Kekuatan dinamis di balik transformasi ulang pusat data - Blog IBM

Kekuatan dinamis di balik transformasi ulang pusat data – Blog IBM

Node Sumber: 3078488


Kekuatan dinamis di balik transformasi ulang pusat data – Blog IBM



Orang yang bekerja pada laptop di pusat data

Pusat data sedang mengalami evolusi yang signifikan. Awalnya, fasilitas-fasilitas tersebut merupakan fasilitas yang sangat besar dan terpusat, rumit, mahal, dan sulit untuk ditiru atau dipulihkan. Kini, kemajuan dalam perangkat keras dan perangkat lunak serta peningkatan fokus pada keberlanjutan mendorong transformasi yang cepat. 

Katalis dan teka-teki 

Pergeseran dramatis dalam pengembangan dan operasional membuat pusat data menjadi lebih gesit dan hemat biaya. Perubahan-perubahan ini didorong oleh hal-hal berikut: 

  • perubahan pasar dan kebutuhan pelanggan yang mendorong organisasi untuk mendesentralisasikan dan mendiversifikasi fungsi penyimpanan dan pemrosesan data mereka; 
  • persyaratan kebijakan dan peraturan seperti kedaulatan data, yang mempengaruhi operasi dan lokasi pusat data; 
  • dorongan untuk mengurangi kompleksitas, risiko dan biaya dengan meluasnya adopsi infrastruktur cloud dan hybrid; 
  • tekanan untuk meningkatkan keberlanjutan melalui praktik yang lebih ramah lingkungan dan hemat energi; Dan 
  • Adopsi AI, baik untuk meningkatkan operasi dan meningkatkan persyaratan kinerja. 

IDC memperkirakan adanya lonjakan otomatisasi yang didukung AI, mengurangi kebutuhan intervensi operasi manusia sebesar 70% pada tahun 2027​​. 

Namun, AI juga merupakan disruptor yang memerlukan infrastruktur canggih untuk memenuhi kebutuhan komputasi intensif data. Hal ini tidak berarti bahwa gangguan merupakan suatu hal yang negatif. Justru sebaliknya. Jika diterapkan, disrupsi dapat mendorong organisasi ke tingkat yang lebih tinggi dan memberikan hasil yang luar biasa. 

Rangkullah perubahan dan inovasi 

Pusat data masa depan sudah matang untuk pertumbuhan dan transformasi lebih lanjut. Model as-a-service diharapkan menjadi lebih lazim, dengan perkiraan IDC bahwa 65% pembeli teknologi akan memprioritaskan model ini pada tahun 2026​​. Pergeseran ini mencerminkan respons terhadap tekanan ekonomi dan kebutuhan untuk mengisi kesenjangan talenta dalam operasional TI.  

Semakin pentingnya komputasi edge, yang didorong oleh kebutuhan akan pemrosesan data yang lebih cepat dan pengurangan latensi, juga mengubah arsitektur pusat data. Gartner memprediksi tim pusat data akan mengadopsi prinsip cloud bahkan untuk infrastruktur lokal guna membantu mengoptimalkan kinerja, manajemen, dan biaya. 

Keberlanjutan akan tetap menjadi fokus utama Gartner mencatat bahwa 87% pemimpin bisnis berencana untuk berinvestasi lebih banyak dalam keberlanjutan di tahun-tahun mendatang. Komitmen ini sangat penting dalam mengurangi dampak lingkungan dari pusat data, menyelaraskan transformasi mereka dengan upaya global yang lebih luas untuk memerangi perubahan iklim. Hal ini akan memungkinkan organisasi untuk menunjukkan komitmen mereka terhadap upaya-upaya LST ketika konsumen berupaya membedakan antara mereka yang mengambil tindakan nyata dan mereka yang hanya melakukan greenwashing untuk tujuan pemasaran. 

