पिछले वर्ष में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग (एआई/एमएल) को तेजी से अपनाने से लगभग हर चीज बदल गई है - नवाचार और विकास के एक नए युग की शुरुआत हुई है जिसे दुनिया ने पहले कभी नहीं देखा था। यही बात डेटा भंडारण के लिए भी लागू होती है, जहां प्रौद्योगिकियों का प्रभाव परिवर्तनकारी होगा, जिससे अधिक व्यावसायिक चपलता सक्षम होगी जिसकी कंपनियों को आज के समय में प्रतिस्पर्धा करने की आवश्यकता है। डेटा पर ही आधारित दुनिया
परिवर्तन कैसा दिख सकता है? यहां सात तरीके दिए गए हैं जिनसे एआई/एमएल 2024 में भंडारण परिदृश्य को बदल सकता है:
1. स्तरीय भंडारण: स्तरीय भंडारण दशकों से मौजूद है, जिससे संगठनों को क्षमता, गति, लागत, सुरक्षा और अन्य कारकों की आवश्यकताओं के आधार पर विभिन्न प्रकार के भंडारण मीडिया का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है। हाल ही में, पूर्व-लिखित स्क्रिप्ट ने कुछ स्तर की प्रक्रिया स्वचालन की शुरुआत की, लेकिन स्तरीय भंडारण को लागू करना अभी भी अपेक्षाकृत मैन्युअल प्रयास बना हुआ है। एआई/एमएल इष्टतम स्टोरेज स्तर पर डेटा को समझदारी से आवंटित करने के लिए पहुंच और उपयोग पैटर्न का विश्लेषण करके स्तरीय स्टोरेज को पूरी तरह से स्वचालित करने का अवसर प्रदान कर सकता है। और, क्योंकि मॉडल हमेशा सीखते रहते हैं, एआई/एमएल वास्तविक समय में बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम होगा - अंततः इष्टतम मूल्य-प्रति-प्रदर्शन क्षमताओं को संचालित करेगा।
2. वर्गीकरण और टैगिंग: वर्गीकरण और टैगिंग एक और महत्वपूर्ण लेकिन मैन्युअल कार्य है जो आगे स्वचालन के लिए अवसर प्रदान करता है। एआई/एमएल बड़ी मात्रा में जानकारी को स्वचालित रूप से साफ-सुथरी, व्यवस्थित उपभोग्य इकाइयों में वर्गीकृत करने के लिए डेटा के संदर्भ और संबंधित मेटाडेटा का विश्लेषण कर सकता है। वर्गीकरण और टैगिंग के लिए संभावित उपयोग के मामले दिलचस्प हैं - जिसमें वाणिज्य, सामग्री प्रबंधन और खोज कार्यक्षमता पर निर्भर कोई अन्य प्रक्रिया शामिल है।
3. सुरक्षा और ख़तरे का शमन: बड़े पैमाने पर अधिक परिष्कृत हमले करने के लिए खतरे वाले कलाकार एआई/एमएल का उपयोग कर रहे हैं, और साइबर सुरक्षा टीमें पूरे एंटरप्राइज़ सुरक्षा स्टैक में एआई/एमएल क्षमताओं को एकीकृत करके मुकाबला करना शुरू कर रही हैं। इसमें अधिक उन्नत खतरे का पता लगाना, कमजोर संपत्तियों की बेहतर दृश्यता और सुरक्षा कार्यों में उत्पादकता और दक्षता में वृद्धि शामिल है। दर्जनों निगरानी उपकरणों से उत्पन्न सुरक्षा डेटा के पहाड़ों के माध्यम से प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए अत्यधिक विश्वसनीय डेटा भंडारण की आवश्यकता होगी।
4. डुप्लिकेशन और संपीड़न: आज की डेटा-संचालित दुनिया में डीडुप्लीकेशन और कम्प्रेशन संगठनों को भंडारण संसाधनों को अधिकतम करने में मदद कर सकते हैं। एआई/एमएल का लाभ पूरे संगठन में विशाल डेटासेट की समीक्षा करने और डेटासेट को कम करने या संपीड़ित करने के अवसरों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जो संगठनों को उनकी कुल भंडारण क्षमता का अधिक प्रभावी ढंग से लाभ उठाने में सक्षम बनाएगा।
5. पूर्वानुमानित रखरखाव: अनियोजित डाउनटाइम के कारण संगठनों को हर साल अरबों डॉलर की उत्पादकता का नुकसान होता है। एआई/एमएल-संचालित भविष्य कहनेवाला रखरखाव संगठनों को वास्तविक समय में भंडारण प्रदर्शन और स्वास्थ्य का विश्लेषण करने और मुद्दों को ठीक करने की अनुमति दे सकता है, इससे पहले कि वे एक बड़ी समस्या बन जाएं जो डाउनटाइम की ओर ले जाए। एआई/एमएल नियमित, निवारक रखरखाव के लिए सिस्टम को बंद करने के लिए सबसे इष्टतम समय की पहचान करके, नियोजित डाउनटाइम में भी मदद कर सकता है।
