La rápida adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML) durante el año pasado ha transformado casi todo, marcando el comienzo de una nueva era de innovación y crecimiento que el mundo nunca había visto. Lo mismo ocurre con el almacenamiento de datos, donde el impacto de las tecnologías será transformador, permitiendo una mayor agilidad empresarial que las empresas necesitan para competir en los tiempos actuales. basada en datos mundo.
¿Cómo podría ser el cambio? Aquí hay siete formas en que AI/ML podrían transformar el panorama del almacenamiento en 2024:
1. Almacenamiento por niveles: El almacenamiento por niveles existe desde hace décadas, lo que permite a las organizaciones aprovechar diferentes tipos de medios de almacenamiento en función de los requisitos de capacidad, velocidad, costo, seguridad y otros factores. Más recientemente, los scripts preescritos introdujeron cierto nivel de automatización de procesos, pero implementar el almacenamiento por niveles sigue siendo un esfuerzo relativamente manual. AI/ML puede brindar la oportunidad de automatizar completamente el almacenamiento por niveles mediante el análisis de patrones de acceso y uso para asignar datos de manera inteligente al nivel de almacenamiento óptimo. Y, como los modelos siempre están aprendiendo, la IA/ML podrá adaptarse a las condiciones cambiantes en tiempo real, impulsando en última instancia capacidades óptimas de precio por rendimiento.
2. Clasificación y etiquetado: La clasificación y el etiquetado es otra tarea importante, aunque manual, que ofrece oportunidades para una mayor automatización. AI/ML puede analizar el contexto de los datos y los metadatos asociados para categorizar automáticamente grandes volúmenes de información en unidades consumibles ordenadas y organizadas. Los posibles casos de uso para la clasificación y el etiquetado son intrigantes, incluido el comercio, la gestión de contenidos y cualquier otro proceso que dependa de la funcionalidad de búsqueda.
3. Seguridad y mitigación de amenazas: Los actores de amenazas han estado utilizando AI/ML para crear ataques más sofisticados a escala, y los equipos de ciberseguridad están comenzando a contraatacar integrando capacidades de AI/ML en toda la pila de seguridad empresarial. Esto incluye una detección de amenazas más avanzada, una mejor visibilidad de los activos vulnerables y una mayor productividad y eficiencia en todas las operaciones de seguridad. Se necesitará un almacenamiento de datos altamente confiable para administrar y analizar las montañas de datos de seguridad que se generan a partir de docenas de herramientas de monitoreo.
4. Deduplicación y compresión: La deduplicación y la compresión pueden ayudar a las organizaciones a maximizar los recursos de almacenamiento en el mundo actual basado en datos. La IA/ML podría aprovecharse para revisar enormes conjuntos de datos en toda la organización e identificar oportunidades para deduplicar o comprimir conjuntos de datos, lo que permitirá a las organizaciones aprovechar de manera más efectiva su capacidad total de almacenamiento.
5. Mantenimiento predictivo: El tiempo de inactividad no planificado cuesta a las organizaciones miles de millones de dólares en pérdida de productividad cada año. El mantenimiento predictivo impulsado por IA/ML podría permitir a las organizaciones analizar el rendimiento y el estado del almacenamiento en tiempo real para evitar y solucionar problemas antes de que se conviertan en un problema importante que provoque un tiempo de inactividad. AI/ML también podría ayudar con el tiempo de inactividad planificado, identificando el momento más óptimo para desactivar los sistemas para realizar un mantenimiento preventivo regular.
6. Análisis del coste total de propiedad: Conocer el costo real de las implementaciones de almacenamiento podría transformar la forma en que las organizaciones asignan los recursos de almacenamiento en toda la organización. Los costos ocultos, como el consumo de energía, la conexión en red y el mantenimiento, son casi imposibles de descubrir para los humanos por sí solos. AI/ML, por otro lado, podría aprender a tener en cuenta estos costos durante todo el ciclo de vida de los sistemas de almacenamiento. Comprender el TCO de estos sistemas permitiría tomar decisiones informadas para la optimización de costos y la asignación de recursos.
7. Administracion de recursos: AI/ML también podría ayudar con la configuración, optimización y reasignación de recursos informáticos y de almacenamiento. Esto puede conducir a una utilización de activos significativamente mejorada, un mejor rendimiento del sistema y una mayor disponibilidad de datos. Estos beneficios se pueden amplificar cuando se combinan con NVMe sobre estructuras (NVMe-oF), que puede mejorar las velocidades de transferencia de datos, la eficiencia, la escalabilidad y la utilización de recursos. Los algoritmos de IA podrían ajustar dinámicamente los recursos y parámetros de almacenamiento en tiempo real, gestionar de forma inteligente los datos en diferentes niveles o recursos y mantener de forma predictiva el estado del sistema para garantizar una gestión de datos eficiente y eficaz. Combinar la IA con NVMe-oF podría ser un paso crucial hacia la gestión del volumen de datos en rápida expansión para ofrecer soluciones de almacenamiento compartido más confiables y escalables.
8. Ajuste fino de generación aumentada de recuperación: En el contexto de mejorar el papel de la IA en el almacenamiento de datos, Ajuste RAG surge como un avance fundamental. Al integrar técnicas RAG, los sistemas de IA pueden aprovechar un vasto depósito de conocimiento externo para mejorar la precisión y relevancia de las soluciones de almacenamiento de datos. Este enfoque mejora la eficiencia de la recuperación y gestión de datos y aumenta significativamente la capacidad de la IA para predecir y adaptarse a futuras necesidades de almacenamiento. La incorporación del ajuste RAG en las estrategias de almacenamiento de datos impulsadas por IA ejemplifica la evolución continua hacia sistemas de almacenamiento más inteligentes, receptivos y eficientes.
AI/ML está marcando el comienzo de una nueva era de almacenamiento inteligente
Las implicaciones de la IA/ML en el almacenamiento serán profundas. Desde la gestión inteligente de datos y la asignación optimizada de recursos hasta una mayor seguridad y eficiencia del almacenamiento, la IA remodelará fundamentalmente la forma en que las organizaciones perciben y utilizan los sistemas de almacenamiento.
El almacenamiento será algo más que capacidad y rendimiento. Se tratará más de inteligencia y eficiencia. A medida que las organizaciones continúan aprovechando el poder de la IA/ML en sus estrategias de almacenamiento, podemos anticipar un panorama centrado en los datos que sea más receptivo, seguro y rentable.
La aparición de la IA en el almacenamiento es emocionante y transformadora, y ofrece una visión de las posibilidades ilimitadas de las soluciones de almacenamiento inteligentes y adaptables.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/
