนี้ได้ด้วย เรามอบเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อรวมโครงสร้างพื้นฐานไอทีของลูกค้าให้เป็นหนึ่งเดียว ตั้งแต่เวอร์ชวลแมชชีนแบบดั้งเดิมไปจนถึงเวอร์ชวลแมชชีนที่ใช้แนวทางที่ทันสมัย ในขณะเดียวกันก็ยังคงไว้ซึ่งมาตรการด้านความปลอดภัยที่เข้มงวด ความมั่นใจ และความสามารถในการควบคุมการใช้งาน ซึ่งเป็นเรื่องจำเป็นต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่จะมาถึงในปี 2569″

Luc Choubert, vice president, Platform Engineering, Amadeus

“เส้นทางสู่การใช้มัลติคลาวด์ของเราได้รับแรงผลักดันจากความต้องการอย่างมหาศาลด้านขนาดและความเร็วในการย้ายจากไพรเวทดาต้าเซ็นเตอร์และการให้การสนับสนุนวิศวกร 10,000 คนของเรา Red Hat OpenShift ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานครบวงจรหนึ่งเดียวสำหรับการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ ช่วยให้เราทำให้แอปพลิเคชันสำคัญแบบเรียลไทม์ของเราเป็นอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัย ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานไปจนถึงการนำไปใช้งาน การเพิ่มประสิทธิภาพ OpenShift ด้วย OpenShift Lightspeed ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถให้ทีมของเราปรับขนาดการทำงานโดยใช้ประโยชน์จาก generative AI เพื่อมอบคำตอบที่รวดเร็วและเข้าใจบริบทให้แก่ผู้ดูแลระบบทุกคนไม่ว่าเขาเหล่านั้นจะมีประสบการณ์ในระดับใดก็ตาม เราให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการเน้นสร้างนวัตกรรมให้กับแพลตฟอร์มอย่างต่อเนื่องของเวอร์ชันล่าสุดนี้ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นต่อความคล่องตัวและความแข็งแกร่งในระยะยาว ที่เราต้องการเพื่อให้บริการอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวทั่วโลก”

Gustavo de Abreu Fiuza, DevOps engineer, Cloud Platforms, Banco do Brasil

“เมื่อ Banco Brazil เริ่มนำ Kubernetes มาใช้ครั้งแรก เราพบว่าการปรับขนาด Kubernetes เพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการของธนาคารที่ใหญ่ที่สุดของละตินอเมริกานั้น มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการมาก การย้ายจาก vanilla Kubernetes ไปยัง Red Hat OpenShift ช่วยลดค่าใช้จ่ายนั้นได้ทันที และยังสามารถขยายกลยุทธ์ไฮบริดคลาวด์ของเราไปพร้อม ๆ กัน เราจึงสามารถเพิ่มจำนวน managed applications ได้สามเท่าโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน เราใช้ GitOps อย่างเต็มประสิทธิภาพ และเรายังเสนอบริการที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านต่าง ๆ ให้กับนักพัฒนาของเรา เพื่อลดต้นทุนต่อแอปพลิเคชัน แพลตฟอร์มนี้ยังช่วยให้เราใช้พับลิคคลาวด์ได้ด้วยโดยไม่ยุ่งยากผ่าน Microsoft Azure Red Hat OpenShift”

Jim Mercer, program vice president, Software Development, DevOps, and DevSecOps, IDC

“ความท้าทายที่แท้จริงขององค์กรต่าง ๆ ในปัจจุบันไม่ใช่เพียงแค่การนำ AI มาใช้ แต่คือการเชื่อมไลฟ์ไซเคิลของ AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานไฮบริดคลาวด์ที่องค์กรใช้อยู่อย่างปลอดภัย แพลตฟอร์ม Red Hat OpenShift มอบเลเยอร์ของความสอดคล้องสม่ำเสมอและความสามารถในการควบคุมที่จำเป็นในการบริหารจัดการแอปพลิเคชันต่าง ๆ ข้อมูล และนโยบายด้านความปลอดภัยทั่วฟุตพริ้นท์ที่แตกต่าง ทำให้มั่นใจว่าธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการใหม่ ๆ ด้านอธิปไตยทางดิจิทัล และเร่งสร้างนวัตกรรมไปพร้อม ๆ กันได้”

Venkat Ramakrishnan, vice president and general manager, Portworx by Pure Storage

“เรานำเสนอโซลูชันการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ทรงพลัง ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการข้อมูล Portworx บน Red Hat OpenShift เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพการดำเนินงาน ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงคลาวด์ และออกไปยังเอดจ์ การให้การรองรับ Red Hat OpenShift 4.20 และการเปิดใช้งาน OpenShift สองโหนดพร้อม arbiter บน Portworx เป็นการขยายความสามารถด้านความแข็งแกร่งของข้อมูล (data resilience) การจัดการ และบริการที่สำคัญข้ามตำแหน่งเอดจ์หลายแห่ง ซึ่งช่วยให้ลูกค้าตระหนักถึงอนาคตของโครงสร้างพื้นฐานเอดจ์”

Posted on

Red Hat Celebrates Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives and Land and Houses Bank Public for Driving Open Source Excellence at the Red Hat APAC Innovation Awards 2025 for Thailand

Red Hat Celebrates Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives and Land and Houses Bank Public for Driving Open Source Excellence at the Red Hat APAC Innovation Awards 2025 for Thailand

Red Hat Celebrates Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives and Land and Houses Bank Public for Driving Open Source Excellence at the Red Hat APAC Innovation Awards 2025 for Thailand

The winners were recognized for harnessing Red Hat’s open source technologies to accelerate innovation, foster transformation, and deliver lasting business impact.

Red Hat, the world’s leading provider of open source solutions, today announced the winners of the Red Hat APAC Innovation Awards 2025 for Thailand. This year, Red Hat is celebrating Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives and Land and Houses Bank Public Company Limited for their forward thinking use of open source to drive innovation, enable transformation and create meaningful impact across their organizations.

