Cosa è SAP AI Core

Cosa è SAP AI Core

Nel panorama dell’Enterprise AI, SAP AI Core emerge come piattaforma fondamentale per gestire l’intero ciclo di vita dei modelli di intelligenza artificiale su SAP Business Technology Platform (BTP), consentendo alle aziende di sviluppare, orchestrare e mettere in produzione soluzioni AI che si integrano nativamente con le applicazioni SAP esistenti. A complemento di AI Core, SAP AI Launchpad fornisce un’interfaccia centralizzata per monitorare e amministrare i casi d’uso AI su più ambienti di runtime, mentre SAP AI Services offre API pronte all’uso per inserire capacità di machine learning in processi aziendali. Infine, SAP HANA Cloud – con il suo motore vettoriale per LLM – diventa il “nucleo dati” per contestualizzare l’AI con informazioni in tempo reale. Nei paragrafi che seguono esamineremo composizione, architettura e figure chiave di SAP AI Core, e approfondiremo le caratteristiche e i vantaggi di AI Launchpad, AI Services e HANA Cloud, nonché il loro impiego per integrare l’AI nei sistemi SAP aziendali.

Cosa è SAP AI Core

SAP AI Core è un servizio fully-managed di SAP BTP progettato per gestire l’esecuzione, il monitoraggio e le operazioni dei modelli di AI in ambienti cloud ibridi e multicloud. Offre un’integrazione “out-of-the-box” con applicazioni SAP, garantendo governance, sicurezza e scalabilità per pipeline di training, deployment e inference . Attraverso API standardizzate, AI Core gestisce asset quali modelli, progetti, endpoint di inferenza e job di training, semplificando la vita agli sviluppatori e ai data scientist .

Architettura di SAP AI Core

Un sistema SAP AI Core è costituito da diversi elementi che cooperano per gestire in modo scalabile e sicuro tutto il ciclo di vita di un asset AI. Di seguito i principali:

1. Control Plane
   • Servizi di orchestrazione: forniscono le API REST per la creazione e gestione di progetti, modelli e job di training/inference.
   • Gestione dell’autenticazione e dell’autorizzazione: utilizza SAP Identity Authentication Service per garantire accessi sicuri.
   • Catalogo risorse: mantiene il registro di tutti gli artefatti AI (modelli, container image, pipeline)
2. Data Plane
   • Cluster Kubernetes: ospita i pod di training e inference in esecuzione, autoscalabili in base al carico.
   • Object Store (es. SAP BTP Object Store): conserva dataset, artefatti di training e container image.
   • Generative AI Hub Engine: modulo opzionale per orchestrare pipeline di LLM, inclusi componenti di grounding e data masking
3. SDK e CLI
   • SAP AI Core Toolkit per VS Code: estensione che semplifica la generazione di template per workflow e serving .
   • CLI SAP AI Core: command-line interface per integrare AI Core in pipeline CI/CD.
4. Dataset API
   • Espone endpoint per caricare, scaricare e cancellare artefatti all’interno dell’object store quando l’accesso diretto non è possibile o non desiderabile
5. Pacchetto LLM (LLM Package)
   • Contenuto pre-confezionato per il deployment di large language model, con flussi di lavoro automatizzati per serving e chaining
6. Artifact Store e Metadata
   • Registri di artefatti: memorizzano metadati, firme digitali e versioning per garantire integrità e tracciabilità.
   • Ogni esecuzione (job) può annotare i propri output con label e descrizioni, rendendo riproducibili i risultati
7. Moduli di Orchestrazione
   • Grounding Module: arricchisce le richieste LLM con dati esterni specifici di dominio.
   • Data Masking Module: anonimizza informazioni sensibili dagli input
8. Monitoring e Logging
   • Dashboard integrate sul Control Plane consentono di tracciare metriche di latenza, throughput, uso di GPU/CPU e costi, con alert basati su soglie definite dagli amministratori
9. Integrazione con SAP BTP
   • Il sistema AI Core si connette nativamente a SAP HANA Cloud, SAP Data Intelligence e altri servizi BTP tramite connettori OData e API REST, garantendo un flusso dati end-to-end tra applicazioni SAP e pipeline AI

Componenti chiave

• Projects: contenitori logici per codice, configurazioni e dati di training.
• Models: definizioni dei parametri di addestramento e delle versioni del modello.
• Training Jobs: task orchestrati per l’addestramento distribuito su GPU/CPU.
• Inference Endpoints: servizi REST per il serving del modello in produzione.
• Monitoring & Logging: dashboard integrate per tracciare metriche di performance e consumi .

