Yapay Zeka Çağı İçin Depolama Stratejisini Yeniden Düşünmek
Yapay zekâ iş yükleri arttıkça, veri hem zekânın kaynağı hem de onu sınırlayan darboğaz haline gelir.
Yapay zeka, geleneksel işletme modellerinin başa çıkmak üzere tasarlanmadığı yeni altyapı baskıları getiriyor.
Geleneksel depolama modelleri, verilerin saklanmasına öncelik veriyordu. Yapay zeka iş yükleri, ortamlar genelinde veri alma hızı, erişilebilirlik ve sürekli veri işleme kapasitesine giderek daha fazla öncelik vermektedir.
Veriler uç noktalar, bulut ve merkezi ortamlar arasında genişledikçe, merkezi işletim modelleri gecikme, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından giderek artan verimsizliklere yol açmaktadır.
Yapay zekâ ortamları büyüdükçe, yalnızca fiziksel alanı genişleterek ölçeklendirme yapmak giderek daha pahalı hale geliyor.
Kısa vadeli planlamaya dayanan kuruluşlar, yapay zekâya olan talebin hızlanmasıyla birlikte artan operasyonel karmaşıklık ve yavaşlayan altyapı ölçeklenebilirliğiyle sıklıkla karşı karşıya kalmaktadır.
Altyapı, operasyonlar, finans ve yapay zeka liderliği, yapay zekayı etkili bir şekilde ölçeklendirmek için giderek daha fazla uyumlu planlama modellerine ihtiyaç duyuyor.
Yapay zekâdan elde edilen yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için, depolama alanının işlem gücü yatırımlarıyla eş zamanlı olarak ölçeklenmesi gerekir. Depolama alanında gecikme yaşanırsa, işlem gücü atıl kalır, GPU'lar düşük performans gösterir ve verimlilik düşer. Finansal performans, depolama stratejisinin bir sonucudur.
Modern yapay zeka altyapısı, kuruluşların verilerin nasıl depolandığı, erişildiği ve ölçeklendirildiği konusunda yeniden düşünmelerini giderek daha fazla gerektiriyor.
Yapay zekâ iş yükleri, verileri giderek daha çok üretildiği ve tüketildiği yere doğru çekiyor. Depolama stratejisi, verilerin geçmişte nerede saklandığını değil, nerede saklanmak istediğini dikkate almalıdır.
Modern stratejiler, yapay zeka iş yüklerinin verimlilik, erişim modelleri, kapasite ve yönetişim gereksinimlerine bağlı olarak, depolama ortamları ve medya türleri arasında verilerin akıcı bir şekilde taşınmasını ve katmanlandırılmasını planlar.
Yapay zekâ veri merkezlerinde güç ve alan birincil kısıtlamalar haline gelirken, terabayt/watt ve metrekare başına verimlilik, büyük ölçekte çıkarım ekonomisi sağlamak için yeni optimizasyon ölçütleri oluyor.
En dayanıklı depolama stratejileri, yeni veri türlerini, iş yüklerini ve tüketim modellerini öngörerek, depolama tedarikini yapay zeka yol haritaları ve uzun vadeli kapasite planlamasıyla uyumlu hale getirir.
Şunları öğreneceksiniz:
Seagate, yapay zeka ölçeğinde altyapı büyümesi, erişilebilirlik ve uzun vadeli planlama konularında yol göstermek için dünyanın en veri odaklı kuruluşlarının birçoğuyla çalışmaktadır.
Bu çerçeve, işletme liderlerinin altyapı kısıtlamalarının nerede ortaya çıktığını ve bundan sonra ne olacağına nasıl hazırlanacaklarını daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Yapay zeka ölçeğinde veri altyapısı için tasarlandı.
Mozaic™, HAMR teknolojisinden yararlanarak ölçeklenebilir, olağanüstü depolama yoğunluğu sağlayan, veri merkezi kapasite genişlemesini hızlandıran ve müşterilerin yapay zeka destekli inovasyondaki hızlı artışa ayak uydurmasına yardımcı olan çığır açan bir sabit disk platformudur.
Exos sistemleri, Seagate sürücülerini ve muhafazalarını, aşırı yoğunluk, ağır hizmet dayanıklılığı ve yüksek verimlilik için optimize edilmiş kapsamlı bir portföyde bir araya getiriyor.
Seagate'in Exos sabit diskleri son teknoloji bulut ve işletme ortamlarında yapay zeka ve veri yoğunluğu yüksek uygulamalar için olağanüstü depolama kapasitesi ve güç verimliliği sunar.