6. टीसीओ विश्लेषण: भंडारण परिनियोजन की वास्तविक लागत की जानकारी यह बदल सकती है कि संगठन पूरे संगठन में भंडारण संसाधनों को कैसे आवंटित करते हैं। ऊर्जा की खपत, नेटवर्किंग और रखरखाव जैसी छिपी हुई लागतें मनुष्यों के लिए स्वयं पता लगाना लगभग असंभव है। दूसरी ओर, एआई/एमएल यह सीख सकता है कि भंडारण प्रणालियों के पूरे जीवनचक्र में इन लागतों को कैसे ध्यान में रखा जाए। इन प्रणालियों के लिए टीसीओ को समझने से लागत अनुकूलन और संसाधन आवंटन के लिए सूचित निर्णय लेने में मदद मिलेगी।
7. संसाधन प्रबंधन: एआई/एमएल कंप्यूट और भंडारण संसाधनों के कॉन्फ़िगरेशन, अनुकूलन और पुनः आवंटन में भी मदद कर सकता है। इससे परिसंपत्ति उपयोग में उल्लेखनीय सुधार, सिस्टम प्रदर्शन में वृद्धि और डेटा उपलब्धता में वृद्धि हो सकती है। एनवीएमई ओवर फैब्रिक्स (एनवीएमई-ओएफ) के साथ संयुक्त होने पर इन लाभों को बढ़ाया जा सकता है, जो डेटा ट्रांसफर गति, दक्षता, स्केलेबिलिटी और संसाधन उपयोग को बढ़ा सकता है। एआई एल्गोरिदम वास्तविक समय में भंडारण संसाधनों और मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है, विभिन्न स्तरों या संसाधनों में डेटा को बुद्धिमानी से प्रबंधित कर सकता है, और कुशल और प्रभावी डेटा प्रबंधन सुनिश्चित करने के लिए सिस्टम स्वास्थ्य को पूर्वानुमानित रूप से बनाए रख सकता है। अधिक विश्वसनीय और स्केलेबल साझा भंडारण समाधान प्रदान करने के लिए डेटा की तेजी से बढ़ती मात्रा को प्रबंधित करने की दिशा में एआई को एनवीएमई-ओएफ के साथ जोड़ना एक महत्वपूर्ण कदम हो सकता है।
8. पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी फ़ाइन-ट्यूनिंग: डेटा भंडारण में एआई की भूमिका बढ़ाने के संदर्भ में, आरएजी फाइन-ट्यूनिंग एक महत्वपूर्ण उन्नति के रूप में उभरता है। आरएजी तकनीकों को एकीकृत करके, एआई सिस्टम डेटा भंडारण समाधानों की सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार करने के लिए बाहरी ज्ञान के विशाल भंडार का लाभ उठा सकता है। यह दृष्टिकोण डेटा पुनर्प्राप्ति और प्रबंधन की दक्षता को बढ़ाता है और भविष्य की भंडारण आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने और अनुकूलन करने की एआई की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। एआई-संचालित डेटा भंडारण रणनीतियों में आरएजी फाइन-ट्यूनिंग को शामिल करना अधिक बुद्धिमान, उत्तरदायी और कुशल भंडारण प्रणालियों की दिशा में निरंतर विकास का उदाहरण है।
एआई/एमएल इंटेलिजेंट स्टोरेज के एक नए युग की शुरुआत कर रहा है
भंडारण पर एआई/एमएल का प्रभाव गहरा होगा। बुद्धिमान डेटा प्रबंधन और अनुकूलित संसाधन आवंटन से लेकर बढ़ी हुई सुरक्षा और भंडारण दक्षता तक, एआई मौलिक रूप से संगठनों के भंडारण प्रणालियों को समझने और उपयोग करने के तरीके को नया आकार देगा।
भंडारण क्षमता और प्रदर्शन से कहीं अधिक हो जाएगा। यह बुद्धिमत्ता और दक्षता के बारे में अधिक होगा। जैसे-जैसे संगठन अपनी भंडारण रणनीतियों में एआई/एमएल की शक्ति का उपयोग करना जारी रखते हैं, हम एक डेटा-केंद्रित परिदृश्य की आशा कर सकते हैं जो अधिक प्रतिक्रियाशील, सुरक्षित और लागत प्रभावी है।
स्टोरेज में एआई का उद्भव रोमांचक और परिवर्तनकारी है, जो स्मार्ट, अनुकूली स्टोरेज समाधानों की असीमित संभावनाओं की एक झलक पेश करता है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/
