Geçtiğimiz yıl yapay zeka ve makine öğreniminin (AI/ML) hızla benimsenmesi hemen hemen her şeyi dönüştürdü ve dünyanın daha önce hiç görmediği yeni bir inovasyon ve büyüme çağını başlattı. Aynı şey, teknolojilerin etkisinin dönüştürücü olacağı ve şirketlerin günümüz koşullarında rekabet etmek için ihtiyaç duyduğu daha fazla iş çevikliğini mümkün kılacağı veri depolama için de geçerli. veri-güdümlü dünya.

Değişim neye benzeyebilir? İşte AI/ML'nin 2024'te depolama ortamını dönüştürmesinin yedi yolu:

1. Katmanlı depolama: Katmanlı depolama onlarca yıldır kullanılmaktadır ve kuruluşların kapasite, hız, maliyet, güvenlik ve diğer faktörlerle ilgili gereksinimlere göre farklı türdeki depolama ortamlarından yararlanmasına olanak tanımaktadır. Daha yakın zamanlarda, önceden yazılmış komut dosyaları bir düzeyde süreç otomasyonu sağladı, ancak katmanlı depolamanın uygulanması hala nispeten manuel bir çaba olmaya devam ediyor. AI/ML, verileri en uygun depolama katmanına akıllı bir şekilde tahsis etmek için erişim ve kullanım modellerini analiz ederek katmanlı depolamayı tamamen otomatikleştirme fırsatı sağlayabilir. Modeller her zaman öğrendiğinden, AI/ML değişen koşullara gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabilecek ve sonuçta performans başına optimum fiyat yeteneklerini destekleyecektir.

2. Sınıflandırma ve etiketleme: Sınıflandırma ve etiketleme, daha fazla otomasyon fırsatı sunan bir diğer önemli ancak manuel görevdir. AI/ML, büyük hacimli bilgileri düzenli, düzenli sarf malzemelerine otomatik olarak kategorilere ayırmak için verilerin bağlamını ve ilgili meta verileri analiz edebilir. Ticaret, içerik yönetimi ve arama işlevselliğine dayanan diğer süreçler de dahil olmak üzere, sınıflandırma ve etiketlemeye yönelik potansiyel kullanım durumları ilgi çekicidir.

3. Güvenlik ve tehditlerin azaltılması: Tehdit aktörleri, geniş ölçekte daha karmaşık saldırılar oluşturmak için AI/ML'yi kullanıyor ve siber güvenlik ekipleri, AI/ML yeteneklerini kurumsal güvenlik yığınına entegre ederek mücadele etmeye başlıyor. Buna daha gelişmiş tehdit tespiti, savunmasız varlıklara yönelik daha iyi görünürlük ve güvenlik operasyonlarında artan üretkenlik ve verimlilik dahildir. Düzinelerce izleme aracından oluşturulan dağlarca güvenlik verisini yönetmek ve ayrıştırmak için son derece güvenilir veri depolamaya ihtiyaç duyulacak.

4. Tekilleştirme ve sıkıştırma: Tekilleştirme ve sıkıştırma, günümüzün veri odaklı dünyasında kuruluşların depolama kaynaklarını en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olabilir. AI/ML, kuruluş çapındaki büyük veri kümelerini incelemek ve veri kümelerini tekilleştirme veya sıkıştırma fırsatlarını belirlemek için kullanılabilir; bu da kuruluşların toplam depolama kapasitelerinden daha etkili bir şekilde yararlanmasını sağlayacaktır.

5. Kestirimci bakım: Planlanmamış kesintiler, kuruluşlara her yıl milyarlarca dolarlık üretkenlik kaybına neden oluyor. AI/ML destekli tahmine dayalı bakım, kuruluşların depolama performansını ve sağlığını gerçek zamanlı olarak analiz ederek sorunları kesintiye yol açan büyük bir soruna dönüşmeden önce ele almasına ve çözmesine olanak tanıyabilir. AI/ML, sistemleri düzenli, önleyici bakım için kapatmak için en uygun zamanı belirleyerek planlı kesinti sürelerine de yardımcı olabilir.

6. TCO analizi: Depolama dağıtımlarının gerçek maliyetine dair içgörü, kuruluşların depolama kaynaklarını kuruluş genelinde tahsis etme şeklini değiştirebilir. Enerji tüketimi, ağ oluşturma ve bakım gibi gizli maliyetlerin insanların kendi başlarına çözmesi neredeyse imkansızdır. Öte yandan AI/ML, depolama sistemlerinin tüm yaşam döngüsü boyunca bu maliyetleri nasıl hesaba katacağını öğrenebilir. Bu sistemler için TCO'yu anlamak, maliyet optimizasyonu ve kaynak tahsisi için bilinçli karar almayı mümkün kılacaktır.

7. Kaynak yönetimi: AI/ML, bilgi işlem ve depolama kaynaklarının yapılandırılmasına, optimizasyonuna ve yeniden tahsis edilmesine de yardımcı olabilir. Bu, varlık kullanımının önemli ölçüde artmasına, sistem performansının artmasına ve veri kullanılabilirliğinin artmasına yol açabilir. Bu avantajlar, veri aktarım hızlarını, verimliliği, ölçeklenebilirliği ve kaynak kullanımını artırabilen yapılar üzerinden NVMe (NVMe-oF) ile birleştirildiğinde daha da artırılabilir. Yapay zeka algoritmaları, depolama kaynaklarını ve parametrelerini gerçek zamanlı olarak dinamik bir şekilde ayarlayabilir, farklı katmanlar veya kaynaklardaki verileri akıllıca yönetebilir ve verimli ve etkili veri yönetimi sağlamak için sistem sağlığını tahmine dayalı olarak koruyabilir. Yapay zekayı NVMe-oF ile eşleştirmek, daha güvenilir ve ölçeklenebilir paylaşılan depolama çözümleri sunmak amacıyla hızla genişleyen veri hacmini yönetmeye yönelik önemli bir adım olabilir.

8. Geri Alma-Artırılmış Nesil İnce Ayarı: Yapay zekanın veri depolamadaki rolünün geliştirilmesi bağlamında, RAG ince ayarı önemli bir gelişme olarak karşımıza çıkıyor. AI sistemleri, RAG tekniklerini entegre ederek, veri depolama çözümlerinin doğruluğunu ve alaka düzeyini artırmak için geniş bir harici bilgi havuzundan yararlanabilir. Bu yaklaşım, veri alma ve yönetim verimliliğini artırır ve yapay zekanın gelecekteki depolama ihtiyaçlarını tahmin etme ve bunlara uyum sağlama yeteneğini önemli ölçüde artırır. RAG ince ayarının yapay zeka odaklı veri depolama stratejilerine dahil edilmesi, daha akıllı, duyarlı ve verimli depolama sistemlerine doğru sürekli gelişimin bir örneğini oluşturur.

AI/ML, Akıllı Depolamada Yeni Bir Çağ Açıyor

AI/ML'nin depolama üzerindeki etkileri derin olacaktır. Akıllı veri yönetimi ve optimize edilmiş kaynak tahsisinden gelişmiş güvenlik ve depolama verimliliğine kadar yapay zeka, kuruluşların depolama sistemlerini algılama ve kullanma biçimini temelden yeniden şekillendirecek.

Depolama, kapasite ve performanstan daha fazlası haline gelecek. Daha çok zeka ve verimlilikle ilgili olacak. Kuruluşlar depolama stratejilerinde AI/ML'nin gücünden yararlanmaya devam ettikçe, daha duyarlı, güvenli ve uygun maliyetli veri merkezli bir ortam öngörebiliriz.

Yapay zekanın depolama alanında ortaya çıkışı heyecan verici ve dönüştürücü olup, akıllı, uyarlanabilir depolama çözümlerinin sınırsız olanaklarına bir bakış sunuyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/