人工知能はクラウドストレージとデータサービスの革新を推進する

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従来のストレージとデータ構造が、クラウドネイティブ アプリケーションに必要な移植性、スケール、速度を提供すると期待すると、失望することになります。

なぜデータの管理、保護、収益化はそれほど難しいのでしょうか? この疑問は顧客とサプライヤーの両方の頭に浮かび、人々はこの疑問に対する答えを必要としています。

業界の専門家は、データからタイムリーなビジネス洞察を抽出しようとするほとんどの試みが、過去のデータ処理方法に基づいていることに気づきました。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が世界中で広く採用されるようになるにつれ、クラウド ストレージとデータ サービスに関するイノベーションがビジネス価値を高めることができます。

1. 人間から機械へ

歴史的に、ビジネス インテリジェンスおよびデータ管理ソフトウェアの最終的な目標は、人間が判読できる洞察を導き出すことでした。正確さは文脈よりも重要であり、完全性は適時性よりも重要です。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) はデジタル世界の到来を加速させています。アルゴリズムはデータの洞察をアクションに変換しますが、そのうち人間に向けられたアクションはほんの一部です。データはさまざまな形式で、信じられないほどの速度で流入したり流出したりします。

2. アプリケーションとデータの2つの側面

近年、組織はアプリケーションの開発方法に革命を起こしました。アジャイル プロセスにより、開発者は迅速に反復処理を行い、継続的に増分を提供できるようになります。 DevOps ツールは開発ワークフローを合理化し、ソフトウェアの品質を向上させます。

多くの人工知能 (AI) および機械学習 (ML) エンジニアやデータ サイエンティストは、アプリケーションの構築は容易になったものの、アプリケーションが通過する大規模で多様なデータ ストアの管理が制御不能になっていることを認めています。特に、データの収集と準備が重要な役割を果たし始めています。

コンテナとハイブリッド クラウドの急速な増加により、開発者のイノベーションの促進とデータのアクセス性とセキュリティの向上とのバランスを取るのに苦労しているデータ関係者の不満はさらに高まっています。

この難問には唯一の正しい答えはありません。しかし、成功している組織は、データの近代化を後回しにするのではなく、アプリケーションとデータの近代化の課題を同じ課題の 2 つの側面として捉えていることを示す証拠は数多くあります。

3. クラウドネイティブワークロード向けのクラウドネイティブデータサービス

一部の組織では、古いデータとストレージ スタックが足かせとなり、クラウド ネイティブの開発方法とテクノロジーへの投資を十分に活用できていません。従来のストレージとデータ構造が、クラウドネイティブ アプリケーションに必要な移植性、スケーラビリティ、速度を提供すると期待すると、期待はずれに終わるでしょう。

クラウドネイティブ データ サービスの鍵となるのは、オープン ハイブリッド クラウド上でデータにアクセスしやすく、柔軟で、実用的なものにしながら、データの力を新しい重要な方法で解き放つことです。

Cloud Native Data Services は、組織のデータをインテリジェントに移動、保存、変換、応答、学習するための使いやすいサービスを備えたオープンなハイブリッド クラウド アプリケーション環境を作成します。 CIO は、信頼できるアドバイザーと提携して、クラウドネイティブ データ サービスの約束を果たすのが賢明です。

4. 敏捷性と規模の再定義

業界がインフラストラクチャ・アズ・コードへと移行するにつれ、ビジネス リーダーは IT インフラストラクチャにさらなる俊敏性、拡張性、一貫性を求めています。従来のストレージベンダーは、自らを改革しなければ、消滅の危機に瀕することになります。インテリジェント アプリケーションとアジャイル開発ワークフローの新しい時代では、俊敏性と拡張性に対する IT インフラストラクチャの要件は増加し、進化し続けています。

ビジネスリーダーや IT リーダーは、Kubernetes、ハイブリッド クラウド、リアルタイム開発者ワークフローの時代における最新のデータ パイプラインを反映するために、保存データ、移動データ、リアルタイム データの観点からこれらの課題について考えることが有益であると考えるかもしれません。

5. 人工知能（AI）と機械学習（ML）は市場のショックに耐えることを目指している

コロナウイルスの発生などのイベントは、トレーニング データ セットの範囲外にある可能性があるため、AI 駆動のサプライ チェーン アルゴリズムを混乱させる可能性があります。したがって、データ エンジニアは、将来の市場ショックに耐えられるようにトレーニング データセットの範囲を拡大する必要があります。ビジネス界や政治界のリーダーの間では、データがパンデミックを乗り越え、人々の生活を真に良い方向に変えるのに役立つという点で幅広いコンセンサスが得られています。

データの価値を過大評価することは難しい。これはハッカーが狙うターゲットです。データはクラウド プラットフォームの粘着性を決定するため、パブリック クラウド プロバイダーの注目を集めています。

AI の時代において、クラウドネイティブ データ サービスにより、現代の企業は信号をノイズから分離し、データの潜在能力を解き放つことができます。