Los centros de datos desempeñan un papel central en las operaciones empresariales globales, y la mayoría de las empresas de todo el mundo cuentan con dos o más centros de datos operativos. Sin embargo, uno de los retos a los que se enfrentan estas empresas es el exceso de datos sin la capacidad de utilizarlos eficazmente para tomar decisiones. Esto puede suponer una gran ventaja para las empresas, sobre todo si han acumulado una gran cantidad de datos para alimentar estos sistemas. Existen dos grandes categorías a tener en cuenta: el aprendizaje automático( ML) y el aprendizaje profundo( DL). Es esencial comprender las diferencias entre estos procesos y los tipos de datos con los que interactúan a la hora de elegir el más adecuado para la empresa. El ML es muy adecuado para procesar grandes cargas de trabajo, por lo que resulta eficaz para formar árboles de decisión. La precisión de los modelos de ML mejora con los datos almacenados como base. Sin embargo, estas cargas de trabajo requieren una plataforma de almacenamiento adecuada que pueda permitir el crecimiento de la demanda y el almacenamiento de datos a medida que se recogen y muestrean los datos. Por otra parte, DL tiene como objetivo minimizar los procesos de pensamiento y representar el mundo a través de una jerarquía de conceptos. A diferencia deML, DL se basa en redes neuronales en lugar de en árboles de decisión. El entrenamiento de los modelos DL requiere un sistema potente de GPU que proporcione la potencia de cálculo necesaria, y estos sistemas se benefician de tantos datos como sea posible para ser eficaces.

LasplataformasMLyDLseconsideranmáslascargasde trabajode altaentrada% 2de salida que las de octava entrada. Comprender el objetivo de la aplicación y el almacenamiento de datos es crucial para garantizar un procesamiento adecuado con la metodología de carga de trabajo correspondiente. Los operadores deben considerar la solución de almacenamiento que desean aplicar y tomar medidas preventivas para evitar fallos en el sistema. La elección de la función de IA adecuada es sólo el principio; la integración es otro aspecto a tener en cuenta. La construcción de un conjunto de almacenamiento de IA puede ser un reto, y los productos de almacenamiento preempaquetados que combinan software de IA, CPU, GPU, redes y almacenamiento populares pueden ser una solución tentadora. Sin embargo, estas soluciones preempaquetadas tienen un coste significativo. La colaboración con los proveedores, la solicitud de demostraciones y las evaluaciones son pasos importantes para garantizar que la función de la IA y la plataforma de almacenamiento elegidas se ajustan a los requisitos de la empresa. En conclusión, la selección de la plataforma de almacenamiento de IAI más adecuada implica tener en cuenta factores como el coste, la escalabilidad y el rendimiento. Dado el volumen de datos en cuestión, tomar la decisión correcta es crucial para las organizaciones. Colaborar con los proveedores, conocer las capacidades de los productos y solicitar demostraciones es esencial para tomar decisiones de compra bien informadas.