Yapay zeka teknolojisinin ne anlama geldiğini kavradıkça, muhtemelen şok edici bir gerçek ortaya çıkıyor: Yapay zekanın gücü sunucular veya hatta GPU’lar değil, veridir. Veriler, çığır açan hizmetlere ve içgörülere yol açan algoritmaları şekillendirir. Ancak verilerden değer elde etmek ve yapay zekanın sunduğu yeni fırsatlardan yararlanmak için verileri saklama ve kullanıcılarınızın kullanımına sunma şekliniz değişmelidir. Veriler sürdürülebilir ve ekonomik bir şekilde depolanmalı ancak aynı zamanda her zaman kolayca erişilebilir olmalıdır. Silme kodlu nesne depolamaya dayalı yeni bir çoklu depolama teknolojisi yaklaşımı, şimdiye kadar çelişen bu hedefleri uzlaştırabilir.
Yapay zekanın yeni olanakları şaşırtıcı yeni fırsatlar sunuyor ve her sektörde yeni bir teknoloji yarışını körüklüyor. Birçok kuruluşun genellikle onlarca yıldır depoladığı, daha önce atıl durumda olan çevrimdışı veriler artık yapay zeka modellerini beslemek ve eğitmek ve yeni değer çıkarma turlarını teşvik etmek için kullanılabilir. Ancak bunun başarılı olması için kuruluşların yüksek performanslı, sürdürülebilir, uygun maliyetli ve bu yeni veri iş akışlarının benzersiz ihtiyaçları için verileri kolayca kullanılabilir hale getiren doğru veri depolama teknolojilerine ihtiyacı vardır.
Bant Sürdürülebilirlik ve Maliyet Açısından Avantajlar Sunar
Geçmişte, yapılandırılmamış verilerin çoğuna ilk kullanımdan sonra asla ihtiyaç duyulmayacağı ya da duyulsa bile çok nadiren ihtiyaç duyulacağı varsayılırdı. Buna göre, nadiren kullanılan bu tür verilerin uzun vadeli veya “soğuk” bir arşivde saklanması mantıklıydı. Bunun için tercih edilen depolama ortamı, düşük maliyeti, dayanıklılığı ve sürdürülebilirliği nedeniyle tipik olarak banttı. Dahası, ucuz teyp setleri daha sonra çıkarılabilir ve tesis dışında saklanabilir. Ancak, arşivlenen verilere sık sık erişilmesi ve yeniden kullanılması gerektiğinde bu strateji uygulanabilir değildir ve bu durum özellikle yapay zeka modeli eğitimi için verilerin elenmesi ve düzenlenmesi sırasında geçerlidir.
Yapay Zeka Çağında Soğuk Verilerin Kolayca Kullanılabilir Olması Gerekiyor
Yapay zeka modelleri büyük miktarda yapılandırılmamış veri üzerinde eğitilir. Eğitime ne kadar çok veri girilebilirse ve bu verileri ne kadar iyi etiketleyip eğitime hazırlayabilirseniz, sonuçlar da o kadar keskin ve faydalı olacaktır. Ve bu tek seferlik bir teklif değildir – birbirini takip eden eğitim çalışmaları ve yeni, değiştirilmiş verilerin eklenmesi, YZ kapasitesini sıçramalar ve sınırlar içinde büyütebilir. Dahası, eğer bir şirket YZ ile farklılaştırılmış bir avantaj elde etmek istiyorsa, kuruluşlar, benzersiz rekabet ortamlarına göre uyarlanmış hassas ve güçlü yetenekler geliştirmek için kendi benzersiz verilerini tutmalarına ve kullanmalarına olanak tanıyan bir veri altyapısına güvenmelidir.
Veri iş akışlarının bu yeni vizyonunda, eski soğuk depolama yaklaşımlarının ve çevrimdışı verilerin işe yaramayacağı açıktır. Yapılandırılmamış verilerden en yüksek değeri elde etmek için soğuk verilerin de aktif veriler kadar kolay erişilebilir olması gerekir.
Teyp Üzerinde Nesne Depolama, Verilere Hızlı Erişim için Aktif Bir Arşiv Sağlar
Sürdürülebilirlik, düşük maliyet ve muazzam seviyelere ölçeklenebilen olağanüstü veri kullanılabilirliği gibi görünüşte çelişkili olan bu hedefleri dengelemek için, yapay zeka çağında uygun bir depolama stratejisi çeşitli özellikler sunmalıdır. Birden fazla depolama teknolojisi sunan, ilk olarak verileri erişilmek ve üzerinde çalışılmak üzere silme kodlu flash veya sabit sürücüler gibi yüksek performanslı bir katmana yerleştiren bir çözüm gerektirir. Yine de aynı ad alanında verileri şeffaf bir şekilde soğuk, son derece ekonomik ve esnek bir katmana taşıyın.
Bu depolama teknolojilerinin her ikisini de içeren S3 uyumlu bir nesne depolama sistemi – silme kodlamasıyla birlikte (flash/HDD ve teyp) – yüksek performans sunmak, gerektiğinde hiper ölçek düzeyine ölçeklendirmek ve verileri kolayca erişilebilir hale getirirken kuruluşların sürdürülebilirlik ve depolama maliyeti hedeflerine ulaşmasını sağlamak için çığır açan bir çözüm olabilir. Bu tür bir çözüm, kuruluşlara kendi özel bulutlarını oluşturmanın her türlü faydasını sağlar ve bu bulut kolayca ve sorunsuz bir şekilde exabayt ve ötesine genişletilebilir.
Her sektör kendi yapay zeka veri hatlarını ve altyapısını oluşturmak için harekete geçerken, dikkatlice düzenlenmiş ve etiketlenmiş verilerin daha önce mümkün olmayan muazzam yeni içgörülerin ve yeteneklerin kilidini açabilecek kritik bir kaynak olduğu açıktır – ancak bu iş akışlarının gerçekten başarılı olması için sürdürülebilirlik ve maliyet etkinliği açısından optimize edilmesi gerekir. Yaşam ve yer bilimleri, medya prodüksiyonu, üretim veya kamu gibi dikey alanlarda çözümler geliştiren şirketler için, tek bir çözümde hem ‘sıcak’ hem de ‘soğuk’ depolamayı kapsayan nesne depolama, yapay zeka çağında gelişen veri depolama hedeflerine ulaşmak için sürdürülebilir, uygun maliyetli, güvenli ve sağlam bir yol sunar.
