Революция в управлении данными ИИ трансформирует технологическую инфраструктуру

По мере того как объёмы данных и ёмкости хранения умножаются с растущей скоростью, необходимость организации этой сложности может становиться всё более трудной, как и экологические последствия. Тем не менее, выбор инфраструктуры для снижения энергопотребления, разработанной для удовлетворения потребностей ИИ, помогает организациям решать эти проблемы.

Что касается технического аспекта больших данных, вы должны помнить, что инструменты и технологии больших данных являются взаимозаменяемыми и бесшовными. Следовательно, термин «холодные данные» больше не существует. Однако, если мы более оптимистичны, мы говорим о «тёплых» данных, которые должны быть доступны мгновенно и в зависимости от спроса на науку о данных.

Наделение ученых по данным возможностями контейнеризации

Флеш-накопители станут единственным решением, обеспечивающим доступность, необходимую для успешной работы ИИ. Это связано с тем, что подключение моделей ИИ к данным подразумевает принятие решения о хранении, которое обеспечивает быструю доступность и быстрый доступ к данным даже на разных серверах – обычно это утомительная задача при использовании решения для хранения на HDD.

Количество компаний, подписывающих обязательства по устойчивому развитию на основе научных данных, является лишь одним из факторов, заставляющих их пересматривать экологический ущерб, вызванный хранением. Новая проблема, с которой сталкиваются владельцы данных в настоящее время, — это «прожорливый» ИИ, с которым борются энергоэффективные технологии, внедрение которых помогает справиться с этой проблемой. 

Что будет необходимо для многих организаций, так это мониторинг и отчётность по выбросам Scope 3, которые включают в себя всё: от экологических расходов на этапе поставщиков до этапа потребителей. Разработка ИИ связана со значительным притоком данных, что увеличивает нагрузку на системы хранения. Сотрудничество с поставщиками, которые могут предложить решения для потребностей в питании и охлаждении, одновременно решая проблемы генерации пространства, является лучшим способом справиться с этой проблемой.

Путешествие данных ИИ

Ученые по данным часто проводят большую часть своего времени в предварительной обработке и исследовании данных. Теперь им нужно всё необходимое оборудование, материалы и рабочие станции, чтобы эффективно выполнять эту работу, когда это необходимо. 

Python и Jupyter Notebooks стали повседневным языком и инструментами для ученых по данным, и все процессы сбора, обработки и визуализации данных имеют одну общую черту – это инструменты, которые могут поместиться в то, что называется контейнером. Действительно, для достижения цели платформа, которая поддерживала бы людей на этапе внедрения, позволяя им делать всё без необходимости распределять свою работу по отдельным инструментам, должна появиться.

Исследовательская компания 451 Research утверждает, что 95% примерно всех мобильных приложений теперь создаются с использованием контейнеров, поэтому для ученых по данным стало критически важно иметь такую возможность, чтобы бэкенд работал быстро и эффективно. Однако, если руководство не сделает этого, результатом будет замедление этих процессов. В некоторых случаях цифровая трансформация может считаться неудачным процессом. Ну, она охватывает каждый аспект бизнеса, поэтому проблема в разделе науки о данных повлияет на аспекты бизнеса.

Одной из основных проблем ИТ-отделов в отношении ИИ является необоснованная скорость рыночной эволюции, что означает, что делегирование рабочих циклов обучения предприятия в мусорное ведро. Появление новых моделей ИИ, фреймворков, инструментов и методов, которые появляются регулярно, может оказать огромное влияние на внутренние программные и аппаратные движки ИИ, включая возможность огромных технологических затрат.

Данные ИИ путешествие, которое является значительным путешествием по увеличению данных, является одним из этапов жизненного цикла данных. С каждым шагом, который мы делаем на пути к ИИ, генерируется метаданные. Для этого необходимо добавить много новой инфраструктуры, чтобы справиться со скоростью развития ИИ.