Yapay zekâ, altyapı planlamasını değiştiriyor - işte nedenleri

Yapay zekâ iş yüklerinin çeşitlenmesiyle birlikte, veri altyapı kararlarının temel belirleyicisi haline geliyor

Altyapı planlaması uzun zamandır istikrar üzerine kurulmuştur; kuruluşlar platformları seçmiş, teknolojileri onaylamış, mimarileri standartlaştırmış ve ardından bunları tutarlı ve verimli bir şekilde ölçeklendirmiştir.

Yapay zekâ girişimlerinin pilot aşamayı geçip üretime girmesiyle bu durum değişiyor.

Ekipler artık, yönetişim, uyumluluk ve egemenlik gereksinimlerini karşılarken aynı zamanda giderek artan çeşitlilikteki iş yüklerini, dağıtım ortamlarını ve iş gereksinimlerini destekliyor. Bazı yapay zeka uygulamaları halka açık bulutlarda çalışırken, diğerleri şirket içi sunucularda veya uç noktalarda kalır.

Bu arada, teknolojinin hızlanan gelişimi, her zamankinden daha fazla model seçeneği ve uygulama olanağı yaratıyor. Altyapı kararları artık tek bir standart mimari belirlemekten ziyade, uyum sağlama esnekliğini korumaya odaklanıyor.

Yapay zekâ iş akışlarında modeller giderek daha çok birbirinin yerine kullanılabilir hale geliyor. Kuruluşlar, maliyet, performans veya iş gereksinimlerine bağlı olarak farklı görevleri farklı modellere yönlendirebilirler. Yüksek performanslı yapay zeka modelleri, hiper ölçekli altyapılardan yerel cihazlara kadar daha geniş bir yelpazedeki ortamlarda ortaya çıkıyor. Altyapı sağlayıcıları ayrıca daha modüler ve değiştirilebilir bilgi işlem mimarileri planlıyorlar.

Bütün bunlar daha geniş kapsamlı bir değişime işaret ediyor: Yapay zeka altyapısı daha dinamik hale geliyor ve altyapı kararları giderek iş yüküne özgü hale geliyor. Çoğu durumda bunun sebebi verilerdir.

Verilerin değişen değeri

Yapay zeka, sistemler, iş akışları ve uygulamalar genelinde verilerin yeniden kullanımına yönelik yeni fırsatlar yaratıyor. Bu uygulamaların verilerin nerede saklanacağı, nasıl yönetileceği, kimlerin erişebileceği, ne sıklıkla taşınacağı ve ne kadar süreyle saklanması gerektiği konusunda farklı gereksinimleri vardır. Gizlilik, egemenlik, gecikme süresi, ekonomik faktörler ve operasyonel hususlar da bu mimari kararlarını etkiler.

Bu, altyapının giderek tek tip bir dağıtım yaklaşımından ziyade verilerin gereksinimlerine göre şekillendiği anlamına gelir. Tarihsel olarak, kuruluşlar bilinen iş sorularını yanıtlamak için veri toplarlardı. Analitik analizler gelecekteki sonuçları tahmin etmeye yardımcı oldu, ancak soruların kendileri genellikle önceden anlaşılıyordu.

Yapay zekâ sayesinde müşteri etkileşimleri, operasyonel geçmiş, yönetim kayıtları, kurumsal bilgi ve iş bağlamı, birden fazla sistem, iş akışı ve uygulama genelinde yeniden kullanılabilir.

Yeni uygulamalar, gelecekteki modelleri, iş akışlarını ve kararları bilgilendirebilecek yeni veriler ürettiğinden, saklanan veriler gelecekteki değer yaratımına girdi oluşturur.

Veriler altyapıdan daha uzun süre varlığını sürdürdüğünde

Sektördeki görüşmelerimde, verilerin bireysel işlem döngüleri sona erdikten çok sonra bile varlığını sürdürdüğü giderek daha açık hale geldi. Modeller, altyapı ve uygulamalar değişebilir, ancak veriler aynı kalır.

Sonuç olarak, birçok kuruluş ticari olarak temin edilebilen modelleri kendi özel verileriyle birleştirmenin faydalı olduğunu keşfediyor. Bu durumda, verileri saklama, yönetme, erişme ve yeniden kullanma yeteneği önem kazanır. Veriler genellikle onları işlemek için kullanılan altyapıdan daha uzun süre varlığını sürdürdüğü için, kuruluşlar teknolojiler geliştikçe uyum sağlayabilen mimarilere daha fazla önem veriyor.

Yeni teknolojileri benimseme ve altyapıyı daha hızlı bir şekilde nitelendirme yeteneğine sahip olmak istiyorlar. Her şeyi sıfırdan yeniden inşa etmeye gerek kalmadan değişen gereksinimlere yanıt vermelerini sağlayan mimariler istiyorlar.

Ayrıca, teknoloji katmanları arasındaki katı bağımlılıkları azaltan uyarlanabilir altyapı modellerine olan ilginin de arttığını görüyorum. Bu esneklik, değişen iş yüklerine, teknolojilere ve iş önceliklerine yanıt verebilmek için yeterli seçenek sunmayı amaçlamaktadır.

Yapay zekâ iş operasyonlarına daha fazla entegre oldukça, altyapı kararları giderek daha çok veriye dayalı olarak şekillenecektir: verilerin nerede bulunduğu, nasıl yönetildiği, ne kadar süreyle değerli kaldığı ve giderek artan sayıda uygulama ve iş yükünde ne kadar etkili bir şekilde yeniden kullanılabileceği.

Verilerin uzun vadeli değerine odaklanan esnek bir altyapı oluşturmak, yapay zekanın geleceğinde belirleyici bir avantaj olacaktır.

Daha fazla bilgi: Seagate Depolama Stratejisi Değerlendirmesine katılın ve daha esnek, geleceğe hazır bir altyapı oluşturma fırsatlarını keşfedin.