Revolução na Gestão de Dados de IA Transformando a Infraestrutura Tecnológica

Enquanto os dados e as capacidades de armazenamento se multiplicam a um ritmo crescente, a necessidade de organizar essa complexidade pode se tornar cada vez mais difícil, e as implicações ambientais também. No entanto, a escolha da infraestrutura para diminuir o consumo de energia, projetada para atender às necessidades da IA, prepara as organizações para resolver esses desafios.

Quanto ao aspecto técnico dos grandes dados, você deve lembrar que as ferramentas e tecnologias de big data são interoperáveis e contínuas. Portanto, o termo 'dados frios' não existe mais. No entanto, se formos mais otimistas, estamos falando de dados "mornos" que devem estar disponíveis instantaneamente e dependendo da demanda para ciência de dados.

Capacitando cientistas de dados com containerização

O armazenamento flash permanecerá como a única solução, respondendo pela disponibilidade que a operação de IA precisa para ter sucesso. Isso é verdade porque conectar os modelos de IA aos dados implica a adoção de uma solução de armazenamento que garanta disponibilidade imediata e acesso rápido aos dados, mesmo em servidores distintos em toda a rede – geralmente é uma tarefa cansativa com a ajuda de uma solução de armazenamento HDD.

O número de empresas que assinam objetivos de sustentabilidade baseados na ciência é apenas um dos fatores que as força a reconsiderar o impacto ambiental causado pelo armazenamento. O novo problema que os proprietários de dados enfrentam atualmente é a IA faminta por armazenamento, que está sendo abordada por tecnologia eficiente em energia, cuja implementação ajuda a lidar com isso. 

Algo que será essencial em todos os aspectos para muitas organizações é monitorar e relatar suas emissões de escopo 3, que consistem em tudo, desde despesas ambientais de upstream até downstream. O desenvolvimento de IA está associado a um influxo significativo de dados que aumenta a carga nos sistemas de armazenamento. Colaborar com fornecedores que podem oferecer soluções para necessidades de energia e resfriamento, ao mesmo tempo que abordam questões de geração de espaço, é a melhor maneira de lidar com esse desafio.

A jornada dos dados de IA

Cientistas de dados frequentemente passam a maior parte do tempo pré-processando e explorando dados. Agora, eles precisam de todo o equipamento, materiais e estações de trabalho para fazer esse trabalho de forma eficiente sempre que necessário. 

Python e Jupyter Notebooks tornaram-se a linguagem e as ferramentas diárias para cientistas de dados, e toda a ingestão, processamento e visualização de dados têm uma coisa em comum – são todas ferramentas que podem caber dentro do que é chamado de container. De fato, para alcançar o objetivo, a plataforma que apoiaria os profissionais na etapa de implementação, conforme gostariam de fazer tudo sem a necessidade de espalhar seu trabalho em ferramentas separadas, é o que deve emergir.

A 451 Research afirma que 95% de aproximadamente todos os aplicativos móveis agora são construídos usando containers; tornou-se um papel crucial para os cientistas de dados ter tal provisão que o back-end entregue rápida e eficientemente. No entanto, se a gestão não fizer isso, o resultado será o desaceleração desses processos. Em alguns casos, a transformação digital pode ser considerada um processo falho. Bem, ela abrange todos os aspectos de um negócio, então um problema na seção de ciência de dados afetará aspectos do negócio.

Um dos principais problemas dos departamentos de TI em relação à IA é a velocidade irrazoável da evolução do mercado, o que significa delegar os ciclos de trabalho de aprendizado da empresa ao lixo. O aparecimento de novos modelos de IA, frameworks, ferramentas e métodos, que surgem regularmente, pode ter um enorme efeito nos motores de software e hardware internos da IA, incluindo a possibilidade de custos massivos de tecnologia.

Os dados de IA jornada, que é uma jornada considerável de amplificação de dados, é uma das etapas do ciclo de vida dos dados. A cada passo que damos no caminho da IA, metadados são gerados. Para alcançar isso, muita nova infraestrutura deve ser adicionada para lidar com a velocidade do desenvolvimento da IA.