Bayangkan pusat data masa depan 

Pusat data akan terus bertransisi dari konfigurasi monolitik di masa lalu menjadi ekosistem yang tangkas, bertenaga tinggi, berbasis AI, dan berkelanjutan yang didistribusikan secara global. Hal-hal tersebut akan mencerminkan evolusi teknologi, bisnis, dan masyarakat yang lebih luas, bahkan terkadang membawa perubahan ke arah yang baru. Pusat data masa depan akan menjadi pusat inovasi, efisiensi, dan tanggung jawab lingkungan, yang memainkan peran penting dalam membentuk dunia digital yang berkelanjutan.  

Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana IBM dan VMware mempermudah perusahaan dalam membangun dan menerapkan aplikasi AI di pusat data modern mereka. 

Lihat cara kerja konsultasi migrasi Cloud IBM

Apakah artikel ini berguna?

YesTidak


Selengkapnya dari Strategi Data




Alat DataOps: Kemampuan Utama & 5 Alat yang Harus Anda Ketahui

4 min merah - Apa itu alat DataOps? DataOps, kependekan dari operasi data, adalah disiplin ilmu baru yang berfokus pada peningkatan kolaborasi, integrasi, dan otomatisasi proses data di seluruh organisasi. Alat DataOps adalah solusi perangkat lunak yang dirancang untuk menyederhanakan dan menyederhanakan berbagai aspek manajemen dan analitik data, seperti penyerapan data, transformasi data, manajemen kualitas data, pembuatan katalog data, dan orkestrasi data. Alat-alat ini membantu organisasi menerapkan praktik DataOps dengan menyediakan platform terpadu bagi tim data untuk berkolaborasi, berbagi, dan mengelola…




7 Metode Pengujian Data, Mengapa Anda Membutuhkannya & Kapan Menggunakannya

5 min merah - Apa itu pengujian data? Pengujian data melibatkan verifikasi dan validasi kumpulan data untuk memastikan bahwa kumpulan data tersebut mematuhi persyaratan tertentu. Tujuannya adalah untuk menghindari konsekuensi negatif terhadap operasi bisnis atau keputusan yang timbul dari kesalahan, inkonsistensi, atau ketidakakuratan. Di dunia di mana organisasi sangat bergantung pada kemampuan observasi data untuk pengambilan keputusan yang tepat, metode pengujian data yang efektif sangat penting untuk memastikan standar kualitas tinggi di seluruh tahapan siklus hidup data—mulai dari pengumpulan dan penyimpanan data hingga pemrosesan dan analisis. Ini adalah bagian dari …




8 Teknik & Metrik Pemantauan Kualitas Data yang Perlu Diperhatikan

6 min merah - Apa itu pemantauan kualitas data? Pemantauan kualitas data mengacu pada penilaian, pengukuran, dan pengelolaan data organisasi dalam hal akurasi, konsistensi, dan keandalan. Ini menggunakan berbagai teknik untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah kualitas data, memastikan bahwa data berkualitas tinggi digunakan untuk proses bisnis dan pengambilan keputusan. Pentingnya kualitas data tidak bisa dilebih-lebihkan, karena data berkualitas buruk dapat mengakibatkan kesimpulan yang salah, operasional yang tidak efisien, dan kurangnya kepercayaan terhadap informasi yang diberikan oleh sistem perusahaan. Pemantauan…




Membangun Strategi Kualitas Data yang Unggul: Langkah demi Langkah

5 min merah - Apa Itu Strategi Kualitas Data? Strategi kualitas data merinci proses, alat, dan teknik yang digunakan untuk memastikan data perusahaan Anda akurat, konsisten, lengkap, dan terkini. Strategi kualitas data yang terdefinisi dengan baik memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang andal dan mengurangi risiko yang terkait dengan data berkualitas buruk. Untuk mengembangkan strategi kualitas data yang sukses, Anda perlu memahami bagaimana informasi berkualitas tinggi mendukung proses pengambilan keputusan dan mendorong pertumbuhan di seluruh organisasi Anda, dan faktor apa saja yang dapat memengaruhi atau mengurangi…

Buletin IBM

Dapatkan buletin dan pembaruan topik kami yang menyampaikan kepemimpinan pemikiran terkini dan wawasan tentang tren yang sedang berkembang.

Berlangganan sekarang

Lebih banyak buletin

Stempel Waktu:

Lebih dari IBM