De snelle adoptie van kunstmatige intelligentie en machinaal leren (AI/ML) in het afgelopen jaar heeft vrijwel alles getransformeerd – waardoor een nieuw tijdperk van innovatie en groei is ingeluid dat de wereld nog nooit heeft gezien. Hetzelfde geldt voor gegevensopslag, waar de impact van de technologieën transformerend zal zijn, waardoor een grotere zakelijke flexibiliteit mogelijk wordt gemaakt die bedrijven nodig hebben om te kunnen concurreren in de huidige tijd. Gegevensgestuurde wereld.

Hoe zou de verandering eruit kunnen zien? Hier zijn zeven manieren waarop AI/ML het opslaglandschap in 2024 zou kunnen transformeren:

1. Gelaagde opslag: Gelaagde opslag bestaat al tientallen jaren, waardoor organisaties verschillende soorten opslagmedia kunnen inzetten op basis van vereisten op het gebied van capaciteit, snelheid, kosten, beveiliging en andere factoren. Meer recent introduceerden vooraf geschreven scripts een zekere mate van procesautomatisering, maar het implementeren van gelaagde opslag blijft nog steeds een relatief handmatige inspanning. AI/ML kan de mogelijkheid bieden om gelaagde opslag volledig te automatiseren door toegangs- en gebruikspatronen te analyseren om gegevens op intelligente wijze toe te wijzen aan de optimale opslaglaag. En omdat modellen altijd leren, kan AI/ML zich in realtime aanpassen aan veranderende omstandigheden, wat uiteindelijk zorgt voor optimale prijs-per-prestatiemogelijkheden.

2. Classificatie en tagging: Classificatie en tagging is een andere belangrijke, maar handmatige taak die mogelijkheden biedt voor verdere automatisering. AI/ML kan de context van de gegevens en de bijbehorende metagegevens analyseren om grote hoeveelheden informatie automatisch in nette, georganiseerde verbruikseenheden te categoriseren. De potentiële gebruiksscenario’s voor classificatie en tagging zijn intrigerend – inclusief commercie, contentbeheer en elk ander proces dat afhankelijk is van zoekfunctionaliteit.

3. Beveiliging en beperking van bedreigingen: Bedreigingsactoren gebruiken AI/ML om meer geavanceerde aanvallen op grote schaal uit te voeren, en cyberbeveiligingsteams beginnen terug te vechten door AI/ML-mogelijkheden in de hele ondernemingsbeveiligingsstack te integreren. Dit omvat meer geavanceerde detectie van bedreigingen, beter inzicht in kwetsbare activa en verhoogde productiviteit en efficiëntie bij beveiligingsoperaties. Er zal zeer betrouwbare gegevensopslag nodig zijn om de bergen aan beveiligingsgegevens te beheren en te ontleden die worden gegenereerd door tientallen monitoringtools.

4. Deduplicatie en compressie: Deduplicatie en compressie kunnen organisaties helpen de opslagbronnen in de huidige datagestuurde wereld te maximaliseren. AI/ML zou kunnen worden ingezet om enorme datasets in de hele organisatie te beoordelen en mogelijkheden te identificeren om datasets te ontdubbelen of te comprimeren, waardoor organisaties hun totale opslagcapaciteit effectiever kunnen benutten.

5. Voorspellend onderhoud: Ongeplande downtime kost organisaties jaarlijks miljarden dollars aan verloren productiviteit. Met AI/ML-aangedreven voorspellend onderhoud kunnen organisaties de opslagprestaties en -status in realtime analyseren, zodat ze problemen kunnen oplossen voordat ze een groot probleem worden dat tot downtime leidt. AI/ML kan ook helpen bij geplande downtime, door het meest optimale tijdstip te identificeren om systemen uit te schakelen voor regulier, preventief onderhoud.

6. TCO-analyse: Inzicht in de werkelijke kosten van opslagimplementaties zou de manier kunnen transformeren waarop organisaties opslagbronnen binnen de organisatie toewijzen. Verborgen kosten zoals energieverbruik, netwerken en onderhoud zijn voor mensen bijna onmogelijk om zelf te achterhalen. AI/ML zou daarentegen kunnen leren hoe deze kosten gedurende de gehele levenscyclus van opslagsystemen in aanmerking kunnen worden genomen. Inzicht in de TCO voor deze systemen zou geïnformeerde besluitvorming voor kostenoptimalisatie en toewijzing van middelen mogelijk maken.

7. Beheer van middelen: AI/ML kan ook helpen bij de configuratie, optimalisatie en herverdeling van reken- en opslagbronnen. Dit kan leiden tot een aanzienlijk verbeterd gebruik van bedrijfsmiddelen, betere systeemprestaties en een grotere beschikbaarheid van gegevens. Deze voordelen kunnen worden versterkt in combinatie met NVMe over fabrics (NVMe-oF), wat de gegevensoverdrachtsnelheden, efficiëntie, schaalbaarheid en het gebruik van bronnen kan verbeteren. AI-algoritmen kunnen opslagbronnen en -parameters in realtime dynamisch aanpassen, gegevens op verschillende niveaus of bronnen intelligent beheren en de systeemgezondheid voorspellend handhaven om efficiënt en effectief gegevensbeheer te garanderen. Het koppelen van AI aan NVMe-oF zou een cruciale stap kunnen zijn in het beheren van het snel groeiende gegevensvolume om betrouwbaardere en schaalbare gedeelde opslagoplossingen te bieden.

8. Retrieval-Augmented Generation-fijnafstelling: In de context van het vergroten van de rol van AI bij gegevensopslag, RAG-fijnafstemming komt naar voren als een cruciale vooruitgang. Door RAG-technieken te integreren kunnen AI-systemen gebruikmaken van een enorme opslagplaats van externe kennis om de nauwkeurigheid en relevantie van oplossingen voor gegevensopslag te verbeteren. Deze aanpak verbetert de efficiëntie van het ophalen en beheren van gegevens en vergroot aanzienlijk het vermogen van de AI om toekomstige opslagbehoeften te voorspellen en zich eraan aan te passen. Het integreren van RAG-verfijning in AI-gestuurde dataopslagstrategieën is een voorbeeld van de voortdurende evolutie naar intelligentere, responsievere en efficiëntere opslagsystemen.

AI/ML luidt een nieuw tijdperk van intelligente opslag in

De gevolgen van AI/ML voor opslag zullen diepgaand zijn. Van intelligent databeheer en geoptimaliseerde toewijzing van middelen tot verbeterde beveiliging en opslagefficiëntie: AI zal de manier waarop organisaties opslagsystemen waarnemen en gebruiken fundamenteel hervormen.

Opslag zal meer worden dan alleen capaciteit en prestaties. Het zal meer om intelligentie en efficiëntie gaan. Terwijl organisaties de kracht van AI/ML blijven benutten in hun opslagstrategieën, kunnen we anticiperen op een datagericht landschap dat responsiever, veiliger en kosteneffectiever is.

De opkomst van AI in opslag is opwindend en transformerend en biedt een kijkje in de grenzeloze mogelijkheden van slimme, adaptieve opslagoplossingen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/