ثورة إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي للبنية التحتية التكنولوجية

بينما تتضاعف قدرات البيانات والتخزين بوتيرة متزايدة، يمكن أن يصبح تنظيم هذا التعقيد أصعب، وكذلك الآثار البيئية. ومع ذلك، فإن اختيار البنية التحتية لتقليل استهلاك الطاقة، المصممة لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي، يعزز قدرة المؤسسات على حل هذه التحديات.

بالنسبة للجانب التقني للبيانات الضخمة data، يجب أن تتذكر أن أدوات وتقنيات البيانات الضخمة قابلة للتشغيل البيني وسلسة. وبالتالي، لم يعد مصطلح "البيانات الباردة" موجوداً. ومع ذلك، إذا كنا أكثر تفاؤلاً، فإننا نتحدث عن "بيانات دافئة" يجب أن تكون متاحة فوراً وتعتمد على طلب علوم البيانات.

تمكين علماء البيانات باستخدام الحاويات (Containerization)

سيظل التخزين الفلاشي (Flash storage) الحل الوحيد، حيث يمثل التوفر الذي تحتاجه عمليات الذكاء الاصطناعي للنجاح. هذا صحيح لأن ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالبيانات يعني اعتماد حل تخزين يضمن التوفر الفوري والوصول السريع إلى البيانات حتى عبر خوادم غير متشابهة - وهي مهمة مرهقة عادةً بمساعدة حلول التخزين HDD.

عدد الشركات التي توقع على أهداف الاستدامة القائمة على العلم هو واحد من الدوافع التي تجبرها على إعادة النظر في الأثر البيئي الناتج عن التخزين. المشكلة الجديدة التي يواجهها مالكو البيانات حالياً هي الذكاء الاصطناعي الجائع للتخزين، والذي يتم التعامل معه من خلال التكنولوجيا الموفرة للطاقة، والتي يساعد تنفيذها في معالجة هذه المشكلة. 

ما سيكون ضرورياً على نطاق واسع للعديد من المؤسسات هو مراقبة وإبلاغ انبعاثات النطاق 3 الخاصة بهم، والتي تتكون من كل شيء من النفقات البيئية في سلسلة التوريد الصاعدة إلى الهابطة. يرتبط تطوير الذكاء الاصطناعي بتدفق كبير للبيانات يزيد من الأحمال على أنظمة التخزين. التعاون مع موردين يمكنهم تقديم حلول لاحتياجات الطاقة والتبريد مع معالجة قضايا توليد المساحة هو أفضل طريقة للتعامل مع هذا التحدي.

رحلة بيانات الذكاء الاصطناعي

يقضي علماء البيانات غالبية وقتهم في معالجة البيانات الأولية واستكشافها. والآن، يحتاجون إلى جميع المعدات والمواد ومحطات العمل للقيام بهذا العمل بكفاءة كلما لزم الأمر. 

أصبحت لغات Python ومفكرات Jupyter Notebooks اللغة والأدوات اليومية لعلماء البيانات، وجميع عمليات استيعاب البيانات ومعالجتها وتصورها تشترك في شيء واحد - وهي جميعها أدوات يمكن أن تتناسب داخل ما يُسمى بالحزمة (Container). بالفعل، لتحقيق الهدف، فإن المنصة التي ستدعم الفريق في مرحلة التنفيذ كما يريدون القيام بكل شيء دون الحاجة إلى نشر عملهم على أدوات منفصلة هي التي ستبرز.

تزعم شركة 451 Research أن 95% من جميع تطبيقات الهاتف المحمول تقريباً يتم بناؤها الآن باستخدام الحاويات، وقد أصبح من الضروري أن يكون لدى علماء البيانات مثل هذا التوفير الذي يوفر الخلفية (Back-end) بسرعة وكفاءة. ومع ذلك، إذا لم تقم الإدارة بذلك، فسيكون النتيجة إبطاء هذه العمليات. في بعض الحالات، يمكن اعتبار التحول الرقمي عملية فاشلة. حسنًا، إنه يشمل كل جانب من جوانب الأعمال، لذا فإن مشكلة في قسم علوم البيانات ستؤثر على جوانب الأعمال.

إحدى المشكلات الرئيسية لإدارات تكنولوجيا المعلومات فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي هي السرعة غير المعقولة لتطور السوق، مما يعني إهمال دورات عمل التعلم المؤسسي. ظهور نماذج وأطر عمل وأدوات وطرق جديدة للذكاء الاصطناعي، والتي تظهر بانتظام، يمكن أن يكون لها تأثير هائل على محركات البرمجيات والأجهزة الداخلية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك إمكانية التكاليف التكنولوجية الهائلة.

بيانات الذكاء الاصطناعي رحلة، والتي تمثل رحلة كبيرة لتضخيم البيانات، هي إحدى مراحل دورة حياة البيانات. ومع كل خطوة نتخذها نحو مسار الذكاء الاصطناعي، يتم إنشاء بيانات وصفية (Metadata). لتحقيق ذلك، يجب إضافة الكثير من البنية التحتية الجديدة للتعامل مع سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي.