هوش مصنوعی چگونه فناوری‌های ذخیره‌سازی را تغییر شکل می‌دهد

پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به سرعت در نحوه عملکرد و عملکرد بخش‌های مختلف صنعت در بازار متحول می‌شود. شرکت های فعال در صنایع مختلف سعی می کنند از این ویژگی برای بهبود محصولات خود استفاده کنند و با استفاده از بینش بهتر از رقبای خود جلوتر بمانند. استفاده صحیح از هوش مصنوعی و استفاده حداکثری از بینش هایی که ایجاد می کند می تواند تقریباً هر کسب و کار شکسته ای را برطرف کند.

هوش مصنوعی باید بتواند از لبه تا استنتاج در زیرساخت های ساده و مقرون به صرفه مقیاس کند. اما سیستم های مجهز به هوش مصنوعی با چالش های قابل توجهی در ذخیره سازی و استقرار مواجه هستند. آیا هوش مصنوعی خود می تواند به رفع این چالش ها کمک کند؟

گزارش اخیر تحقیقات بازار از Tractica نشان می دهد که انتظار می رود بازار جهانی نرم افزار هوش مصنوعی تا سال 2025 به 105.8 میلیارد دلار برسد! این رشد با افزایش تقاضا برای راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف صنعت، همراه با ظهور فناوری‌های جدید هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی، تسریع می‌یابد.

داده های به دست آمده از منابع مختلف به عنوان کاتالیزوری عمل می کند که از هوش مصنوعی پشتیبانی می کند. با این حال، این داده های دیجیتالی به شدت در برابر حملات سایبری آسیب پذیر هستند، که جمع آوری، دسترسی، تجزیه و تحلیل و ذخیره داده ها را دشوار و گران می کند.

کسب‌وکارها به فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تکیه می‌کنند تا به طور ایمن اطلاعات مفیدی را از این داده‌های دیجیتال استخراج کنند. شرکت ها همچنین باید بتوانند داده ها را سازماندهی کنند، از جمله نقاط شکست برای بررسی انطباق، بهینه سازی داده ها، نمایه سازی داده ها و مدیریت داده ها. همه اینها چالش های بزرگی هستند. در انبار داده، تأثیر فناوری‌ها دگرگون‌کننده و نوآورانه خواهد بود و چابکی کسب‌وکار بیشتری را به ارمغان می‌آورد که سازمان‌ها باید برای رقابت در چشم‌انداز دیجیتالی پویا و مبتنی بر داده‌های امروزی داشته باشند.

اینجاست که فضای ذخیره‌سازی مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند به تصویر کشیده شود. فضای ذخیره‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی به‌روزرسانی‌های مداوم و بی‌درنگ را از منابع مختلف داده‌های سازمانی ارائه می‌کند، آنها را بهینه می‌کند و سایر کارهای خودکار هوشمند را بدون دخالت انسانی روی آنها انجام می‌دهد.

بنابراین، این سوال مطرح می شود – مزایای ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟ بیایید به روش‌های کلیدی که AI/ML می‌تواند چشم‌انداز ذخیره‌سازی را در سال‌های آینده تغییر دهد، عمیق‌تر بپردازیم.

در این دنیای دیجیتال، شرکت ها در حال حاضر به دلیل حجم عظیم داده ها با چالش های زیادی در تحلیل داده ها مواجه هستند. این را می توان با استفاده از هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) حل کرد. AIOps یک الگوی نوظهور است که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کار، اجرا، تجزیه و تحلیل و تبدیل داده ها برای به دست آوردن بینش های ارزشمند و بهبود انبار داده ها استفاده می کند.

بر اساس گزارش های IDG، داده های سازمانی بیش از دو برابر میزان داده های مصرف کننده در پنج سال آینده خواهد بود. پیش بینی می شود تا سال 2025 داده های جهانی به 175 زتابایت افزایش یابد و انتظار می رود حجم کل داده ها بین سال های 2022 و 2026 بیش از دو برابر شود. از آنجایی که داده ها سوخت هوش مصنوعی هستند، سیستم های ذخیره سازی داده های قدیمی باید به سیستم های هوشمندتر تبدیل شوند. یک راه حل ذخیره سازی با قابلیت هایی مانند یادگیری عمیق و پردازنده های GPU برای ارائه بینش در زمان واقعی. این می تواند مزایای عمده ای از ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی داشته باشد. تصویر زیر راه های کلیدی را نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند فناوری های ذخیره سازی را تغییر دهد.

