Mengubah Strategi Penyimpanan untuk Era AI
Mengubah strategi penyimpanan untuk era inferensi.
AI berkembang dengan kecepatan dan skala yang tidak pernah dirancang untuk didukung oleh infrastruktur serta operasi tradisional. Seiring organisasi menggunakan otomatisasi berbasis AI dan sistem agen, data menjadi sumber kecerdasan sekaligus hambatan yang membatasinya—dan model operasi penyimpanan harus disempurnakan untuk mengoptimalkan cara data tersebut dibuat, diakses, dan dinilai.
Agen AI membutuhkan lebih dari sekadar komputasi—agen AI membutuhkan konteks. Konteks itu terdapat dalam data.
Seiring bertambahnya volume data, perusahaan harus membangun infrastruktur yang mampu berkembang seiring dengan pertumbuhan volume data. Lokasi data tersebut berada, cara data tersebut berpindah, dan seberapa efisien data tersebut dapat diakses saat ini secara langsung membentuk waktu untuk mendapatkan wawasan, sehingga memungkinkan strategi produk baru, serta menentukan hasil bisnis jangka panjang.
Oleh karena itu, perencanaan strategi penyimpanan perlu berevolusi untuk mencapai skala yang dibutuhkan dalam penciptaan nilai berbasis data.
Untuk memaksimalkan ROI dari AI, penyimpanan harus ditingkatkan seiring dengan investasi komputasi. Jika penyimpanan mengalami keterlambatan, daya komputasi tidak akan bergerak, GPU akan berperforma buruk, dan produktivitas akan terhenti. Performa keuangan bergantung pada strategi penyimpanan.
Mengembangkan strategi penyimpanan Anda—secara arsitektur, operasional, dan komersial—menuju model operasi yang berpusat pada data akan menentukan seberapa efektif dan menguntungkan AI dapat memberikan nilai di seluruh perusahaan.
Beban kerja AI semakin banyak menarik data ke tempat data tersebut dihasilkan dan dikonsumsi. Strategi penyimpanan harus mempertimbangkan tempat data ingin disimpan, bukan tempat data tersebut pernah disimpan sebelumnya.
Strategi modern merencanakan pergerakan dan pengelompokan data yang lancar di berbagai lingkungan penyimpanan dan jenis media berdasarkan keluaran, pola akses, kapasitas, dan persyaratan tata kelola beban kerja AI.
Karena daya dan ruang menjadi kendala utama di pusat data AI, terabyte per watt dan per kaki persegi menjadi metrik optimasi baru untuk menghadirkan ekonomi inferensi dalam skala besar.
Strategi penyimpanan yang paling tangguh mengantisipasi jenis data, beban kerja, dan model konsumsi baru, menyelaraskan pengadaan penyimpanan dengan peta jalan AI serta perencanaan kapasitas jangka panjang.
Alat penilaian ini membantu mengidentifikasi hambatan, memberikan informasi untuk percakapan kepemimpinan yang lebih produktif, dan menggerakkan tim dari kesadaran menuju pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Sebagai produsen terkemuka kapasitas penyimpanan data dunia—dan mitra tepercaya bagi banyak organisasi berbasis data paling canggih di dunia—Seagate telah menghabiskan lebih dari empat dekade untuk membentuk cara data disimpan. Posisi ini memberikan sudut pandang unik terhadap data itu sendiri, dan cara membuka nilainya. Hubungi kami hari ini untuk membahas cara kami dapat membantu Anda mengubah penyimpanan menjadi keunggulan strategis.