AIデータ管理がテックインフラを革命化する

データとストレージ容量が増加するペースで増大している一方で、この複雑さを整理する必要性はますます難しくなり、環境への影響も同様です。それでも、エネルギー消費を削減するために設計されたインフラストラクチャの選択は、AIのニーズに対応し、これらの課題を解決するために組織を準備させます。

ビッグデータの技術的側面に関して、あなたはビッグデータツールとテクノロジーが相互運用可能でシームレスであることを覚えておくべきです。したがって、『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、より楽観的であれば、データサイエンスの需要に応じて即座に利用可能であるべき「ウォーム」データについて話しています。

コンテナ化でデータサイエンティストを強化する

フラッシュストレージは、AI操作が必要とする可用性を考慮して、唯一の解決策として残ります。これは、AIモデルをデータに接続することは、異なるサーバー全体にわたってデータへの迅速な可用性とクイックアクセスを保証するストレージソリューションの採用を意味するためです。通常、HDDストレージソリューションの助けを借りて行うのは疲れる作業です。

科学的な持続可能性目標に署名する企業の数は、ストレージが引き起こす環境影響を再考させる要因の一つに過ぎません。現在データ所有者が直面している新しい問題は、電力効率の高い技術によって対処されている、ストレージを貪欲なAIです。 

多くの組織にとって、上流から下流までの環境費用を含むスコープ3排出量を監視し報告することは、全体的に不可欠です。AIの開発は、ストレージシステムへの負荷を増加させるデータの大量の流入を伴います。スペース生成の問題に対処しながら、電力と冷却のニーズに対するソリューションを提供できるベンダーと協力することが、この課題に対処するための最善の方法です。

AIデータの旅

データサイエンティストは、多くの時間をデータのプリプロセッシングと探索に費やしています。今、彼らは必要なときに効率的にその作業を行うために、すべてのギア、素材、ワークステーションを必要としています。 

PythonとJupyter Notebooksはデータサイエンティストの日常言語とツールとなり、すべてのデータ取り込み、処理、可視化には一つの共通点があります。それらはすべて、コンテナと呼ばれるものの中に収まるツールです。確かに、目標を達成するために、個別のツールに作業を広げる必要なく、すべてを達成したいという希望を持って実装段階の男性をサポートするプラットフォームが登場する必要があります。

451 Researchは、ほぼすべてのモバイルアプリケーションの95%が現在コンテナを使用して構築されていると主張しています。データサイエンティストにとって、バックエンドを提供し、迅速かつ効率的に実行するためのそのような規定を持つことが重要になっています。しかし、管理側がそれを行わない場合、結果はプロセスが遅くなることです。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。それはビジネスのすべての側面を含んでいるため、データサイエンスセクションの問題はビジネスの側面に影響を与えます。

AIに関するIT部門の主要な問題の一つは、市場進化の不合理な速度であり、これは学習企業作業サイクルをゴミ箱に委任することを意味します。定期的に出現する新しいAIモデル、フレームワーク、ツール、方法の出現は、AIの内部ソフトウェアおよびハードウェアエンジンに大きな影響を与える可能性があり、多額の技術コストの可能性も含みます。

AIデータ 旅、データの増幅の相当な旅は、データライフサイクルの段階の一つです。AIの道に向かって私たちが取る一歩一歩で、メタデータが生成されます。これを実現するために、AI開発の速度に対応するために、多くの新しいインフラストラクチャを追加する必要があります。