<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1159528794088341&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

CANAL WESTCON
Toda informação da tecnologia está aqui.

Quais os impactos da Inteligência Artificial para o armazenamento de dados?

Para lidar com grandes volumes de dados, os engenheiros de Data Centers precisam projetar algoritmos para balancear a carga de trabalho do servidor.

 

A integração de dados combinada com a automação consciente não é o futuro do armazenamento automático. É o presente. As operadoras do setor estão usando iniciativas de ciência de dados, Inteligência Artificial (IA), automação e Big Data para impulsionar as operações, o marketing, a ocupação e o impacto na receita.

Se sua organização está apreensiva sobre o IA ou ciência de dados, pode ser devido à percepção equivocada de cada termo e como eles podem soar como palavras de efeito para os não iniciados.

Para eliminar qualquer confusão, vamos começar definindo cada termo em contexto para o setor de armazenamento e, em seguida, quais os impactos e efeitos no Data Center:

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial, ou IA, é o conceito de utilizar máquinas para executar tarefas e imitar os comportamentos dos seres humanos. A IA existe desde a década de 1950, devido aos avanços de hoje em tecnologia, computação e armazenamento, IA está sendo adotada em vários setores.

IA depende de iniciativas de aprendizado profundo e Machine Learning para obter inteligência e percepção ao longo do tempo. No espaço de armazenamento automático, IA está sendo aproveitada para fornecer interações de clientes hiper-personalizadas. Um exemplo prático de IA em ação são as seleções personalizadas que você vê ao usar o Netflix.

Ciência de Dados

A ciência de dados envolve a extração de grandes conjuntos de dados para prever resultados e produzir insights que forneçam soluções e Business Intelligence. Como a ciência de dados integra conjuntos de dados distintos, os insights produzidos podem ser aplicados em um nível granular, que pode ser rastreado e dimensionado de perto dentro das organizações.

Quando uma organização trabalha com uma equipe para desenvolver um modelo e uma metodologia, as iniciativas de ciência de dados podem ser automatizadas, criando eficiências que estão intimamente ligadas a uma meta ou métrica desejada. No setor de armazenamento, a ciência de dados apresenta oportunidades lucrativas com inúmeras aplicações.

 

New call-to-action

Melhora a segurança

Os Data Centers são propensos a diferentes tipos de ameaças cibernéticas. Os cibercriminosos estão sempre encontrando novas maneiras de obter dados. Para isso, os hackers desenvolvem regularmente cepas mais avançadas de malware e planejam ataques cibernéticos que podem se infiltrar furtivamente nas redes das organizações.

Com esse malware, os hackers podem obter acesso a dados confidenciais de milhões de usuários. Por exemplo, um pesquisador de segurança informou recentemente uma violenta violação de dados que expôs 773 milhões de emails e 21 milhões de senhas. Essa violação de dados pode ser extremamente perigosa.

Conserva energia

Em uma escala global, os Data Centers usam cerca de 416 terawatts de eletricidade. Portanto, o consumo de energia é um problema significativo para eles. Além disso, o consumo de eletricidade dobrará a cada quatro anos à medida que o tráfego global de dados aumentar. Para economizar energia, as organizações estão continuamente procurando por novas soluções.

Gigantes da tecnologia estão usando AI para economizar energia. Por exemplo, o Google implantou a AI para utilizar a energia em seus Data Centers de maneira eficiente. Como resultado, os executivos da empresa reduziram o consumo de energia do sistema de resfriamento do Data Center em 40%. Mesmo 40% das economias podem ser equivalentes a milhões de dólares em economia de energia para um gigante do setor como o Google.

Implementa otimização de servidor

Cada centro de dados consiste em vários servidores físicos e equipamentos de armazenamento para processamento e para guardá-los. Para lidar com grandes volumes de dados, os engenheiros precisam projetar algoritmos para balancear a carga de trabalho do servidor. Essa abordagem mostra-se ineficiente para otimizar o desempenho do servidor devido à crescente taxa de geração e coleta de dados.

Implantar a IA pode ajudar a distribuir a carga de trabalho em vários servidores com a ajuda da análise preditiva. Os algoritmos de balanceamento de carga alimentados por IA podem aprender com os dados do passado para distribuir a carga de trabalho com eficiência. A otimização de servidor baseada em IA pode ajudar a encontrar possíveis falhas nos data centers, reduzir os tempos de processamento e resolver os fatores de risco mais rapidamente do que as abordagens tradicionais.

Inteligência Artificial no data center

Como a IA no Data Center automatiza várias tarefas, a equipe pode trabalhar em outras tarefas. Portanto, as organizações precisam planejar novas funções para este time. Além disso, o ideal é introduzir programas de treinamento para seus funcionários.

Em um futuro próximo, a IA dominará o mundo dos Data Centers, ajudando de forma proativa na recuperação de desastres e na conformidade com as regulamentações. Portanto, os centros de dados devem utilizar a IA para acompanhar as tendências tecnológicas emergentes e obter uma vantagem competitiva.

Posts relacionados

Como a Inteligência Artificial tem revolucionado a produtividade das empresas?

Conheça algumas ferramentas que têm otimizado tempo no ambiente corporativo.

Como a Inteligência Artificial pode revolucionar o e-commerce?

Oferecer um atendimento personalizado para os clientes é crucial para se manter no mercado que está cada vez mais competitivo. Saiba como a AI pode ajudar.

 

6 formas que a Inteligência Artificial pode transformar a experiência de seus clientes

As empresas estão cada vez mais recorrendo à essa tendência para fortalecer o relacionamento com seus clientes.

Escreva seu comentário