IBM宣布收购数据可观测性软件供应商Databand.ai

2022-07-08 09:43:36来源：TechWeb.com.cn 关键词：人工智能自动化阅读量：22021

导读：　7月7日消息， IBM宣布已经收购了数据可观测性软件供应商Databand.ai该公司致力于帮助企业解决包括数据错误、数据管道故障和数据质量等在内的问题。

　　7月7日消息， IBM宣布已经收购了数据可观测性软件供应商Databand.ai该公司致力于帮助企业在数据问题影响业务底线之前就能得以解决，包括数据错误、数据管道故障和数据质量等。收购Databand.ai进一步加强了IBM在数据、人工智能和自动化领域的软件组合，以解决涉及可观测性的全部问题，帮助企业确保把可信的数据在正确的时间交到正确的用户手中。

　　资料显示，Databand.ai总部位于以色列的特拉维夫，其员工将加入IBM数据和人工智能部门，进一步构建IBM不断扩展的数据和人工智能产品组合，包括IBM Watson能力和IBM Cloud Pak for Data。该交易的财务细节没有披露，收购已于2022年6月27日完成。

　　据介绍，对Databand.ai的收购，是基于IBM在人工智能和自动化领域的研发投资和战略收购的框架而进行的。把Databand.ai与IBM Observability by Instana APM和IBM Watson Studio相结合，IBM可以很好地解决IT全栈运营的全方位可观测性问题。

　　例如，Databand.ai的功能可以在数据团队和工程师使用的分析系统的数据不完整或缺失时提醒他们。在数据源于企业应用的常规情况下，Instana可以帮助用户快速解释缺失数据的确切来源以及应用服务失败的原因。Databand.ai和IBM Instana一起，可以为整个应用基础设施和数据平台系统提供一个更完整和可解释的视图，从而帮助企业防止因数据故障而导致的收入和声誉损失。

　　同时，对Databand.ai的收购，进一步扩展了IBM现有的数据经纬(Data Fabric)解决方案，以助力确保把准确可信的数据在正确的时间交到正确的人手中。

　　近几年，IBM持续加强在混合云和人工智能领域的技能与实力，Databand.ai是IBM在2022年进行的第五次收购。自Arvind Krishna于2020年4月担任首席执行官以来，IBM至少已经收购了25家公司。

　　原标题：IBM宣布收购数据可观测性软件供应商Databand.ai

上一篇：大众宣布投资200亿美元以打造自己的EV电池

下一篇：蔚来将发液冷超级快充桩功率500kW堪比加油

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

河南省关于开展2025年国家人工智能产业及赋能新型工业化创新任务揭榜挂帅工作的通知
河南省近日印发《关于开展2025年国家人工智能产业及赋能新型工业化创新任务揭榜挂帅工作的通知》，将发掘培育一批技术创新强、应用落地快、典型示范好的关键技术和产品，加快人工智能与工业深度融合应用，高水平赋能新型工业化。
人工智能新型工业化
2025-11-12 08:57:20
DeepSeek研究员陈德里：AI将在10到20年内取代绝大多数人类工作
DeepSeek资深研究员陈德里表示，AI将在10至20年内取代“绝大部分人类工作”，并清晰勾勒出三阶段演进路径，强调这一预测“并非危言耸听”，而是基于AI正从工具向“智慧主体”转变的根本性变革。
DeepSeek人工智能
2025-11-10 10:23:26
天津市工业和信息化局关于开展2025年人工智能产业及赋能新型工业化创新任务揭榜挂帅工作的通知
面向人工智能产业发展底座、“人工智能＋制造”、智能产品装备、共性基础支撑等重点方向，发掘培育一批技术创新强、应用落地快、典型示范好的关键技术和产品，加快人工智能与工业深度融合应用，高水平赋能新型工业化。
人工智能新型工业化
2025-11-08 10:34:53
广西交通运输行业4个平台入选2025年首批广西人工智能开放创新平台
广西交通运输行业立足行业创新转型发展，锚定场景应用需求，聚焦关键技术攻关，破解“卡脖子”难题，加速培育交通新质生产力。
人工智能智慧交通
2025-11-08 09:03:37
促进“人工智能＋医疗卫生”应用发展重塑医疗健康生态
近年来，人工智能技术的迅猛发展正深刻重塑着医疗卫生行业的面貌。从疾病诊断到治疗方案制定，从健康管理到药物研发，人工智能的应用不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为个性化医疗和精准医学的实现奠定了坚实基础。
人工智能医疗健康
2025-11-08 09:00:54
AI和效率压力？现代数据中心的新技术解决方案
随着AI技术持续重塑数据中心架构，行业面临的能源与效率压力将进一步加剧。企业需要从系统层面重新审视其基础设施设计，推动冷却、电源管理与硬件选型的全面升级。
数据中心人工智能
2025-11-04 09:54:47

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。