Центры обработки данных играют центральную роль в глобальных бизнес- операциях, и большинство компаний по всему миру имеют несколько операционных центров обработки данных. Однако одной из распространенных проблем, с которой сталкиваются эти предприятия, является избыток данных без возможности их эффективного использования для принятия решений. Платформы искусственного интеллекта обладают потенциалом для решения этой проблемы путем эффективного анализа всех типов данных, включая видеоданные и данные датчиков, и предоставления ценной информации. Это может дать бизнесу значительное преимущество, особенно если он накопил большой объем данных, поступающих в такие системы. Чтобы использовать возможностиAI, бизнесу необходимо сначала определить, какая функцияAI отвечает его потребностям. Для выбора подходящего варианта для бизнеса важно понять разницу между этими процессами и типами данных, с которыми они взаимодействуют. ML хорошо подходит для обработки больших объемов данных, что делает его эффективным для подготовки деревьев принятия решений. ТочностьML- моделей повышается по мере использования базовых данных. Однако при таких объемах работы требуется надежная платформа для хранения данных, способная обеспечить хранение растущего объема данных, собранных и отобранных. С другой стороны, DL нацелена на оптимизацию мыслительных процессов и представление мира через иерархию концепций. В отличие отML, DL использует не деревья решений, а нейросети. Для обучения моделей DL требуется мощная система GPU, обеспечивающая необходимую вычислительную мощность, и эти системы пользуются огромным количеством данных, чтобы быть эффективными.

В платформахML, DL большее внимание уделяется высокой% 2выходной% 2рабочей нагрузке, чем восьмой пропускной способности. Понимание конечной цели применения и хранения данных очень важно для обеспечения правильной обработки данных и соответствующей методологии загрузки. Операторы должны понимать, какое решение они хотят внедрить, и принимать превентивные меры для предотвращения сбоев в работе системы. Выбор нужной функцииAI- это только начало, интеграция- еще один аспект, который необходимо рассмотреть. Создание хранилищаAI может оказаться сложной задачей, и готовые продукты для хранения данных, объединяющие популярное программное обеспечениеAI, CPU, GPU, сети и хранилища, могут стать попыткой решения проблемы. Однако такие готовые решения требуют значительных затрат. Взаимодействие с поставщиками, запрос демонстраций и проведение оценок- важные шаги, позволяющие убедиться в том, что выбранные функцииAI и платформа для хранения данных соответствуют требованиям бизнеса. В заключение следует отметить, что при выборе наиболее подходящей платформы хранения данных необходимо учитывать такие факторы, как стоимость, масштабируемость и производительность. Учитывая большой объем данных, принятие правильного решения имеет решающее значение для организаций. Взаимодействие с поставщиками, понимание возможностей продукта и запрос демонстраций необходимы для принятия обоснованных решений о покупке.