Flusso di lavoro

1. Il data scientist registra un Project su AI Core e carica script di training e dataset in un bucket BTP.
2. Si crea un Model indicando immagine container, risorse compute e hyper-parameters.
3. Si lancia un Training Job: AI Core orchestra container nel Data Plane, scalando secondo il carico.
4. il modello “allenato” viene registrato e reso disponibile come Inference Endpoint.
5. I developer invocano l’endpoint via REST per integrare l’inferenza nelle applicazioni SAP. (SAP Help Portal)

Figure professionali coinvolte

• Data Scientist: prepara dati, costruisce e ottimizza modelli.
• AI Engineer: confeziona container, configura pipeline CI/CD e deployment su AI Core.
• SAP BTP Architect: disegna l’architettura cloud ibrida, gestisce sicurezza e networking.
• DevOps Engineer: automatizza monitoring, logging e scalabilità dei job AI.
• Business Analyst: definisce requisiti di business e casi d’uso da tradurre in progetti AI.

SAP AI Launchpad – Cosa è SAP AI Core

SAP AI Launchpad è un’applicazione SaaS multitenant su SAP BTP che funge da cockpit unificato per gestire casi d’uso AI distribuiti su più istanze di AI Core e altri runtime. Offre:

• Catalogo di use case: panoramica dei progetti AI attivi.
• Gestione utenti e ruoli: controllo degli accessi basato su ruoli (RBAC).
• Metriche di performance: monitoraggio in tempo reale di latenza, throughput e costi.
• Pipeline orchestration: avvio e schedulazione di job di training e inferenza da browser.

Caratteristiche e utilizzi – Cosa è SAP AI Core

Gli amministratori centralizzano la governance e allocano risorse in modo trasparente tra i team; i data scientist utiliz­zano UI drag-and-drop per sperimentare modelli e prompt; i manager accedono a report di ROI e utilizzo AI.

SAP AI Services

SAP AI Services mette a disposizione API pronte all’uso per aggiungere AI in scenari business, senza scrivere codice di training:

• Document Information Extraction: estrae dati da fatture e documenti legali.
• Business Entity Recognition: identifica entità come clienti, prodotti, luoghi.
• Service Ticket Intelligence: classifica automaticamente ticket di assistenza.
• Conversational AI: chatbot basati su NLP.
• Recommendation Service: suggerisce prodotti o contenuti personalizzati .

Vantaggi

• Time-to-market ridotto: si abilitano scenari complessi in poche righe di codice.
• Manutenzione semplificata: SAP gestisce training continuo e aggiornamenti dei modelli.
• Sicurezza enterprise: conformità a GDPR e crittografia end-to-end .

SAP HANA Cloud

SAP HANA Cloud è il database in-memory multicloud di SAP BTP che ora include un Vector Engine per LLM e AI. Le sue funzionalità principali sono:

• Multi-model storage: relazionale, grafi, documenti e vettori.
• Engine vettoriale: indicizzazione e ricerca di embedding per scenari RAG.
• Integrazione diretta: connessione nativa tra HANA Cloud e AI Core per training e inferenza with data in-place.
• Sicurezza e compliance: cifratura in transito e at-rest, auditing e data masking .

Casi d’uso

• Retrieval-Augmented Generation: RAG con LLM contestualizzati da dati real-time in HANA.
• AI-Assisted DBA: chat per amministratori DB che eseguono operazioni via linguaggio naturale .
• Analytics avanzata: pipeline di machine learning integrate sul database, senza ETL.

Vantaggi per l’azienda

1. Governance centralizzata: AI Core + Launchpad garantiscono tracciabilità e compliance per ogni modello.
2. Ottimizzazione dei costi: pagamento “pay-as-you-use” su BTP e autoscaling dei cluster di training.
3. Accelerazione dell’innovazione: AI Services riducono il gap tecnologico interno.
4. Insight in real-time: HANA Cloud vettoriale unisce dati operativi e AI per decisioni rapide.
5. Integrazione end-to-end: dall’ideazione al rilascio in produzione, con flussi CI/CD su SAP BTP .

Integrazione nei sistemi SAP aziendali – Cosa è SAP AI Core

Gli strumenti AI SAP si integrano con moduli SAP ECC e S/4HANA tramite connettori OData e API REST:

• Estensione S/4HANA: micro-servizi AI containerizzati su AI Core che rispondono alle chiamate OData.
• Embedded Analytics: cockpit Fiori con tile che richiamano inference endpoint di AI Core.
• Workflow Management: trigger di AI Services (es. estrazione automatica da documenti) in Business Workflow .

(fonte) (fonte)

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