Освоєння штучного інтелекту для підвищення ефективності зберігання даних
У сьогоднішньому світі швидкозростаючого обсягу даних розумне керування зберіганням є критичним для виживання. Компанії звертаються до передових технологій, зокрема, штучного інтелекту (AI), для максимізації використання цінних обсягів зберігання. Однак тільки технології не гарантують покращення ефективності. Щоб досягти успіху, необхідна ретельно продумана стратегія.
Штучний інтелект став невід’ємною складовою сучасних центрів обробки даних, що змінює ландшафт зберігання. Раніше компанії придбавали додаткові можливості для певних додатків, щоб відповісти на зростаючі бізнес-вимоги щодо даних, що в результаті призвело до складних і дорогих інфраструктур. У наш час технології, такі як Інтернет речей та генеративний штучний інтелект, додатково збільшують обсяги даних, змушуючи IT-лидерів шукати більш ефективні рішення щодо зберігання.
Першим кроком до досягнення цієї мети є фундаментальна стратегія зберігання. Сучасні системи пропонують такі функції, як дедуплікація та стиснення, що дає можливість оптимального використання простору для зберігання й запобігає стрімкому зростанню витрат. Незважаючи на ці характеристики, бізнеси все ще повинні ретельно розглядати свої вимоги, щоб розробити ефективну стратегію й архітектуру.
Наприклад, класифікація даних є критичною. Не вся інформація має однакове значення, й частота доступу значно відрізняється. Дані, які рідко використовуються, можна зберігати на повільних, більш вигідних за вартістю носіях. Натомість дані, що потребують частого й швидкого доступу, краще підходять для зберігання на високопродуктивних носіях, наприклад, твердотільних накопичувачах.
Ще одна складність полягає у розпорошених даних по системах. Для аналізу в реальному часі та прийняття рішень додатки AI повинні обробляти дані поблизу їх джерела, що робить передачу до хмарних серверів непрактичною через затримки й витрати. Компанії повинні вибирати відповідне місце для зберігання й забезпечувати безперервну реплікацію даних по різних площадках для забезпечення доступності й захисту від втрати даних.
Крім того, доленосним є подолання технічних й організаційних даних-силосів — намагань спеціально створити або внаслідок відмови підрозділів обмінюватися інформацією — що є критичним для сприяння необхідному обміну інформацією.
Нарешті, бізнеси потребують масштабовного рішення для зберігання. З ростом вимог до зберігання вони можуть легко додавати нові вузли. Шляхом прийняття моделі як послуги компанії платять головним чином за використані ресурси, підвищуючи ефективність вартості.
Двоякий роль AI розповсюджується й на автоматизацію багатьох завдань зберігання, наприклад, моніторинг та оптимізацію місткості й стану системи. Ідентифікуючи зразки доступу до даних, системи на основі AI можуть швидко переміщати дані на відповідні рівні зберігання, забезпечуючи оптимальну продуктивність й ефективність. Ці системи також допомагають у плануванні, передбачаючи можливі бутлери чи відмови системи, тим самим забезпечуючи профілактичний догляд та зменшуючи несподівані перерви у роботі. Цей високорозвинутий підхід дозволяє організаціям забезпечувати собі перевагу, приймаючи обґрунтовані рішення вчасно.
Для ефективності застосунків AI вимагається надійна структура зберігання для живлення даннями тяжкої насити моделі. З достатньою кількістю й якістю даних ці моделі можуть отримувати прибуткові дані, роблячи показники продуктивності все більш значущими, оскільки вони розширюються в історічному плані, виявляючи тенденції, які AI може використовувати на користь стратегічних переваг.
Ключові питання та відповіді:
П1: Яку роль відіграє AI у керуванні зберіганням?
A1: AI відіграє трансформаційну роль у керуванні зберіганням шляхом автоматизації багатьох завдань, таких як моніторинг місткостей зберігання, оптимізація стану системи та розумне переміщення даних на найвідповідніші рівні зберігання. Воно допомагає у плануванні й прогнозах, щоб запобігти можливим бутлерам і відмовам системи. Ідентифікуючи зразки доступу до даних, AI може забезпечити оптимальну продуктивність та ефективність зберігання.
П2: Які виклики пов’язані з AI у керуванні зберіганням?
A2: Серед викликів — необхідність міцної структури зберігання, подолання технічних і організаційних даних-силосів, забезпечення обробки даних в реальному часі та прийняття рішень, ефективна класифікація даних, робота з зростаючим обсягом даних та масштабованість рішень щодо зберігання.
П3: Які суперечності пов’язані з AI в керуванні зберіганням?
A3: Хоча не є напівфікльтрованим спірним питанням, можуть виникати питання щодо конфіденційності даних, безпеки та етичного використання AI. Крім того, витрати на впровадження та підтримку AI-приведених рішень зберігання можуть бути високими, що може призвести до застережень стосовно широкомасштабного впровадження, особливо серед менших організацій.
Переваги:
– Ефективність: AI може автоматизувати й оптимізувати зберігання, краще використовуючи ресурси.
– Масштабованість: AI дозволяє системам зберігання легко адаптуватися до зростаючих вимог до даних.
– Превентивні заходи: AI допомагає передбачати й запобігати відмовам системи перед їх появою.
– Стратегічні інсайти: Розширені аналітичні дані надають стратегічні переваги, виявляючи тенденції й зразки.
Недоліки:
– Складність: Розвинуті системи зберігання на базі AI можуть бути складними й потребувати спеціалізованих знань.
– Витрати: Впровадження та підтримка можуть бути дорогими.
– Конфіденційність та безпека даних: Керування та захист збільшеного потоку даних може бути складним.
– Залежність: Перегрівання на системах AI може потенційно призвести до вразливості у випадку відмови цих систем.
Вибір правильних засобів зберігання, які інтегрують AI, надзвичайно важливий для бізнесу. Гарантія того, що інфраструктура підтримує операції AI, керуванням життєвим циклом даних, вирішенням питань конфіденційності й зв’язності, та створення масштабованих, ефективних вартісно рішень — це всі ключові моменти. Для отримання додаткової інформації та останніх розробок у галузі AI та керування зберіганням є ряд пов’язаних посилань:
– Для отримання інформації про технологічні розробки AI: IBM
– Для розуміння перетину AI із хмарним зберіганням та системами: Microsoft
– Для інсайтів щодо досліджень AI та їхніх наслідків: DeepMind
– Інсайти щодо трендів у керуванні даними та AI: Gartner
Завжди корисно бути в курсі останніх досліджень та розробок репутованими організаціями й технологічними компаніями, щоб повністю розуміти, як AI революціонізує управління зберіганням.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl