AI規模に対応する準備はできていますか？

従来のストレージモデルでは、データの保存期間が重視されていました。AIワークロードでは、環境を問わず、検索速度、アクセス性、および持続的なスループットがますます重視されるようになっています。

エッジ、クラウド、コア環境にわたってデータが増大するにつれ、一元化された運用モデルでは、レイテンシ、コスト、スケーラビリティの面で非効率性がますます顕著になっています。

AI環境が拡大するにつれ、物理的な設置面積の拡大のみによるスケーリングは、ますますコストがかさむようになってきています。

短期的な計画に依存している組織では、AIへの需要が加速するにつれて、業務の複雑化が進み、インフラの拡張性が低下する傾向があります。

インフラ、運用、財務、そしてAIの各部門のリーダーは、AIを効果的に拡大していくために、連携のとれた計画モデルをますます必要としています。