Siete formas en que la IA transformará el almacenamiento de datos

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La rápida adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/AM) en el último año ha transformado prácticamente todo, marcando el comienzo de una nueva era de innovación y crecimiento que el mundo nunca ha 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 el mundo actual impulsado por los datos.

¿Cómo podría ser el cambio? Aquí hay siete formas en que AI/ML podría transformar el panorama del almacenamiento en 2024:
1.Almacenamiento por niveles:
El almacenamiento por niveles ha existido durante décadas, permitiendo a las organizaciones aprovechar diferentes tipos de medios de almacenamiento en función de los requisitos de capacidad, velocidad, coste, seguridad y otros factores. Más recientemente, las secuencias de comandos preescritas introdujeron cierto nivel de automatización del proceso, pero la implementación del almacenamiento por niveles sigue siendo un esfuerzo relativamente manual.

La IA/ML puede ofrecer la oportunidad de automatizar completamente el almacenamiento por niveles analizando los patrones de acceso y uso para asignar de forma inteligente los datos al nivel de almacenamiento óptimo. Y, dado que los modelos siempre están aprendiendo, la IA/ML podrá adaptarse a las condiciones cambiantes en tiempo real, lo que en última instancia impulsará las 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. La IA/ML puede analizar el contexto de los datos y los metadatos asociados para clasificar automáticamente grandes volúmenes de información en unidades consumibles ordenadas y organizadas. Los posibles casos de uso de la clasificación y el etiquetado son intrigantes, incluidos 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 IA/ML para crear ataques más sofisticados a escala, y los equipos de ciberseguridad están empezando a contraatacar integrando las capacidades de IA/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 requerirá 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 impulsado por los 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 más eficazmente 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 prevenir y solucionar problemas antes de que se conviertan en un problema grave que provoque tiempo de inactividad. La IA/ML también podría ayudar con el tiempo de inactividad planificado, identificando el momento más óptimo para desconectar los sistemas para un mantenimiento regular y preventivo.

6. Análisis del costo total de propiedad: La comprensión del 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, las redes y el mantenimiento, son casi imposibles de calcular por los humanos. La IA/ML, en cambio, podría aprender a tener en cuenta estos costes a lo largo de todo el ciclo de vida de los sistemas de almacenamiento. Comprender el coste total de propiedad de estos sistemas permitiría tomar decisiones informadas para la optimización de costos y la asignación de recursos.

7.Gestión de recursos: La IA/ML también podría ayudar en la configuración, optimización y reasignación de recursos informáticos y de almacenamiento. Esto puede conducir a una mejora significativa de la utilización de los recursos, un mayor rendimiento del sistema y una mayor disponibilidad de los datos. Estos beneficios pueden amplificarse cuando se combinan con NVMe sobre tejidos (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 fiables y escalables.

Las implicaciones de la IA/ML en el almacenamiento serán profundas. Desde la gestión inteligente de datos y la asignación optimizada de recursos hasta la mejora de la seguridad y la eficiencia del almacenamiento, la IA cambiará radicalmente la forma en que las organizaciones perciben y utilizan los sistemas de almacenamiento.

El almacenamiento será algo más que capacidad y rendimiento. Tendrá más que ver con la inteligencia y la eficiencia. A medida que las organizaciones continúen 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.

Fuente: Presswire

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