De cloud. Een magisch wolkje dat ervoor zorgt dat al je informatie overal toegankelijk is. Nu is de cloud al een tijd lang beschikbaar, maar de mogelijke opties en bijbehorende lage kosten maken het ook telkens interessanter om meer te doen in de cloud dan alleen hosting of bepaalde diensten te draaien. Ik besloot om een maand lang de cloud te verkennen en zoveel mogelijk oplossingen te bedenken en maken.

Een cloud omgeving bouwen? Zo gedaan. Toch?

Er zijn drie echt grote spelers op de cloud markt waarbij je weinig programmeer kennis nodig hebt om te bouwen. Dit zijn Amazon AWS, Microsoft Azure en Google Cloud Platform. Aangezien we binnen de Pollinator Group ons ook richten op de zorg valt het Google Cloud Platform weg, omdat zij nog niet de benodigde certificaten hebben die Amazon en Microsoft wel hebben. We melden ons wel aan voor het Beta programma van Google, zodat we er in de toekomst mee kunnen werken.

Het aanmelden voor de cloud gaat gemakkelijk en we lanceren onze eerste servers. En toen werd het complex. Termen als load balancers, Kubernetes engines, toegangspoorten beveiligen, scalability, reliability en ga zo maar door. Nu heb ik uit ervaring wel wat meegekregen van de verschillende termen en werkzaamheden, maar hoe ga ik dit allemaal combineren en hoe werkt dat in de cloud? De waslijst aan oplossingen die geboden worden maken het niet makkelijker.

Gelukkig is op edX.org een cursus te volgen vanuit Harvard die “CS50 for business professionals” heet. Een deel van de onderwerpen is al bekend voor ons, maar vooral de onderdelen web development en de cloud geven een goede indruk van wat we nu eigenlijk moeten doen. We besluiten verder te kijken op edx en zien dat zowel Microsoft als Amazon uitgebreide trainingen aanbieden. We bouwen een applicatie die automatisch foto’s kan labelen en herkennen. Met de kennis die we al hadden en de nieuwe informatie gaan we bezig met nieuwe ideeën.

AI, robotics en tools. Te goedkoop om niet te proberen.

Ik besluit om helemaal los te gaan. Alles wat ik kan bedenken of vinden in de resterende weken ga ik bouwen en ik zie wel waar het uitkomt. Ik richt mij voornamelijk op het gebruik van onze eigen AI scripten en de mogelijkheden die er al zijn, maar ook op robotics en automatiseringsmogelijkheden en tools. Bij de Pollinator Group worden we heel blij van de cloud met de tools die er zijn. Voorheen waren veel licenties te duur om te hebben, maar nu kan ik het gerust proberen voor een paar dollar per uur of nog minder. Hierdoor kan ik demo omgevingen bouwen die een fractie van de investering kost van wanneer ik het zelf zou kopen én de demo is gelijk op te schalen of te implementeren bij andere gebruikers.

Ik bouw een Splunk oplossing die real time processen kan analyseren en ingrijpen. Er worden twee testversies gemaakt. Eén voor webshops om klantervaringen in te kunnen zien en te simuleren en een ander om potentiële SAP gegevens te analyseren en direct een e-mail te verzenden naar de juiste personen bij fouten. De cloud kan echter nog meer als we AI gaan gebruiken.

AI

Voor het AI gedeelte kunnen we dankzij Microsoft’s Azure en een Github gebruiker een Whatsapp radioloog maken. Iemand kan een appje sturen met zijn of haar röntgenfoto en er komt een antwoord op terug met de diagnose en het kanspercentage daar op. Misschien in Nederland iets minder interessant, maar in landen waar minder radiologen ter beschikking zijn kan dit zeker uitkomsten bieden.

Een andere AI oplossing is het gebruik van tekst analyse om te bepalen of de gestelde diagnose de juiste is, of dat er toch nog andere mogelijkheden zijn. Hierdoor kunnen artsen / patiënten in potentie direct kijken of datgene wat wordt aanbevolen zeker weten het juiste is. In veel gevallen is het vaak al goed, maar “it’s better to be safe than sorry”. Voor wie zelf een bot wil maken staat hier de informatie.

De laatste oplossing die ik hier noem zijn onze eigen AI scripts. We kunnen dankzij de cloudoplossingen binnen een week onze eigen algoritmes uitrollen die vervolgens serverloos gedraaid kunnen worden. Hierdoor kunnen we de algoritmes sneller laten werken en nog veel sneller terugkoppeling geven. Als je dit interessant vindt dan kun je via edX ook zelf leren wat AI is en hoe je dit kunt gebruiken.

Robotics

Robotics (of RPA) in het vakgebied finance is op dit moment een hype. We hebben wel gewerkt met robots of deelgenomen in projecten, maar hoe moeilijk is het om een robot op te zetten? Kennelijk is dit het makkelijkste van alles wat we hebben geprobeerd. Binnen een uur draait de eerste robot. Op internet staan diverse oplossingen die je zo kunt gebruiken om een robot te laten werken.

Conclusie

Wat er is bereikt in een maand is bijzonder. Er zijn meer dan tien oplossingen bedacht en gebouwd (sommige oplossingen komen naar voren in komende artikelen). Het belangrijkste is dat je weet wat je aan het doen bent. De cloud werkt goed, maar alleen als je weet wat je aan het doen bent. We hebben in de tussentijd vaak genoeg dingen geprobeerd of getest waar we te weinig kennis van hadden en dat is (1) soms lastig om te herstellen en (2) kan in de kosten lopen als je het niet direct oplost.

En de kosten zijn het tweede punt. Om alles te bouwen en te testen zijn we voor licentie en gebruikskosten nog geen tien euro kwijt. Als we alle licenties en hardware hadden aangeschaft  zouden we meer dan vijftig duizend euro kwijt zijn. Het is dus enorm goedkoop om te testen, proberen, spelen en te innoveren. Verwijder wel de applicaties of stop ze compleet, want de kosten lopen op. Dit betekent dat de vastlegging van de oplossingen die je bouwt ook goed gedocumenteerd dient te zijn mocht je pas op een later moment de oplossing willen gebruiken. Al met al biedt de cloud de mogelijkheid om voor aanzienlijk lagere kosten en problemen te innoveren, maar je moet wel bereid zijn om tijd te investeren om te begrijpen hoe de cloud werkt.