Embora a capacidade de armazenamento e os dados estejam se multiplicando em ritmo acelerado, a necessidade de organizar essa complexidade torna-se cada vez mais difícil, assim como os impactos ambientais. Contudo, a escolha de infraestruturas que reduzam o consumo de energia, projetadas para atender às necessidades da IA, prepara as organizações para superar esses desafios.
Em relação ao aspecto técnico do Big Data , é importante lembrar que as ferramentas e tecnologias de Big Data são interoperáveis e integradas. Portanto, o termo "dados frios" não se aplica mais. Contudo, sendo mais otimistas, estamos falando de dados "quentes", que devem estar disponíveis instantaneamente e de acordo com a demanda da ciência de dados.
Capacitando cientistas de dados com conteinerização
O armazenamento flash se consolidará como a única solução, garantindo a disponibilidade necessária para o sucesso das operações de IA. Isso se deve ao fato de que conectar os modelos de IA aos dados implica a adoção de uma solução de armazenamento que assegure disponibilidade imediata e acesso rápido aos dados, mesmo em servidores distintos – uma tarefa geralmente árdua com soluções de armazenamento em disco rígido (HDD).
O número de empresas que aderem a objetivos de sustentabilidade baseados na ciência é apenas um dos fatores que as levam a reconsiderar o impacto ambiental causado pelo armazenamento de dados. O novo problema que os proprietários de dados enfrentam atualmente é a inteligência artificial (IA) que consome muita memória, e que está sendo combatido por tecnologias com baixo consumo de energia, cuja implementação ajuda a lidar com essa questão.
Algo que será essencial para muitas organizações em todos os níveis é o monitoramento e o reporte de suas emissões de Escopo 3, que abrangem tudo, desde os custos ambientais a montante até os a jusante. O desenvolvimento da IA está associado a um influxo significativo de dados, o que aumenta a carga sobre os sistemas de armazenamento. Colaborar com fornecedores que possam oferecer soluções para as necessidades de energia e refrigeração, ao mesmo tempo que abordam questões de geração de espaço, é a melhor maneira de lidar com esse desafio.
viagem de dados de IA
Os cientistas de dados geralmente passam a maior parte do tempo pré-processando e explorando dados. Agora, eles precisam de todos os equipamentos, materiais e estações de trabalho para realizar esse trabalho com eficiência sempre que necessário.
Python e Jupyter Notebooks se tornaram a linguagem e as ferramentas do dia a dia para cientistas de dados, e toda a ingestão, processamento e visualização de dados têm algo em comum: são ferramentas que podem ser integradas em um contêiner. De fato, para atingir esse objetivo, é preciso que surja uma plataforma que dê suporte aos profissionais na fase de implementação, permitindo que realizem tudo sem a necessidade de dispersar seu trabalho em ferramentas separadas.
A 451 Research afirma que aproximadamente 95% de todos os aplicativos móveis são construídos usando contêineres, tornando crucial para os cientistas de dados garantir que o back-end entregue resultados de forma rápida e eficiente. No entanto, se a gestão não fizer isso, o resultado será a lentidão desses processos. Em alguns casos, a transformação digital pode ser considerada um processo falho. Bem, ela abrange todos os aspectos de um negócio, portanto, um problema na área de ciência de dados afetará todos os aspectos da empresa.
Um dos principais problemas enfrentados pelos departamentos de TI em relação à IA é a velocidade desmedida da evolução do mercado, que pode levar à obsolescência dos ciclos de aprendizado contínuo. O surgimento constante de novos modelos, frameworks, ferramentas e métodos de IA pode impactar significativamente os mecanismos internos de software e hardware da IA, incluindo a possibilidade de custos tecnológicos exorbitantes.
A jornada , que é um processo considerável de amplificação de dados, é uma das etapas do ciclo de vida dos dados. A cada passo que damos em direção à IA, metadados são gerados. Para alcançar esse objetivo, muita infraestrutura nova precisa ser adicionada para acompanhar a velocidade do desenvolvimento da IA.