Embodying this year’s theme, “Unlock what’s next,” the Red Hat APAC Innovation Awards 2025 celebrates customers turning these trends into tangible results. The awards recognize 30 winners across the region whose inventive use of Red Hat’s open source technologies has sparked innovation, strengthened competitiveness, and delivered lasting value for their industries, customers, and employees. These organizations demonstrate how open source empowers enterprises to reimagine possibilities, navigate complexity, and seize new opportunities in an evolving landscape to define future competitiveness.

The awards comprise five categories: Digital Transformation, Hybrid Cloud Infrastructure, Cloud-native Development, Automation – and the newly added AI and Emerging Tech. 

Category: Digital Transformation and Hybrid Cloud Infrastructure

Winner: Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives

 

เร้ดแฮทประกาศ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร และ ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) คว้าชัยความเป็นเลิศด้านโอเพ่นซอร์ส Red Hat APAC Innovation Awards 2025

The Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives (BAAC) is a Thai, state-owned bank dedicated to supporting farmers and rural communities. To safeguard this critical role, the organization set out on a digital transformation journey to modernize its core systems and strengthen competitiveness. Facing inefficiencies from fragmented infrastructure and rising regulatory demands, the bank needed a more reliable, secure, and flexible foundation for innovation.

To build a more resilient and future-ready platform, BAAC turned to Red Hat OpenShift, replacing its legacy systems with a unified solution for containers and virtual machines. This new hybrid cloud infrastructure has reduced reliance on legacy systems, lowered costs, and strengthened security and compliance, while enabling faster delivery of new digital services. These improvements have helped BAAC enhance resilience and efficiency at scale, ensuring Thailand’s farmers and rural communities benefit from more stable, innovative, and accessible financial services.

Category: Digital Transformation 

Winner: Land and Houses Bank Public Company Limited

As a leading financial institution in Thailand, Land and Houses Bank Public Company Limited (LH Bank) focuses on delivering retail, corporate, and SME banking services. In pursuit of its vision to be a modern, customer-centric bank, LH Bank sought to accelerate application development, improve digital experiences, and expand into new business segments, all while navigating limited IT resources and complex legacy systems. The bank needed a trusted technology partner to help modernize its applications and strengthen its infrastructure.

By adopting Red Hat OpenShift to modernize its flagship mobile banking applications, Profita and LHB You, LH Bank has transformed how it designs and delivers customer services, making apps more user-friendly, feature-rich, and scalable. The bank has since extended OpenShift to internal systems, enabling agile development and improved resource efficiency, while ensuring enterprise-grade security and reliability. This holistic approach has boosted productivity, sped up time to market, and reinforced LH Bank’s ability to offer secure, innovative digital experiences that drive growth and meet the evolving needs of customers across Thailand.

Supporting Quotes
Marjet Andriesse, senior vice president and general manager, APJC, Red Hat

“The pace of change in Asia Pacific shows no signs of slowing, especially as AI becomes a core driver of business transformation. Despite these demands, our customers have delivered remarkable results, showing that innovation thrives when paired with open source. The Red Hat APAC Innovation Awards 2025 are an opportune time to recognize and celebrate these achievements, highlighting how our customers are unlocking what’s next and shaping a future defined by creativity, resilience, and impact.”

Tongkum Kadchoti, Senior Executive Vice President, Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives

“At BAAC, we see technology as a way to improve both our operations and the services we deliver to farmers and rural communities. With Red Hat’s enterprise solutions, we have simplified our IT into a single, powerful platform that accelerates application development and reduces time to market. This project not only strengthens our own competitiveness, but also serves as a reference point for the industry, showing what is possible with open source. As an early adopter, we value open technologies that give us flexibility without vendor lock-in, ensuring we can continue to innovate and grow with confidence.”

Ekkapob Orkbua, First Senior Vice President, Information Technology Infrastructure, Land and Houses Bank Public Company Limited
“Modernizing our core applications with Red Hat OpenShift has allowed us to deliver faster, more secure, and more reliable digital services to our customers. Thanks to Red Hat’s enterprise, open source technologies and expertise, our teams have gained the agility and efficiency needed to innovate quickly and support the bank’s growth. This collaboration highlights how open source is helping us strengthen competitiveness and expand financial access for individuals and businesses across Thailand.”

Posted on

เร้ดแฮทประกาศ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร และ ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) คว้าชัยความเป็นเลิศด้านโอเพ่นซอร์ส Red Hat APAC Innovation Awards 2025

เร้ดแฮทประกาศ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร และ ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) คว้าชัยความเป็นเลิศด้านโอเพ่นซอร์ส Red Hat APAC Innovation Awards 2025

เร้ดแฮทประกาศ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร และ ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) คว้าชัยความเป็นเลิศด้านโอเพ่นซอร์ส Red Hat APAC Innovation Awards 2025

ธนาคารทั้งสองแห่งได้รับรางวัลจากการใช้เทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สของเร้ดแฮทเพื่อสร้างนวัตกรรมส่งเสริมการปรับเปลี่ยนองค์กร และสร้างมูลค่าทางธุรกิจอย่างยั่งยืน

เร้ดแฮท ผู้ให้บริการโซลูชันโอเพ่นซอร์สชั้นนำของโลก ประกาศรายชื่อลูกค้าไทยผู้ได้รับรางวัล Red Hat APAC Innovation Awards 2025 ได้แก่ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) และธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) (LH Bank) ในฐานะองค์กรที่มีวิสัยทัศน์ก้าวไกลในการใช้โอเพ่นซอร์สเป็นกลไกขับเคลื่อนนวัตกรรม เปลี่ยนผ่านองค์กรและสร้างผลลัพธ์ที่ทรงคุณค่าในทุกมิติขององค์กร

