Việc áp dụng nhanh chóng trí tuệ nhân tạo và học máy (AI/ML) trong năm qua đã thay đổi gần như mọi thứ - mở ra một kỷ nguyên đổi mới và tăng trưởng mới mà thế giới chưa từng thấy. Điều tương tự cũng xảy ra với việc lưu trữ dữ liệu, nơi tác động của công nghệ sẽ mang tính biến đổi, tạo điều kiện cho hoạt động kinh doanh trở nên linh hoạt hơn mà các công ty cần để cạnh tranh trong thời đại ngày nay. hướng dữ liệu thế giới.

Sự thay đổi có thể trông như thế nào? Dưới đây là bảy cách AI/ML có thể biến đổi bối cảnh lưu trữ vào năm 2024:

1. Lưu trữ theo tầng: Lưu trữ theo tầng đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, cho phép các tổ chức tận dụng các loại phương tiện lưu trữ khác nhau dựa trên các yêu cầu về dung lượng, tốc độ, chi phí, bảo mật và các yếu tố khác. Gần đây hơn, các tập lệnh viết sẵn đã giới thiệu một số mức độ tự động hóa quy trình, nhưng việc triển khai lưu trữ theo cấp vẫn là một nỗ lực tương đối thủ công. AI/ML có thể mang lại cơ hội tự động hóa hoàn toàn việc lưu trữ theo cấp độ bằng cách phân tích các kiểu truy cập và sử dụng để phân bổ dữ liệu một cách thông minh đến cấp lưu trữ tối ưu. Và bởi vì các mô hình luôn học hỏi nên AI/ML sẽ có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi trong thời gian thực – cuối cùng sẽ thúc đẩy khả năng giá trên mỗi hiệu suất tối ưu.

2. Phân loại và gắn thẻ: Phân loại và gắn thẻ là một nhiệm vụ quan trọng nhưng thủ công khác mang lại cơ hội tự động hóa hơn nữa. AI/ML có thể phân tích bối cảnh của dữ liệu và siêu dữ liệu liên quan để tự động phân loại khối lượng lớn thông tin thành các đơn vị tiêu thụ gọn gàng, có tổ chức. Các trường hợp sử dụng tiềm năng để phân loại và gắn thẻ rất hấp dẫn – bao gồm thương mại, quản lý nội dung và bất kỳ quy trình nào khác dựa trên chức năng tìm kiếm.

3. Giảm thiểu an ninh và mối đe dọa: Các tác nhân đe dọa đã sử dụng AI/ML để tạo ra các cuộc tấn công tinh vi hơn trên quy mô lớn và các nhóm an ninh mạng đang bắt đầu chống trả bằng cách tích hợp các khả năng AI/ML trong toàn bộ hệ thống bảo mật doanh nghiệp. Điều này bao gồm khả năng phát hiện mối đe dọa nâng cao hơn, khả năng hiển thị tốt hơn về các tài sản dễ bị tổn thương cũng như tăng năng suất và hiệu quả trong các hoạt động bảo mật. Sẽ cần phải lưu trữ dữ liệu có độ tin cậy cao để quản lý và phân tích hàng núi dữ liệu bảo mật được tạo ra từ hàng chục công cụ giám sát.

4. Chống trùng lặp và nén: Tính năng chống trùng lặp và nén có thể giúp các tổ chức tối đa hóa tài nguyên lưu trữ trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay. AI/ML có thể được tận dụng để xem xét các tập dữ liệu khổng lồ trong toàn tổ chức và xác định các cơ hội loại bỏ hoặc nén các tập dữ liệu, điều này sẽ cho phép các tổ chức tận dụng tổng dung lượng lưu trữ của họ một cách hiệu quả hơn.

5. Bảo trì dự đoán: Thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch khiến các tổ chức thiệt hại hàng tỷ đô la do mất năng suất mỗi năm. Bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI/ML có thể cho phép các tổ chức phân tích hiệu suất và tình trạng lưu trữ trong thời gian thực để xử lý và khắc phục sự cố trước khi chúng trở thành vấn đề lớn dẫn đến thời gian ngừng hoạt động. AI/ML cũng có thể hỗ trợ về thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch, xác định thời điểm tối ưu nhất để ngừng hoạt động hệ thống để bảo trì phòng ngừa thường xuyên.

