過去 1 年間の人工知能と機械学習 (AI/ML) の急速な導入により、ほぼすべてが変革され、世界がこれまでに見たことのないイノベーションと成長の新時代が到来しました。同じことがデータ ストレージにも当てはまります。テクノロジーの影響は変革をもたらし、企業が今日の競争に必要なビジネスの機敏性を向上させることができます。 データ駆動型の 世界。
変化はどのようなものになるでしょうか? AI/ML が 2024 年にストレージ環境を変える可能性がある XNUMX つの方法を次に示します。
1. 階層型ストレージ: 階層型ストレージは何十年も前から存在しており、組織は容量、速度、コスト、セキュリティ、その他の要素に関する要件に基づいて、さまざまな種類のストレージ メディアを活用できます。最近では、事前に作成されたスクリプトによってある程度のプロセスの自動化が導入されましたが、階層型ストレージの実装は依然として比較的手動の作業のままです。 AI/ML は、アクセスと使用パターンを分析してデータを最適なストレージ階層にインテリジェントに割り当てることにより、階層型ストレージを完全に自動化する機会を提供します。また、モデルは常に学習しているため、AI/ML は変化する条件にリアルタイムで適応することができ、最終的には最適なコストパフォーマンスの機能を推進します。
2. 分類とタグ付け: 分類とタグ付けは、さらなる自動化の機会を提供するもう 1 つの重要な手動タスクです。 AI/ML は、データのコンテキストと関連するメタデータを分析して、大量の情報を適切に整理された消費可能な単位に自動的に分類できます。分類とタグ付けの潜在的なユースケースには、コマース、コンテンツ管理、検索機能に依存するその他のプロセスなど、興味深いものがあります。
3. セキュリティと脅威の軽減: 脅威アクターは AI/ML を使用して、より高度な攻撃を大規模に作成しており、サイバーセキュリティ チームはエンタープライズ セキュリティ スタック全体に AI/ML 機能を統合することで反撃し始めています。これには、より高度な脅威の検出、脆弱な資産の可視性の向上、セキュリティ運用全体の生産性と効率の向上が含まれます。数十の監視ツールから生成される山積みのセキュリティ データを管理および解析するには、信頼性の高いデータ ストレージが必要です。
4. 重複排除と圧縮: 重複排除と圧縮は、今日のデータ主導の世界において組織がストレージ リソースを最大限に活用するのに役立ちます。 AI/ML を活用して、組織全体の巨大なデータセットをレビューし、データセットの重複排除または圧縮の機会を特定することができます。これにより、組織は総ストレージ容量をより効果的に活用できるようになります。
5. 予知保全: 計画外のダウンタイムは、組織に毎年数十億ドルの生産性の損失をもたらします。 AI/ML を活用した予知保全により、組織はストレージのパフォーマンスと健全性をリアルタイムで分析し、ダウンタイムにつながる大きな問題になる前に問題を回避して修正できるようになります。 AI/ML は計画的なダウンタイムにも役立ち、定期的な予防メンテナンスのためにシステムを停止する最適な時間を特定することもできます。
6. TCO 分析: ストレージ導入の実際のコストを把握できれば、組織が組織全体にストレージ リソースを割り当てる方法が変わる可能性があります。エネルギー消費、ネットワーク、メンテナンスなどの隠れたコストを人間が自力で把握することはほぼ不可能です。一方、AI/ML は、ストレージ システムのライフサイクル全体にわたってこれらのコストを考慮する方法を学ぶことができます。これらのシステムの TCO を理解することで、コストの最適化とリソース割り当てに関する情報に基づいた意思決定が可能になります。
7. 資源管理： AI/ML は、コンピューティング リソースとストレージ リソースの構成、最適化、再割り当てにも役立ちます。これにより、資産利用率が大幅に向上し、システム パフォーマンスが向上し、データの可用性が向上します。これらの利点は、NVMe over Fabric (NVMe-oF) と組み合わせるとさらに増幅され、データ転送速度、効率、拡張性、リソース使用率が向上します。 AI アルゴリズムは、ストレージ リソースとパラメータをリアルタイムで動的に調整し、さまざまな層やリソースにわたるデータをインテリジェントに管理し、システムの健全性を予測的に維持して、効率的かつ効果的なデータ管理を保証します。 AI と NVMe-oF の組み合わせは、急速に拡大するデータ量を管理し、より信頼性が高くスケーラブルな共有ストレージ ソリューションを提供するための重要なステップとなる可能性があります。
8. 検索拡張生成の微調整: データストレージにおける AI の役割を強化するという文脈において、 RAGの微調整 極めて重要な進歩として現れます。 RAG 技術を統合することにより、AI システムは外部知識の膨大なリポジトリを活用して、データ ストレージ ソリューションの精度と関連性を向上させることができます。このアプローチにより、データの取得と管理の効率が向上し、将来のストレージのニーズを予測して適応する AI の能力が大幅に向上します。 RAG の微調整を AI 主導のデータ ストレージ戦略に組み込むことは、よりインテリジェントで応答性が高く、効率的なストレージ システムに向けた継続的な進化を実証しています。
AI/ML はインテリジェント ストレージの新時代を到来させます
AI/ML がストレージに与える影響は深刻です。インテリジェントなデータ管理や最適化されたリソース割り当てから、セキュリティとストレージ効率の強化に至るまで、AI は組織がストレージ システムを認識し利用する方法を根本的に再構築します。
ストレージは単なる容量とパフォーマンス以上のものになります。それはよりインテリジェンスと効率性を重視することになるでしょう。組織がストレージ戦略で AI/ML の力を活用し続けるにつれて、より応答性が高く、安全で、コスト効率の高いデータ中心のランドスケープが期待されます。
ストレージにおける AI の出現はエキサイティングかつ変革的であり、スマートで適応性のあるストレージ ソリューションの無限の可能性を垣間見ることができます。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/
