وبينما تتضاعف قدرات البيانات والتخزين بوتيرة متزايدة، فإن الحاجة إلى تنظيم هذا التعقيد يمكن أن تصبح أكثر صعوبة، وكذلك الآثار البيئية. ومع ذلك، فإن اختيار البنية التحتية لتقليل استهلاك الطاقة، والمصممة لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي، يهيئ المؤسسات لحل هذه التحديات.
فيما يتعلق بالجانب الفني للبيانات الضخمة ، يجب أن تتذكر أن أدوات وتقنيات البيانات الضخمة قابلة للتشغيل المتبادل وسلسة. ومن ثم، لم يعد مصطلح "البيانات الباردة" موجودًا. ومع ذلك، إذا كنا أكثر تفاؤلاً، فنحن نتحدث عن البيانات “الدافئة” التي ينبغي أن تكون متاحة على الفور واعتمادًا على الطلب في علم البيانات.
تمكين علماء البيانات باستخدام الحاويات
سيكون تخزين الفلاش هو الحل الوحيد، مع مراعاة التوفر الذي تحتاجه عملية الذكاء الاصطناعي للنجاح. وهذا صحيح لأن ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالبيانات يعني اعتماد حل تخزين يضمن التوافر الفوري والوصول السريع إلى البيانات حتى عبر الخوادم المختلفة في جميع الأنحاء - وهي عادة مهمة متعبة بمساعدة حل تخزين الأقراص الصلبة.
إن عدد الشركات التي وقعت على أهداف الاستدامة القائمة على العلم هو مجرد أحد العوامل التي تجبرها على إعادة النظر في التأثير البيئي الناجم عن التخزين. المشكلة الجديدة التي يواجهها أصحاب البيانات حاليًا هي الذكاء الاصطناعي المتعطش للتخزين، والذي تتم معالجته من خلال التكنولوجيا الموفرة للطاقة، والتي يساعد تنفيذها في التعامل معها.
الشيء الذي سيكون ضروريًا في جميع المجالات للعديد من المؤسسات هو مراقبة نطاقات الانبعاثات الخاصة بها والإبلاغ عنها، والتي تتكون من كل شيء بدءًا من النفقات البيئية الأولية وحتى النهائية. يرتبط تطوير الذكاء الاصطناعي بتدفق كبير للبيانات مما يزيد من الأحمال على أنظمة التخزين. إن التعاون مع البائعين الذين يمكنهم تقديم حلول لاحتياجات الطاقة والتبريد مع معالجة مشكلات توليد الفضاء هو أفضل طريقة للتعامل مع هذا التحدي.
رحلة بيانات الذكاء الاصطناعي
غالبًا ما يقضي علماء البيانات معظم وقتهم في المعالجة المسبقة للبيانات واستكشافها. والآن، يحتاجون إلى جميع المعدات والمواد ومحطات العمل للقيام بهذا العمل بكفاءة عند الحاجة.
أصبحت دفاتر Python وJupyter اللغة والأدوات اليومية لعلماء البيانات، وتشترك جميع عمليات استيعاب البيانات ومعالجتها وتصورها في شيء واحد - فهي جميعها أدوات يمكن وضعها داخل ما يسمى بالحاوية. في الواقع، لتحقيق هذا الهدف، سيتم ظهور المنصة التي من شأنها أن تدعم الرجال في مرحلة التنفيذ حيث يرغبون في القيام بكل شيء دون الحاجة إلى نشر عملهم على أدوات منفصلة.
تدعي 451 Research أن 95% تقريبًا من جميع تطبيقات الهاتف المحمول يتم إنشاؤها الآن باستخدام الحاويات، وقد أصبح دورًا حاسمًا لعلماء البيانات أن يكون لديهم مثل هذا الشرط الذي يؤدي إلى تسليم الواجهة الخلفية بسرعة وكفاءة. ومع ذلك، إذا لم تفعل الإدارة ذلك، ستكون النتيجة بطء تلك العمليات. في بعض الحالات يمكن اعتبار التحول الرقمي عملية فاشلة. حسنًا، إنه يشمل كل جانب من جوانب العمل، لذا فإن أي مشكلة في قسم علم البيانات ستؤثر على جوانب العمل.
إحدى القضايا الرئيسية لأقسام تكنولوجيا المعلومات فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي هي السرعة غير المعقولة لتطور السوق، مما يعني تفويض دورات عمل المؤسسة التعليمية إلى سلة المهملات. إن ظهور نماذج وأطر وأدوات وأساليب الذكاء الاصطناعي الجديدة، والتي تظهر بشكل منتظم، يمكن أن يكون له تأثير كبير على محركات البرمجيات والأجهزة الداخلية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك احتمالية تكاليف التكنولوجيا الهائلة.
تعد رحلة بيانات الذكاء الاصطناعي، والتي تعد رحلة كبيرة لتضخيم البيانات، إحدى مراحل دورة حياة البيانات. مع كل خطوة نتخذها نحو مسار الذكاء الاصطناعي، يتم إنشاء البيانات الوصفية. ولتحقيق ذلك، يجب إضافة الكثير من البنية التحتية الجديدة لمواكبة سرعة تطور الذكاء الاصطناعي.
تم الحصول على هذا المقال من Diginomica .