6. Phân tích TCO: Hiểu biết sâu sắc về chi phí thực sự của việc triển khai lưu trữ có thể thay đổi cách các tổ chức phân bổ tài nguyên lưu trữ trong toàn tổ chức. Các chi phí tiềm ẩn như tiêu thụ năng lượng, kết nối mạng và bảo trì gần như không thể tự mình tính toán được. Mặt khác, AI/ML có thể học cách tính đến những chi phí này trong toàn bộ vòng đời của hệ thống lưu trữ. Hiểu TCO cho các hệ thống này sẽ cho phép đưa ra quyết định sáng suốt để tối ưu hóa chi phí và phân bổ nguồn lực.

7. Quản lý nguồn tài nguyên: AI/ML cũng có thể hỗ trợ cấu hình, tối ưu hóa và phân bổ lại tài nguyên tính toán và lưu trữ. Điều này có thể dẫn đến việc cải thiện đáng kể việc sử dụng tài sản, nâng cao hiệu suất hệ thống và tăng tính khả dụng của dữ liệu. Những lợi ích này có thể được khuếch đại khi kết hợp với NVMe trên vải (NVMe-oF), có thể nâng cao tốc độ truyền dữ liệu, hiệu quả, khả năng mở rộng và sử dụng tài nguyên. Các thuật toán AI có thể tự động điều chỉnh các tham số và tài nguyên lưu trữ trong thời gian thực, quản lý dữ liệu một cách thông minh trên các tầng hoặc tài nguyên khác nhau và duy trì tình trạng hệ thống theo dự đoán để đảm bảo quản lý dữ liệu hiệu quả. Việc ghép nối AI với NVMe-oF có thể là một bước quan trọng nhằm quản lý khối lượng dữ liệu đang mở rộng nhanh chóng nhằm cung cấp các giải pháp lưu trữ chia sẻ có khả năng mở rộng và đáng tin cậy hơn.

8. Tinh chỉnh thế hệ tăng cường truy xuất: Trong bối cảnh nâng cao vai trò của AI trong việc lưu trữ dữ liệu, Tinh chỉnh RAG nổi lên như một bước tiến quan trọng. Bằng cách tích hợp các kỹ thuật RAG, hệ thống AI có thể tận dụng kho kiến ​​thức bên ngoài khổng lồ để cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan của các giải pháp lưu trữ dữ liệu. Cách tiếp cận này nâng cao hiệu quả truy xuất và quản lý dữ liệu, đồng thời tăng cường đáng kể khả năng dự đoán và thích ứng của AI với nhu cầu lưu trữ trong tương lai. Việc kết hợp tinh chỉnh RAG vào các chiến lược lưu trữ dữ liệu do AI điều khiển là minh chứng cho sự phát triển liên tục hướng tới các hệ thống lưu trữ thông minh hơn, phản hồi nhanh hơn và hiệu quả hơn.

AI/ML đang mở ra kỷ nguyên mới của lưu trữ thông minh

Ý nghĩa của AI/ML đối với việc lưu trữ sẽ rất sâu sắc. Từ quản lý dữ liệu thông minh và phân bổ tài nguyên được tối ưu hóa đến nâng cao hiệu quả lưu trữ và bảo mật, AI về cơ bản sẽ định hình lại cách các tổ chức nhận thức và sử dụng hệ thống lưu trữ.

Việc lưu trữ sẽ không chỉ dừng lại ở dung lượng và hiệu suất. Nó sẽ thiên về trí thông minh và hiệu quả hơn. Khi các tổ chức tiếp tục khai thác sức mạnh của AI/ML trong chiến lược lưu trữ của mình, chúng tôi có thể dự đoán bối cảnh tập trung vào dữ liệu sẽ phản hồi nhanh hơn, an toàn hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

Sự xuất hiện của AI trong lĩnh vực lưu trữ rất thú vị và mang tính biến đổi, mang đến cái nhìn thoáng qua về khả năng vô hạn của các giải pháp lưu trữ thông minh, thích ứng.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/