ภายใต้แนวคิดหลักของปีนี้ “ปลดล็อกอนาคต – Unlock what’s next” รางวัล Red Hat APAC Innovation Awards 2025 มอบแก่ลูกค้าที่สามารถเปลี่ยนเทรนด์ต่าง ๆ ให้เป็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ รางวัลในปีนี้มอบให้แก่ผู้ชนะ 30 รายทั่วภูมิภาคที่ใช้เทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สของเร้ดแฮทอย่างสร้างสรรค์ ก่อให้เกิดนวัตกรรม เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน และมอบคุณค่าที่ยั่งยืนให้แก่อุตสาหกรรม ลูกค้า และพนักงาน องค์กรที่ได้รับรางวัลทั้งหมดนี้ได้แสดงให้เห็นวิธีการที่โอเพ่นซอร์ช่วยให้พวกเขามุ่งมั่นจินตนาการถึงความเป็นไปได้ใหม่ ๆ จัดการความซับซ้อน และคว้าโอกาสใหม่ ๆ ท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไม่หยุดนิ่ง เพื่อกำหนดขีดความสามารถทางการแข่งขันในอนาคต

รางวัลแบ่งเป็นห้าสาขา ได้แก่ การเปลี่ยนผ่านทางดิจิทัล (Digital Transformation), โครงสร้างพื้นฐานไฮบริดคลาวด์ (Hybrid Cloud Infrastructure), การพัฒนาแบบคลาวด์-เนทีฟ (Cloud-native Development), ระบบอัตโนมัติ (Automation) และสาขาใหม่ที่เพิ่มเข้ามาคือ สาขา AI และเทคโนโลยีเกิดใหม่ (AI and Emerging Tech)

สาขา Digital Transformation และ สาขา Hybrid Cloud Infrastructure

ผู้ได้รับรางวัล: ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร

ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) เป็นธนาคารของรัฐที่มีพันธกิจหลักในการสนับสนุนเกษตรกรและชุมชนชนบท และเพื่อให้การดำเนิงานมีประสิทธิภาพตอบสนองพันธกิจดังกล่าว ธนาคารฯ ได้เริ่มต้นกระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลครั้งใหญ่ เพื่อปรับปรุงระบบสำคัญหลักทั้งหลายให้ทันสมัยและเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขัน ธนาคารฯ เล็งเห็นความจำเป็นในการวางรากฐานนวัตกรรมที่มั่นคง ปลอดภัย และมีความยืดหยุ่นสูง ท่ามกลางความท้าทายด้านประสิทธิภาพที่เกิดจากโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจายไม่เชื่อมโยงกัน รวมถึงข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นอย่างต่อเนื่อง 

ธ.ก.ส. เลือกใช้ Red Hat OpenShift เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งยืดหยุ่นสูงและเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต โดยแทนที่ระบบเดิมด้วยโซลูชันรวมศูนย์สำหรับคอนเทนเนอร์และเวอร์ชวลแมชชีน โครงสร้างพื้นฐานไฮบริดคลาวด์ใหม่นี้ช่วยให้ธนาคารฯ ลดการพึ่งพาระบบเดิม ลดค่าใช้จ่าย และเสริมความแข็งแกร่งด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ทั้งยังช่วยให้ธนาคารฯ เปิดตัวบริการใหม่ ๆ ออกสู่ตลาดได้อย่างรวดเร็ว การปรับปรุงเหล่านี้ช่วยให้ ธ.ก.ส. แข็งแกร่ง มีแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่น และดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นตามต้องการ เพื่อสนับสนุนเกษตรกรและชุมชนชนบทของประเทศให้ได้รับประโยชน์จากบริการทางการเงินที่มีเสถียรภาพ เปี่ยมด้วยนวัตกรรม และเข้าถึงได้ง่ายมากขึ้น

Red Hat Celebrates Bank for Agriculture and Agricultural Cooperatives and Land and Houses Bank Public for Driving Open Source Excellence at the Red Hat APAC Innovation Awards 2025 for Thailand

สาขา Digital Transformation

ผู้ได้รับรางวัล: ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน)

ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) รับรางวัล Red Hat APAC Innovation Award 2025 สาขา Digital Transformation จากซ้ายไปขวา: คุณอัลเบิร์ต ไช ผู้จัดการทั่วไปประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ยกเว้นสิงคโปร์ (RoSEA) ของเร้ดแฮท,

คุณคุณสุชาติ เกียรติธนะบำรุง, First Senior Vice President Digital Banking Application Development – LH Bank, คุณเอกภพ ออกบัว, First Senior Vice President, Information Technology Infrastructure – LH Bank, คุณเปรม ปาวัน รองประธานและผู้จัดการทั่วไปประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และเกาหลี (SEAK) ของเร้ดแฮท

ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน) หรือ LH Bank หนึ่งในสถาบันการเงินชั้นนำของไทยที่ให้บริการลูกค้ารายย่อย ลูกค้าองค์กร และธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) ด้วยวิสัยทัศน์ในการเป็นธนาคารที่ทันสมัยที่มุ่งเน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง LH Bank จึงมุ่งมั่นเร่งพัฒนาแอปพลิเคชัน ปรับปรุงประสบการณ์ดิจิทัล และขยายไปสู่กลุ่มธุรกิจใหม่ ๆ ท่ามกลางข้อจำกัดด้านทรัพยากรไอที และระบบเดิมที่ซับซ้อน ธนาคารจึงต้องการพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เชื่อถือได้เพื่อช่วยปรับปรุงแอปพลิเคชันและเสริมความแข็งแกร่งของโครงสร้างพื้นฐาน

LH Bank พลิกโฉมวิธีการออกแบบและการนำเสนอบริการให้ลูกค้า ด้วยการใช้ Red Hat OpenShift ปรับปรุง Profita และ LHB You ซึ่งเป็นโมบายแอปพลิเคชันสำคัญของธนาคารฯ ให้ทันสมัยมากขึ้น ใช้งานง่ายขึ้น มีฟีเจอร์ครบครัน และรองรับการขยายตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ธนาคารฯ ยังได้ขยายขอบเขตการใช้ OpenShift ไปยังระบบภายในของธนาคารฯ ซึ่งช่วยส่งเสริมการพัฒนาที่คล่องตัว และเพิ่มประสิทธิภาพของการใช้ทรัพยากร พร้อมกับมั่นใจได้ในเรื่องของความปลอดภัยและความเชื่อถือได้ขององค์กร แนวทางแบบองค์รวมนี้ ส่งผลลัพธ์ที่ชัดเจน ด้วยประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้น ลดระยะเวลาในการส่งผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด และ ตอกย้ำศักยภาพในการนำเสนอประสบการณ์ดิจิทัลที่ปลอดภัยล้ำสมัยของ LH Bank ซึ่งล้วนเป็นปัจจัยสำคัญต่อการขับเคลื่อนการเติบโต และตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องของลูกค้าทั่วประเทศ

คำกล่าวสนับสนุน

มาร์เจ็ต แอนดรีซ รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป เร้ดแฮท เอเชียแปซิฟิก
“การเปลี่ยนแปลงในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC) ยังคงดำเนินไปอย่างรวดเร็วและไม่หยุดยั้ง โดยเฉพาะเมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการเปลี่ยนผ่านทางธุรกิจ แม้จะต้องเผชิญกับความท้าทายเหล่านี้ แต่ลูกค้าของเรายังคงสร้างผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง สะท้อนให้เห็นว่านวัตกรรมพัฒนาได้อย่างเต็มศักยภาพเมื่ออยู่บนพื้นฐานของโอเพนซอร์ส รางวัล Red Hat APAC Innovation Awards 2025 จึงเป็นโอกาสอันดีในการยกย่องและเฉลิมฉลองความสำเร็จเหล่านี้ เพื่อตอกย้ำว่าลูกค้าของเรากำลัง “ปลดล็อกอนาคต” และร่วมกันสร้างโลกแห่งอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยความคิดสร้างสรรค์ ความยืดหยุ่น และคุณค่าที่แท้จริง” 

นายทองคำ เกตุโชติ  รองผู้จัดการธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.)
“สำหรับ ธ.ก.ส. เทคโนโลยีคือกุญแจสำคัญในการยกระดับทั้งกระบวนการทำงานภายในและการให้บริการแก่เกษตรกรและชุมชนในชนบท ด้วยโซลูชันระดับองค์กรจาก Red Hat เราสามารถปรับระบบไอทีให้เรียบง่ายขึ้นจนกลายเป็นแพลตฟอร์มเดียวที่ทรงพลัง ซึ่งช่วยเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันและลดระยะเวลาการเปิดตัวบริการใหม่ โครงการนี้ไม่เพียงช่วยเสริมความสามารถในการแข่งขันของธนาคาร แต่ยังเป็นต้นแบบให้กับอุตสาหกรรม แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโอเพนซอร์ส ในฐานะผู้ริเริ่มใช้งานเราให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีแบบเปิดที่มอบความยืดหยุ่นโดยไม่ผูกมัดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง ทำให้เรามั่นใจว่าจะสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ และเติบโตได้อย่างมั่นคง”

นายเอกภพ ออกบัว, First Senior Vice President, Information Technology Infrastructure ธนาคารแลนด์ แอนด์ เฮ้าส์ จำกัด (มหาชน)
“การปรับปรุงแอปพลิเคชันหลักของเราด้วย Red Hat OpenShift ช่วยให้เราส่งมอบบริการดิจิทัลที่รวดเร็ว ปลอดภัย และมีความน่าเชื่อถือยิ่งขึ้นให้กับลูกค้า ด้วยเทคโนโลยีโอเพนซอร์สระดับองค์กรและความเชี่ยวชาญจาก Red Hat เรามีความคล่องตัวและประสิทธิภาพสูงขึ้น สามารถสร้างนวัตกรรมได้อย่างรวดเร็ว และสนับสนุนการเติบโตของธนาคารได้อย่างต่อเนื่อง ความร่วมมือครั้งนี้เป็นเครื่องยืนยันว่าโอเพนซอร์สมีบทบาทสำคัญในการเสริมศักยภาพการแข่งขัน และขยายโอกาสทางการเงินให้เข้าถึงผู้คนและภาคธุรกิจทั่วประเทศไทยได้ดียิ่งขึ้น”

Posted on

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

แพลตฟอร์ม AI แบบไฮบริดคลาวด์เนทีฟของ Red Hat ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ AI มอบความสามารถในการอนุมานแบบใหม่ที่ทรงพลัง สร้างรากฐานให้กับ agentic AI ในวงกว้าง เสริมศักยภาพให้ทีมไอทีและวิศวกร AI สร้างสรรค์นวัตกรรมได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เร้ดแฮท (Red Hat) ผู้ให้บริการโซลูชันโอเพ่นซอร์สชั้นนำของโลก ประกาศเปิดตัว Red Hat AI 3 ซึ่งเป็นก้าวสำคัญของแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กร ที่ผสานรวมนวัตกรรมล่าสุดของ Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) และ Red Hat OpenShift AI เข้าด้วยกัน เพื่อลดความซับซ้อนของการอนุมาน AI ประสิทธิภาพสูงในการปรับใช้ในระบบขนาดใหญ่(high-performance AI inference) ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถนำเวิร์กโหลดที่อยู่ในขั้นตอนการทดลอง (proofs-of-concept) ไปสู่การใช้งานจริง (production) ได้ง่ายขึ้น และช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในขณะที่องค์กรธุรกิจต่าง ๆ ก้าวผ่านขั้นตอนการทดลองใช้ AI องค์กรเหล่านั้นต้องเผชิญกับอุปสรรคสำคัญหลายประการ ไม่ว่าจะเป็น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การควบคุมต้นทุน และการจัดการโมเดลที่หลากหลาย รายงาน “The GenAI Divide: State of AI in Business” จากโครงการ NANDA ของสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ย้ำให้เห็นความเป็นจริงของการนำ AI มาใช้งานจริง โดยองค์กรประมาณ 95% ไม่เห็นผลตอบแทนทางการเงินที่วัดผลได้จากการใช้จ่ายขององค์กรประมาณ 40,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ

Red Hat AI 3 มุ่งแก้ไขความท้าทายเหล่านี้ ด้วยการมอบประสบการณ์ที่สอดคล้องและเป็นเอกภาพมากขึ้นให้แก่ผู้บริหารฝ่ายสารสนเทศ (CIO) และผู้นำด้านไอที เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนในเทคโนโลยีการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (accelerated computing) แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ปรับขนาดและกระจาย AI workloads ไปยังสภาพแวดล้อมไฮบริดที่มีผู้ให้บริการหลายรายได้อย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันข้ามสายงานที่เกี่ยวกับ AI workloads รุ่นใหม่ ๆ เช่น agent ต่าง ๆ และทั้งหมดนี้ทำงานอยู่บนแพลตฟอร์มหลักเดียวกัน การที่ Red Hat AI 3 มีรากฐานที่สร้างขึ้นบนมาตรฐานแบบ open standards จึงสามารถตอบโจทย์ทุกขั้นตอนของเส้นทางการนำ AI มาใช้ขององค์กร สามารถรองรับโมเดลทุกประเภทที่ทำงานอยู่บน hardware accelerator ใดก็ได้ ตั้งแต่ดาต้าเซ็นเตอร์ ไปจนถึงพับลิคคลาวด์ และสภาพแวดล้อม sovereign AI หรือแม้แต่ edge ที่อยู่ห่างไกล

จาก “การเทรน” สู่ “การนำไปใช้จริง” : การเปลี่ยนผ่านสู่การอนุมาน AI ในระดับองค์กร

เมื่อองค์กรต่าง ๆ เริ่มนำโครงการ AI ต่าง ๆ ไปใช้งานจริง ความสำคัญจึงเปลี่ยนจากการเทรนและปรับแต่งโมเดลไปสู่การอนุมาน (inference) ซึ่งเป็นขั้นตอนของ “การนำไปใช้จริง” AI ในระดับองค์กร Red Hat AI 3 ให้ความสำคัญกับการอนุมานที่สามารถปรับขนาดได้และคุ้มค่าการลงทุน โดยพัฒนาต่อยอดจาก vLLM และ llm-d ซึ่งเป็น community โปรเจกต์ที่ประสบความสำเร็จสูง ควบคู่ไปกับศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลของ Red Hat เพื่อให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในระดับที่พร้อมใช้งานจริง

Red Hat OpenShift AI 3.0 เปิดให้ใช้ llm-d ซึ่งเป็นเวอร์ชันพร้อมใช้งานทั่วไปที่พลิกโฉมวิธีการทำงานของ LLM บน Kubernetes โดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้ผู้บริหารฝ่ายสารสนเทศใช้งานการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ที่มีมูลค่าสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ llm-d ช่วยให้เกิดการอนุมานแบบกระจายอัจฉริยะ (intelligent distributed inference) โดยใช้คุุณประโยชน์จากระบบการผสานการทำงานของ Kubernetes และประสิทธิภาพของ vLLM ที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว ผสมผสานกับเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สสำคัญอื่น ๆ เช่น Kubernetes Gateway API Inference Extension, NVIDIA Dynamo (NIXL) KV Transfer Library, และ DeepEP Mixture of Experts (MoE) communication library, ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถ

  • ลดต้นทุนและปรับปรุงเวลาในการตอบสนอง ด้วยระบบจัดตารางรันโมเดลแบบ Inference-aware ที่ชาญฉลาด พร้อมระบบให้บริการแบบแยกส่วน (disaggregated serving)
  • มอบความเรียบง่ายในการดำเนินงานและความน่าเชื่อถือสูงสุด ด้วยแนวทางที่ชัดเจนและมีมาตรฐาน (Well-lit Paths) ที่ช่วยปรับปรุงขั้นตอนการนำโมเดลไปใช้งานบน Kubernetes ได้อย่างเต็มรูปแบบ
  • เพิ่มความยืดหยุ่นสูงสุด ด้วยการรองรับการทำงานข้ามแพลตฟอร์ม (cross-platform support) เพื่อปรับใช้การอนุมาน LLM (LLM inference) กับ hardware accelerators ที่หลากหลาย รวมถึง NVIDIA และ AMD

llm-d สร้างบนพื้นฐานของ vLLM โดยพัฒนาจากเอ็นจิ้นการอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงเริ่มตั้งแต่แบบโหนดเดียว (single-node) ไปจนถึงระบบการให้บริการแบบกระจายศูนย์ (distributed) มีความเสถียร และปรับขนาดได้ ระบบนี้ได้รับการผสานการทำงานกับ Kubernetes อย่างมั่นคง เพื่อมอบประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้ วัดผลตอบแทนจากการลงทุนได้ และการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดนี้ตอบโจทย์การจัดการ LLM workloads ที่มีความผันผวนสูง และการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ เช่น โมเดล Mixture-of-Experts (MoE)

แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์เพื่อการทำงานด้าน AI ร่วมกัน