تصویر: هوش مصنوعی Keyways در حال تغییر فضای ذخیره سازی استتصویر: هوش مصنوعی Keyways در حال تغییر فضای ذخیره سازی است
تصویر: هوش مصنوعی Keyways در حال تغییر فضای ذخیره سازی است
  • مقیاس پذیری: سیستم های هوش مصنوعی باید حجم عظیمی از داده ها را در یک بازه زمانی کوتاه پردازش کنند. این حجم داده نیازهای ذخیره سازی زیادی را ایجاد می کند. مدیریت این مجموعه داده‌ها نیازمند یک سیستم ذخیره‌سازی است که می‌تواند به صورت خودکار یا هوشمندانه بر اساس نیاز مقیاس‌بندی شود. این به راحتی با ذخیره سازی ابری مبتنی بر هوش مصنوعی امکان پذیر است.
  • ذخیره سازی داده های مشترک: در دنیای غنی از داده، داده های به اشتراک گذاشته شده ارزش بیشتری نسبت به داده های ذخیره شده دارند. فضای ذخیره‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی از تحلیل‌های مدرن و بارهای کاری هوش مصنوعی استفاده می‌کند و پلتفرم‌های ذخیره‌سازی در مقیاس بزرگ را فراهم می‌کند که زمان خرابی را به بینش‌هایی برای کسب‌وکارهای مبتنی بر داده تبدیل می‌کند.
  • بینش داده ها: ذخیره سازی مجهز به هوش مصنوعی از ابزارها و فرآیندهای تحلیلی مختلفی استفاده می کند که بینش داده های فوق سریع و با کارایی بالا را در مورد میلیاردها شی و فایل ذخیره شده ارائه می دهد. این بینش داده ها برای شرکت ها برای تصمیم گیری های تجاری مهم مفید است.
  • گزارش و هشدار: سیلوهای مجهز به هوش مصنوعی به تولید گزارش در مورد عملکردهای داده و بینش ارائه شده کمک می کنند. این اجازه می دهد تا سیستم های هشدار پیکربندی شوند تا مشکلات ذخیره سازی داده ها یا ناهنجاری های داده را برطرف کنند. یکی از سیستم های گزارش دهی هوشمند که توسط ذخیره سازی هوش مصنوعی فعال می شود، Power BI مایکروسافت است. این چرخه زندگی داده های یادگیری را افزایش می دهد و به سازماندهی ذخیره سازی انواع خاصی از داده ها به بهترین شکل ممکن کمک می کند.
  • پیش بینی شکست: خرابی های ذخیره سازی می تواند تاثیر قابل توجهی بر بهره وری داشته باشد. هنگامی که خرابی رخ می دهد، باید داده های از دست رفته را پیدا کنید (در صورت وجود) و سپس داده ها را از یک نسخه پشتیبان یا یک کپی بازیابی کنید. این زمان می برد و مانع از بهره وری می شود. تشخیص خرابی و بازیابی اطلاعات از نقطه خرابی را می توان به راحتی با انبار داده های مبتنی بر هوش مصنوعی تشخیص داد.
  • مقرون به صرفه: ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی به تعیین سودمندی و الگوهای استفاده از داده های ذخیره شده کمک می کند. این به تصمیم گیری های کلیدی برای تعیین نوع ذخیره سازی، داده های مهم و داده های ناخواسته کمک می کند. این به نوبه خود به سازمان ها کمک می کند تا در ظرفیت ذخیره سازی داده ها سرمایه گذاری عاقلانه داشته باشند و در هزینه های مربوط به ذخیره سازی مقادیر زیادی داده صرفه جویی کنند.

