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La gestion des données IA révolutionne l’infrastructure technologique

Dans cet article :

  • Les capacités de données et de stockage se multiplient à un rythme croissant, ce qui rend plus difficile l'organisation de cette complexité.
  • Les outils et technologies Big Data sont interopérables et transparents.
  • Les scientifiques passent la majorité de leur temps à prétraiter et à explorer les données.

Alors que les capacités de données et de stockage se multiplient à un rythme croissant, la nécessité d’organiser cette complexité peut devenir de plus en plus difficile, tout comme les implications environnementales. Néanmoins, le choix d’une infrastructure visant à réduire la consommation d’énergie, conçue pour répondre aux besoins de l’IA, prépare les organisations à relever ces défis.

Concernant l’aspect technique du big data , il ne faut pas oublier que les outils et technologies big data sont interopérables et transparents. Le terme « données froides » n’existe donc plus. Cependant, si l’on est plus optimiste, on parle de données « chaudes » qui devraient être disponibles instantanément et en fonction de la demande en science des données.

Donner aux data scientists les outils nécessaires à la conteneurisation

Le stockage Flash constituera la seule solution, représentant la disponibilité dont les opérations d’IA ont besoin pour réussir. Cela est vrai car la connexion des modèles d’IA aux données implique l’adoption d’une solution de stockage qui garantit une disponibilité rapide et un accès rapide aux données, même sur des serveurs différents – c’est généralement une tâche fatigante avec l’aide d’une solution de stockage sur disque dur.

Le nombre d’entreprises qui adhèrent à des objectifs de développement durable fondés sur la science n’est que l’un des facteurs qui les obligent à reconsidérer l’impact environnemental causé par le stockage. Le nouveau problème auquel sont actuellement confrontés les propriétaires de données est l’IA gourmande en stockage, qui est résolue par une technologie économe en énergie, dont la mise en œuvre contribue à y faire face.  

Ce qui sera essentiel à tous les niveaux pour de nombreuses organisations est de surveiller et de déclarer leurs émissions de scope 3, qui comprennent tout, des dépenses environnementales en amont jusqu'en aval. Le développement de l’IA est associé à un afflux important de données qui augmente la charge sur les systèmes de stockage. Collaborer avec des fournisseurs capables de proposer des solutions aux besoins d'alimentation et de refroidissement tout en résolvant les problèmes de génération d'espace est le meilleur moyen de relever ce défi.

Voyage de données IA

Les data scientists passent souvent la majorité de leur temps à prétraiter et à explorer les données. Désormais, ils ont besoin de tout l’équipement, du matériel et des postes de travail pour effectuer ce travail efficacement en cas de besoin.  

Les notebooks Python et Jupyter sont devenus le langage et les outils quotidiens des data scientists, et toutes les ingestions, traitements et visualisations de données ont une chose en commun : ce sont tous des outils qui peuvent tenir dans ce qu'on appelle un conteneur. En effet, pour atteindre cet objectif, la plateforme qui accompagnerait les hommes dans la phase de mise en œuvre car ils aimeraient tout faire sans avoir besoin de répartir leur travail sur des outils séparés doit émerger.

451 Research affirme que 95 % environ de toutes les applications mobiles sont désormais construites à l'aide de conteneurs. Il est devenu crucial pour les data scientists de disposer d'une telle disposition que le back-end soit livré rapidement et efficacement. Cependant, si la direction ne le fait pas, ces processus ralentiront. Dans certains cas, la transformation numérique peut être considérée comme un processus ayant échoué. Eh bien, cela englobe tous les aspects d'une entreprise, donc un problème dans la section science des données affectera certains aspects d'une entreprise.

L’un des problèmes majeurs des services informatiques concernant l’IA est la vitesse déraisonnable d’évolution du marché, qui conduit à déléguer aux poubelles les cycles de travail des entreprises apprenantes. L’apparition régulière de nouveaux modèles, cadres, outils et méthodes d’IA peut avoir un effet considérable sur les moteurs logiciels et matériels internes de l’IA, y compris la possibilité d’entraîner des coûts technologiques énormes.

Le voyage , qui est un voyage considérable d'agrandissement des données, est l'une des étapes du cycle de vie des données.
À chaque pas que nous franchissons vers la voie de l’IA, des métadonnées sont générées. Pour y parvenir, de nombreuses nouvelles infrastructures doivent être ajoutées pour faire face à la vitesse de développement de l’IA.

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