Red Hat AI 3 มอบประสบการณ์ที่ครบวงจรและยืดหยุ่น ตอบโจทย์ความต้องการด้านการทำงานร่วมกันในการพัฒนาโซลูชัน Generative AI ที่พร้อมใช้งานจริง แพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาให้ช่วยส่งเสริมการร่วมมือและการเชื่อมโยงเวิร์กโฟลว์ของทุกทีมไว้ด้วยกันบนแพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้วิศวกรแพลตฟอร์ม และวิศวกร AI ขับเคลื่อนกลยุทธ์ด้าน AI อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความคล่องตัวในการขยายจากขั้นตอนทดลองแนวคิด (Proof-of-Concept) ไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร (Production) ประกอบด้วยความสามารถต่าง ๆ ดังนี้

  • Model as a Service (MaaS) ต่อยอดจากเทคโนโลยี distributed inference เพื่อให้องค์กรสามารถเป็นผู้ให้บริการโมเดลของตนเองได้ (self-managed MaaS) โดยให้ทีม IT สามารถให้บริการ โมเดลกลาง (shared models) แก่ทีมพัฒนา AI และแอปพลิเคชันต่าง ๆ ได้แบบ on-demand ผ่านโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร แนวทางนี้ช่วย บริหารต้นทุนได้ดียิ่งขึ้น และรองรับกรณีการใช้งานที่ ไม่สามารถใช้บริการ AI สาธารณะได้ เนื่องจากข้อจำกัดด้าน ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
  • AI hub ช่วยให้วิศวกรแพลตฟอร์มสามารถสำรวจ ติดตั้งใช้งาน และจัดการสินทรัพย์ AI พื้นฐานได้ โดยมีศูนย์กลางที่รวบรวมแคตตาล็อกโมเดลต่าง ๆ ที่คัดสรรให้เลือกใช้ภายในองค์กรซึ่งรวมถึงโมเดล Gen AI ที่ผ่านการปรับแต่งอย่างเหมาะสม, ระบบ Registry เพื่อจัดการไลฟ์ไซเคิลของโมเดล และสภาพแวดล้อมสำหรับการติดตั้งและติดตาม เพื่อกำหนดค่าและตรวจสอบสินทรัพย์ AI ทั้งหมดที่ทำงานอยู่บน OpenShift AI
  • Gen AI studio มอบสภาพแวดล้อมที่ให้วิศวกร AI ได้ลงมือปฏิบัติจริงในการโต้ตอบกับโมเดลและสร้างต้นแบบแอปพลิเคชัน Gen AI ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว วิศวกรสามารถค้นพบและเรียกใช้งานโมเดลและเซิฟเวอร์ MCP ที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้นด้วยคุณสมบัติ AI assets endpoint ซึ่งช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างโมเดลกับเครื่องมือภายนอกระบบเป็นไปอย่างราบรื่น อีกทั้งยังมี playground ในตัวที่เป็นสภาพแวดล้อมเชิงโต้ตอบแบบไร้สถานะ (stateless) เพื่อทดลองโมเดล ทดสอบคำสั่ง (prompts) และปรับแต่งพารามิเตอร์ให้เหมาะสมกับกรณีใช้งาน เช่น chat และการสร้างคำตอบจากข้อมูลที่ดึงมา (Retrieval-Augmented Generation: RAG)
  • การพัฒนาทำได้ง่ายขึ้นด้วยโมเดลใหม่ที่ได้รับการตรวจสอบและปรับแต่งจาก Red Hat โดยมีการคัดสรรโมเดลโอเพ่นซอร์สยอดนิยม เช่น gpt-oss ของ OpenAI, DeepSeek-R1 และโมเดลเฉพาะทาง เช่น Whisper สำหรับการแปลงเสียงเป็นข้อความ (speech-to-text) และ Voxtral Mini สำหรับ agents ที่สั่งงานด้วยเสียง (voice-enabled agents)

สร้างรากฐานให้กับ AI agents รุ่นต่อไป

AI agents กำลังจะพลิกโฉมวิธีการสร้างแอปพลิเคชัน และเวิร์กโฟลว์ที่อิสระและซับซ้อนจะสร้างความต้องการสูงต่อความสามารถในการอนุมาน Red Hat OpenShift AI 3.0 วางรากฐานสำหรับระบบ agentic AI ที่สามารถขยายขนาดได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งไม่เพียงแต่ยกระดับความสามารถการอนุมานเท่านั้น แต่ยังมาพร้อมคุณสมบัติและการปรับปรุงใหม่ ๆ ที่เน้นไปที่การจัดการ agent 

Red Hat นำเสนอ Unified API layer (เลเยอร์ API แบบรวมศูนย์ ) ที่พัฒนาบน Llama Stack เพื่อเร่งกระบวนการสร้างและปรับใช้ agent ซึ่งช่วยให้การพัฒนาสอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น โปรโตคอลอินเทอร์เฟซ LLM ที่รองรับกับ OpenAI นอกจากนี้เพื่อส่งเสริมระบบนิเวศที่เปิดกว้างและทำงานร่วมกันได้อย่างยืดหยุ่น Red Hat ยังเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการใช้งาน Model Context Protocal (MCP) ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ทรงพลังและกำลังเป็นที่ยอมรับ ช่วยให้การให้การสื่อสารระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอกเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นคุณสมบัติพื้นฐานสำหรับ AI agents ที่ทันสมัย