درک مزایای ذخیره سازی با هوش مصنوعی و روشی که می تواند عملیات سازمانی را تغییر دهد. همچنین مهم است که اهمیت ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی را در مقایسه با ذخیره سازی ابری بررسی کنیم. مزایای مختلف استفاده از ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با ذخیره سازی ابری معمولی عبارتند از:

  • ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می کند حجم های نرم افزاری و مقرون به صرفه را مستقر کنید. این اجازه می دهد تا داده ها به گونه ای ذخیره شوند که مشتریان بتوانند به راحتی قدرت آن را برای انجام اقدامات مختلف مبتنی بر بینش آزاد کنند.
  • مزیت دیگر ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی نسبت به ذخیره سازی ابری معمولی این است خودکار کردن مشاغل مرتبط با زیرساخت، ظرفیت، مدیریت ذخیره سازی و نگهداری.
  • فضای ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی بیشتر است ساختار چابک و انعطاف پذیر.
  • شاید کنترل هوشمند دسترسی داده‌های مرکز داده را به صورت پویا هدایت می‌کند و خنک‌سازی مرکز داده را به‌طور خودکار تنظیم می‌کند، بنابراین مصرف انرژی را بهینه می‌کند.
  • هوش مصنوعی افزایش می یابد امنیت و قابلیت اطمینان ذخیره سازی. فضای ذخیره‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی دارای ویژگی‌های امنیتی هوشمند برای تشخیص از دست رفتن داده/بسته در حین انتقال یا در مراکز داده است. این به جلوگیری از از دست رفتن داده ها و افزایش در دسترس بودن و سرعت اجرا در زمان خرابی کمک می کند.
  • ذخیره سازی عصبی این یکی دیگر از ویژگی های نوظهور ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی است. در ذخیره سازی لایه عصبی، ذخیره سازی می تواند مشکلات و فرصت ها را بدون دخالت انسان تشخیص دهد و به آنها پاسخ دهد.

تصویر زیر اجزای کلیدی درگیر در معماری ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان می دهد که برای بهبود عملکرد کلی ذخیره سازی و زیرساخت مورد نیاز است. این پادکست توضیح می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه با فضای ذخیره‌سازی مرتبط است و هوش مصنوعی از چه راه‌هایی به راه‌حل‌های ذخیره‌سازی کمک می‌کند.

تصویر: اجزای اصلی یک معماری ذخیره سازی هوش مصنوعیتصویر: اجزای اصلی یک معماری ذخیره سازی هوش مصنوعی
تصویر: اجزای اصلی یک معماری ذخیره سازی هوش مصنوعی

سخت افزار شتاب GPU به انجام پردازش سریع و عملیات محاسباتی بزرگ کمک می کند. از سوی دیگر، سیستم‌های HPC برای مدیریت بارهای کاری هوش مصنوعی برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی انتها به انتها مورد نیاز هستند. حافظه فلش NVMe به عنوان یک رسانه ذخیره سازی سریع عمل می کند تا از قابلیت های بازیابی سریع ذخیره سازی پشتیبانی کند.

افکار فراق

در نتیجه، از آنجایی که نیازهای هوش مصنوعی باعث بزرگ‌تر شدن سیستم‌های ذخیره‌سازی می‌شود، توانایی مهندسان انسانی برای مدیریت، نظارت و نگهداری ذخیره‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ به یک گلوگاه در مقیاس‌پذیری و عملیات کارآمد تبدیل می‌شود. در حالی که شرکت‌ها می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را از طریق این سیستم‌ها و برنامه‌های ذخیره‌سازی جمع‌آوری کنند، تولید اطلاعات عملی بدون یک سیستم ذخیره‌سازی هوشمند و خودکار که بتواند داده‌ها را در زمان واقعی پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل کند، دشوار می‌شود.

سازمان ها به طور فزاینده ای بازی ذخیره سازی خود را با محبوب ترین رویکردها مانند ذخیره سازی تعریف شده توسط نرم افزار، ذخیره سازی به عنوان یک سرویس، ذخیره سازی چند ابری ترکیبی، زیرساخت های همگرا و همگرا، آرایه های SSD و فلش، ذخیره سازی الکترونیکی الاستیک و بیشتر. طیف وسیعی از خدمات معماری ذخیره سازی Calsoft، IP های شتاب دهنده کلید در دست، و تخصص مشاوره در فن آوری های پیشرفته به مشتریان ما کمک می کند تا محصولاتی ایجاد کنند که تحولات مرکز داده و ابتکارات مجازی سازی را هدایت می کند.

منبع: https://www.calsoftinc.com/blogs/how-ai-is-reshaping-storage-technologies.html