Si bien las capacidades de datos y almacenamiento se multiplican a un ritmo vertiginoso, la necesidad de organizar esta complejidad puede volverse cada vez más difícil, al igual que las implicaciones ambientales. No obstante, la elección de una infraestructura para reducir el consumo energético, diseñada para abordar las necesidades de la IA, prepara a las organizaciones para afrontar estos desafíos.
En cuanto al aspecto técnico del big data , conviene recordar que las herramientas y tecnologías de big data son interoperables y fluidas. Por lo tanto, el término «datos fríos» ya no existe. Sin embargo, siendo más optimistas, nos referimos a datos «calientes» que deberían estar disponibles al instante y en función de la demanda de la ciencia de datos.
Empoderando a los científicos de datos con la contenedorización
El almacenamiento flash será la única solución, ya que proporciona la disponibilidad necesaria para el éxito de las operaciones de IA. Esto se debe a que la conexión de los modelos de IA con los datos implica la adopción de una solución de almacenamiento que garantice una disponibilidad inmediata y un acceso rápido a los datos, incluso en servidores diferentes. Con una solución de almacenamiento HDD, esta suele ser una tarea tediosa.
El número de empresas que se adhieren a objetivos de sostenibilidad basados en la ciencia es solo uno de los factores que las obligan a reconsiderar el impacto ambiental del almacenamiento. El nuevo problema al que se enfrentan actualmente los propietarios de datos es la IA, que consume grandes cantidades de almacenamiento, y que se está abordando mediante tecnología de bajo consumo energético, cuya implementación ayuda a solucionarlo.
Algo esencial para muchas organizaciones es monitorear e informar sus emisiones de alcance 3, que abarcan desde los gastos ambientales iniciales hasta los finales. El desarrollo de la IA conlleva un flujo significativo de datos que incrementa la carga en los sistemas de almacenamiento. Colaborar con proveedores que puedan ofrecer soluciones a las necesidades de energía y refrigeración, a la vez que abordan los problemas de generación de espacio, es la mejor manera de afrontar este desafío.
Viaje de datos de IA
Los científicos de datos suelen dedicar la mayor parte de su tiempo al preprocesamiento y la exploración de datos. Ahora necesitan todo el equipo, los materiales y las estaciones de trabajo para realizar ese trabajo eficientemente cuando sea necesario.
Python y Jupyter Notebooks se han convertido en el lenguaje y las herramientas de uso diario para los científicos de datos, y toda la ingesta, procesamiento y visualización de datos tienen algo en común: son herramientas que caben en lo que se denomina un contenedor. De hecho, para lograr este objetivo, está surgiendo la plataforma que apoyará a los científicos en la etapa de implementación, ya que desean realizar todo sin necesidad de distribuir su trabajo en herramientas separadas.
Según 451 Research, aproximadamente el 95 % de las aplicaciones móviles se crean actualmente con contenedores. Es crucial que los científicos de datos cuenten con una infraestructura que permita una entrega rápida y eficiente. Sin embargo, si la gerencia no lo hace, el resultado será una ralentización de los procesos. En algunos casos, la transformación digital puede considerarse un proceso fallido. Abarca todos los aspectos de una empresa, por lo que un problema en el área de ciencia de datos afectará a diversos aspectos de la misma.
Uno de los principales problemas de los departamentos de TI con respecto a la IA es la desmesurada velocidad de la evolución del mercado, lo que implica relegar los ciclos de trabajo empresariales de aprendizaje a la basura. La aparición periódica de nuevos modelos, marcos, herramientas y métodos de IA puede tener un gran impacto en los motores internos de software y hardware de la IA, incluyendo la posibilidad de costos tecnológicos masivos.
El recorrido , que implica un proceso considerable de magnificación de datos, es una de las etapas de su ciclo de vida. Con cada paso que damos hacia la IA, se generan metadatos. Para lograrlo, se debe añadir una gran cantidad de nueva infraestructura para hacer frente a la velocidad del desarrollo de la IA.