Red Hat AI 3 ยังแนะนำชุดเครื่องมือใหม่สำหรับการปรับแต่งโมเดล ที่ออกแบบให้มีลักษณะเป็นโมดูลาร์และสามารถขยายต่อได้ (modular and extensible toolkit) พัฒนาต่อยอดจากความสามารถของ InstructLab ที่มีอยู่เดิม มาพร้อมไลบราลี Python เฉพาะทางที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมและปรับแต่งการทำงานของโมเดลได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น ชุดเครื่องมือนี้ขับเคลื่อนด้วยโปรเจกต์โอเพ่นซอร์ส เช่น Docling สำหรับการประมวลผลข้อมูล ซึ่งช่วยแปลงและจัดการเอกสารแบบไม่มีโครงสร้าง (unstructured documents) ให้อยู่ในรูปแบบที่ AI สามารถอ่านและประมวลผลได้อย่างคล่องตัว นอกจากนี้ยังมีเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นสำหรับการสร้างช้อมูลสังเคราะห์ และ training hub สำหรับการปรับแต่ง LLM (fine-tuning) นอกจากนี้ยังมีการรวม evaluation hub เข้ามาในระบบ เพื่อช่วยให้วิศวกร AI สามารถติดตามและตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถใช้ข้อมูลกรรมสิทธิ์ (proprietary data) ของตนเองได้อย่างมั่นใจ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ AI ที่แม่นยำและตรงความต้องการมากขึ้น

คำกล่าวสนับสนุน

Joe Fernandes, vice president and general manager, AI Business Unit, Red Hat

“เมื่อองค์กรขยายการใช้งาน AI จากขั้นตอนการทดลองไปสู่การใช้งานจริง องค์กรต้องเผชิญกับความซับซ้อน ต้นทุน และความท้าทายใหม่ ๆ ด้านการควบคุม Red Hat ได้ออกแบบ Red Hat AI 3 ให้เป็นโอเพ่นซอร์สระดับองค์กรที่ช่วยลดอุปสรรคเหล่านี้ โดยนำเสนอความสามารถใหม่ เช่น ระบบการอนุมานแบบกระจาย (distributed inference) ผ่าน llm-d และรากฐานสำหรับ agentic AI เพื่อช่วยให้ทีมไอทีสามารถใช้งาน AI รุ่นถัดไปได้อย่างมั่นใจ บนโครงสร้างพื้นฐานรูปแบบใดก็ได้ ตามแนวทางขององค์กร”

Dan McNamara, senior vice president and general manager, Server and Enterprise AI, AMD

“เมื่อ Red Hat นำการอนุมาน AI แบบกระจายเข้าสู่การใช้งานจริง AMD มีความภูมิใจที่ได้เป็นรากฐานประสิทธิภาพสูงที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จนี้ เราได้ผนวกรวมประสิทธิภาพของ AMD EPYC™ processors,  ศักยภาพการขยายขนาดของ AMD Instinct™ GPUs, และความเปิดกว้างของซอฟต์แวร์สแตก AMD ROCm™ เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อช่วยให้องค์กรก้าวข้ามขีดจำกัดของการทดลองไปสู่การใช้งาน AI เจนเนเรชันใหม่ได้จริง เปลี่ยนประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ทั้งในสภาพแวดล้อมแบบ on-premise, cloud และ edge”

Mariano Greco, chief executive officer, ARSAT

“ARSAT ในฐานะผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานการเชื่อมต่อของประเทศอาร์เจนตินา เราต้องจัดการกับปริมาณข้อมูลลูกค้าและข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมหาศาล เราต้องการโซลูชันที่จะนำพาเราก้าวข้ามระบบอัตโนมัติแบบง่าย ๆ ไปสู่ ‘Augmented Intelligence’ พร้อมกับมอบอำนาจอธิปไตยทางข้อมูลสูงสุดให้กับลูกค้า ด้วยการสร้างแพลตฟอร์ม agentic AI บน Red Hat OpenShift AI เราจึงสามารถระบุความต้องการไปสู่การใช้งานจริงได้ภายในเวลาเพียง 45 วัน  Red Hat OpenShift AI ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราปรับปรุงบริการและลดเวลาที่วิศวกรต้องใช้ไปกับการแก้ไขปัญหาด้านการสนับสนุน แต่ยังช่วยให้พวกเขามีเวลาไปมุ่งเน้นด้านนวัตกรรมและการพัฒนาสิ่งใหม่ ๆ ได้มากขึ้นอีกด้วย”

Rick Villars, group vice president, Worldwide Research, IDC

“ปีหน้าจะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ ที่องค์กรจะยกระดับจากการเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สามารถวัดผลและทำซ้ำได้จากการลงทุนใน AI แม้ว่าโครงการเริ่มต้นจะมุ่งเน้นไปที่การเทรนและการทดสอบโมเดล แต่คุณค่าและความท้าทายที่แท้จริงคือการนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจากโมเดลไปใช้งานจริงด้วยการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัยและคุ้มค่าใช้จ่าย ซึ่งต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานยุคใหม่ ข้อมูล และสภาพแวดล้อมการปรับใช้แอปพลิเคชันที่ทันสมัยมากขึ้น พร้อมด้วยความสามารถในการอนุมานระดับการใช้งานจริงที่พร้อมใช้งาน ซึ่งสามารถรับมือกับขนาดและความซับซ้อนในความเป็นจริงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ agentic AI เพิ่มปริมาณการอนุมาน บริษัทที่ประสบความสำเร็จในการกลายเป็นธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI คือองค์กรที่สามารถสร้างแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์เพื่อจัดการเวิร์กโหลดที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ บนสภาพแวดล้อมไฮบริดคลาวด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่เพียงแค่ในโดเมนที่แยกส่วนเท่านั้น”

Ujval Kapasi, vice president, Engineering AI Frameworks, NVIDIA

“การอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงและมีความสามารถในการปรับขนาดได้ถือเป็นกุญแจสำคัญสำหรับ generative และ agentic AI ด้วยการรองรับเทคโนโลยีโอเพนซอร์ส NVIDIA Dynamo และ NIXL Red Hat AI 3 จึงกลายเป็นแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ที่ช่วยให้ทีมงานสามารถก้าวจากขั้นตอนทดลองไปสู่การรัน AI workloads ขั้นสูง และ agents ในวงกว้างได้อย่างรวดเร็ว”

Posted on

Agentic AI in the enterprise: An evolution, not a revolution

การใช้ Agentic AI ในองค์กร คือการเปลี่ยนผ่านเชิงวิวัฒนาการ

Agentic AI in the enterprise: An evolution, not a revolution

Agentic AI is expected to revolutionize a vast array of workflows through autonomous, AI-driven automation. This may work easiest for a startup without legacy systems, processes, or people to account for. But established enterprises tend to have complex ecosystems built over decades: established processes that verify compliance, legacy systems that handle mission-critical operations, and experienced teams whose institutional knowledge drives business success. For enterprises, the real value lies not in disruption, but in strategic augmentation of existing operations. Think evolution, not revolution.

In this article, we’ll provide specific recommendations on how enterprises can benefit through strategic integration of AI tools and processes rather than rebuilding their business from the ground up.

The adoption of agentic AI presents a new set of strategic considerations. Unlike traditional AI—which is built for a single task—agentic AI can make its own decisions to achieve a specific goal. This shift from simple automation to a system of self-governing agents requires a thoughtful, phased approach. Here are three ways enterprises can benefit from agentic AI.

  1. Experimenting in low-risk areas

Enterprises can more safely explore agentic AI’s potential by starting with contained, low-impact environments where failure won’t compromise mission-critical operations. This experimental approach will help your teams build confidence and expertise while minimizing risk. For example, these could be well-defined repetitive tasks, which are easier for an agent to learn and execute.

Example use cases:

  • Customer service:Conversational agents can handle basic inquiries or support requests, with seamless handoffs to humans for complex issues. These agents can guide a customer through a password reset process, update shipping addresses, or process simple returns by interfacing with existing customer portals and backend systems.
  • Administrative assistant:Agents can summarize meetings, follow up on action items, and summarize and prioritize emails to improve worker productivity.

Applications like these allow workers to focus on higher-value, complex, or sensitive customer issues that truly require human nuance. In addition, this approach demonstrates the value of agents in a controlled environment and helps organizations develop the skills and frameworks needed for larger implementations.

  1. Improving performance of backend operations

Agentic AI can work behind the scenes to help make current operations more efficient and intelligent. This approach uses your existing infrastructure while adding a layer of autonomous decision-making that improves performance without requiring users to change their workflows. In effect, agentic AI acts as a smart abstraction layer that can observe data flowing through your core, often complex, backend operations (ERP, CRM, or supply chain systems) and identify bottlenecks, proactively trigger actions, and even correct minor errors.

Example use cases:

  • Financial watchdog:Agents that monitor expense patterns, flag anomalies for human review, and automatically categorize transactions.
  • Quality inspector:Agents that analyze production data in real-time, identifying potential quality issues and recommending preventive actions.

This approach can deliver immediate value without disrupting established workflows. Your teams continue using familiar systems while benefiting from enhanced intelligence and automation working invisibly in the background.

  1. Trainee managers with human-in-the-loop

For enterprises, the real promise of agentic AI may not be full autonomy but collaborative autonomy. Think of agents as trainee managers or co-pilots that have tiered decision authority. The agents have autonomy for low-risk, routine decisions while escalating complex or high-impact decisions to human managers. The agent performs tasks like data gathering, analysis, and initial recommendation, but a human manager provides the final sign-off, especially for decisions that have significant financial, reputational, or legal implications.

Example use cases:

  • Business loan officer:The agent autonomously gathers data from financial reports, credit bureaus, and market trends. It then processes this information, analyzes risk factors, and even generates a preliminary recommendation (e.g., “Approve with conditions,” “Deny,” or “Requires further review”). A human loan officer reviews, validates, and makes the ultimate decision.
  • Sales manager:A sales manager agent coordinates multiple sub-agents working on a sales proposal. One agent pulls competitive insights, another agent drafts the proposal, and a third agent checks for pricing accuracy. A human sales manager finalizes and approves the proposal before submission.

Think of this approach as hiring a trainee manager who shadows experienced colleagues, gradually taking on more responsibility as they prove their competence. The agent handles routine work that frees up human managers for higher level strategic work while maintaining oversight and control over these AI assistants.

How Red Hat can help enterprises adopt agentic AI

Red Hat, with its deep roots in open source, is uniquely positioned to help enterprises navigate this evolutionary path to agentic AI. Our approach emphasizes control, flexibility, and enterprise-grade support, which are critical for integrating AI into existing, complex environments.

  • Open source foundations for flexibility and control: Red Hat’s portfolio, including Red Hat AI,  provides a robust, open source foundation for building, deploying, and managing AI models and agentic systems.
  • Hybrid cloud consistency:Enterprises often operate across on-premises data centers, multiple public clouds, and edge environments. Red Hat’s platforms are designed for the hybrid cloud, so your agentic AI solutions can be developed, deployed, and managed consistently, no matter where your data resides or your applications run. This consistency simplifies operations and enables for seamless scaling.
  • Operationalizing AI with MLOps and LLMOps: Red Hat OpenShift AIprovides a comprehensive platform for managing the entire AI lifecycle, from data preparation and model training to deployment and monitoring. This includes capabilities for MLOps (Machine Learning Operations) and LLMOps (Large Language Model Operations), which are essential for taking agentic AI from experimentation to reliable production. It helps teams collaborate, automate workflows, and verify that models are performing as expected.

Red Hat provides the enterprise-grade, open source platform that allows businesses to safely experiment, build, and scale agentic AI capabilities within their existing IT landscape.

Agentic AI for the enterprise is not about a disruptive “big bang” that sweeps away your current investments. Instead, it offers a pragmatic, evolutionary path to enhanced efficiency and innovation. By focusing on improving existing backend operations, experimenting in low-risk frontend areas, and thoughtfully integrating agents as “trainee managers” with human oversight, businesses can incrementally unlock significant value over time.

The goal is to augment your organization’s capabilities, empower your people, and make your enterprise more intelligent, agile, and resilient for the future.