データとストレージ容量が急速に増加する一方で、この複雑さを整理する必要性はますます高まり、環境への影響も深刻化しています。しかしながら、AIのニーズに対応するために設計された、エネルギー消費を削減するインフラストラクチャを選択することで、組織はこれらの課題を解決する準備を整えることができます。
データの技術的な側面について言えば、ビッグデータツールとテクノロジーは相互運用性がありシームレスであることを覚えておく必要があります。そのため、「コールドデータ」という用語はもはや存在しません。しかし、より楽観的に言えば、データサイエンスの需要に応じて即座に利用できる「ウォームデータ」について話していることになります。
コンテナ化によるデータサイエンティストの支援
AI運用の成功に必要な可用性を実現する唯一のソリューションとして、フラッシュストレージが選ばれるでしょう。これは、AIモデルをデータに接続するには、異なるサーバー間でも迅速な可用性とデータアクセスを保証するストレージソリューションの導入が必要となるためです。これは通常、HDDストレージソリューションでは困難な作業です。
科学的根拠に基づく持続可能性目標に署名する企業の数は、ストレージがもたらす環境への影響を再考させる要因の一つに過ぎません。データ所有者が現在直面している新たな問題は、ストレージを大量に消費するAIです。これは、省電力技術の導入によって解決が進められており、その導入はこの問題への対処に役立ちます。
多くの組織にとって、スコープ3排出量の監視と報告は不可欠となるでしょう。スコープ3排出量には、上流から下流までのあらゆる環境費用が含まれます。AIの開発は、ストレージシステムへの負荷を増加させる膨大なデータ流入を伴います。電力と冷却のニーズに対応し、同時にスペース確保の問題にも対処できるソリューションを提供できるベンダーと連携することが、この課題への最善の解決策です。
AIデータの旅
データサイエンティストは、多くの場合、データの前処理と探索に多くの時間を費やします。そのため、必要な時にいつでも効率的に作業を行うためには、あらゆる機材、材料、ワークステーションが必要です。
PythonとJupyter Notebookは、データサイエンティストにとって日常的に使用される言語とツールとなり、あらゆるデータの取り込み、処理、可視化に共通する点が一つあります。それは、これらはすべてコンテナと呼ばれるものに収まるツールであるということです。この目標を達成するためには、実装段階でデータサイエンティストが望むすべての作業をサポートし、別々のツールに作業を分散させる必要がないプラットフォームの登場が不可欠です。
451 Researchによると、現在、ほぼすべてのモバイルアプリケーションの95%がコンテナを使用して構築されており、データサイエンティストにとって、バックエンドが迅速かつ効率的に機能するように準備を整えることが非常に重要な役割となっています。しかし、経営陣がこれを怠ると、結果としてプロセスが遅延することになります。場合によっては、デジタルトランスフォーメーションは失敗したプロセスと見なされることもあります。デジタルトランスフォーメーションはビジネスのあらゆる側面を網羅しているため、データサイエンス部門での問題はビジネスのあらゆる側面に影響を及ぼします。
AIに関するIT部門の大きな課題の一つは、市場の進化のスピードがあまりにも速いことです。これは、企業の学習サイクルを無駄にしてしまうことを意味します。定期的に登場する新しいAIモデル、フレームワーク、ツール、メソッドは、AIの内部ソフトウェアおよびハードウェアエンジンに多大な影響を与え、莫大な技術コストが発生する可能性も含みます。
AIデータの旅は、データ拡大の壮大な旅であり、データライフサイクルの段階の一つです。AIへの道を進むたびに、メタデータが生成されます。これを実現するには、AI開発のスピードに対応できるよう、多くの新たなインフラを追加する必要があります。
