AI数据管理正在革新技术基础设施

随着数据和存储容量以越来越快的速度倍增，组织这种复杂性的需求可能变得越来越困难，环境影响也是如此。尽管如此，选择旨在满足AI需求并减少能源消耗的基础设施，有助于组织解决这些挑战。

关于大型数据的技术方面，你应该记住，大数据工具和技术是互操作且无缝的。因此，“冷数据”这一术语已不再存在。然而，如果我们更乐观地看待，我们谈论的是“温”数据，这些数据应根据数据科学的需求即时可用。

通过容器化赋能数据科学家

闪存将成为唯一的解决方案，满足AI操作成功所需的可用性。这是因为将AI模型连接到数据意味着采用一种存储解决方案，确保即使在不同的服务器之间也能快速访问数据——这通常是一项艰巨的任务，而HDD存储解决方案在这方面往往力不从心。

签署基于科学的可持续发展目标的公司数量只是迫使它们重新考虑存储造成的环境影响的驱动因素之一。数据所有者目前面临的新问题是存储消耗型AI，这正通过节能技术得到解决，其实施有助于应对这一问题。 

对于许多组织来说，必不可少的是监控和报告其范围3的排放，其中包括从上游到下游的所有环境支出。AI开发与大量数据的涌入有关，这增加了存储系统的负载。与能够提供满足电力和冷却需求的解决方案并解决空间生成问题的供应商合作，是应对这一挑战的最佳方式。

AI数据之旅

数据科学家通常花费大部分时间进行数据预处理和探索。现在，他们需要所有设备、材料和工作站，以便在需要时高效地完成这项工作。 

Python和Jupyter Notebooks已成为数据科学家的日常语言和工具，所有数据摄取、处理和可视化都有一个共同点——它们都是可以放入所谓容器中的工具。确实，为了实现这一目标，需要在实施阶段支持人员的平台应运而生，使他们能够像希望的那样，无需将工作分散到单独的工具上。

451 Research声称，目前约95%的移动应用程序都是使用容器构建的，数据科学家拥有这种后端快速高效交付的保障已成为关键角色。然而，如果管理层不这样做，结果将是这些过程变慢。在某些情况下，数字化转型可能被视为失败的过程。好吧，它涵盖了业务的方方面面，因此数据科学部分的问题将影响业务的各个方面。

IT部门关于AI的主要问题之一是市场演变的非理性速度，这意味着将学习企业的工作周期抛入垃圾桶。新出现的AI模型、框架、工具和方法定期出现，可能对AI的内部软件和硬件引擎产生巨大影响，包括可能导致巨大的技术成本。

AI数据 之旅，这是一个数据放大的显著旅程，是数据生命周期中的一个阶段。随着我们每一步走向AI路径，都会生成元数据。为了实现这一目标，应添加大量新基础设施以应对AI开发的速度。