情報化時代により、現代の企業にはデータが溢れかえりました。エンタープライズストレージ容量に対する需要は今後数年でさらに高まるでしょう。この 15 年の終わりまでに、新しいエンタープライズ ストレージ容量の出荷は、アクティブなインストール ベースで年間 XNUMX ZB になると予測されています。 45ZBを超える.
この成長はどこから来ているのでしょうか?
ビジネスと IT のリーダーは、2 桁の膨大なデータ増加の課題をよく理解しています。エッジ、パブリック クラウド、オンプレミスのいずれからでも、より多くのデバイスやアプリケーションが生成するデータの量が増加しています。これまで以上にコミュニケーションのチャネルが増えています。電子メール、ソーシャル メディア、チャットは、必要なストレージ量を倍増させるだけです。
ストレージ需要の急増は、保護のためにデータをコピーおよび複製し、データを長期間保持する必要性によってさらに増大します。一部の地域では、企業データを削除することが賢明であることを懸念する声さえあります。一部の業界では、年間データ量の 40% の増加率が標準となっています。
次に、人工知能 (AI) を考慮します。以前は、分析や最近の AI アプリケーションでさえも、小規模で厳密に定義されたデータ ストアに焦点を当てていましたが、コンピューティングの進歩により状況が変わりました。 AI がゴールデンタイムに到来しました。無限に近い量のデータの大規模分析への扉が開かれました。
したがって、AI と 機械学習(ML) ワークロードは職場のほぼすべての側面に浸透しています。これらは意思決定プロセスの中心的な側面になりつつあります。市場調査によると、組織の 35% がすでに AI に投資しており、44% が来年以内に AI に投資する予定です。 AI の民主化が近づいています。
ChatGPT の場合を考えてみましょう。 OpenAI Foundation のこのアプリケーションは、ワールド ワイド ウェブのサイズのデータ ストアに喜んで対応します。ここでは、分析に利用できる数兆のデータ パラメーターについて話しています。このように、AI はデータ ストレージとデータ管理を新たな領域に押し上げる運命にあります。準備が必要です。
AI/ビッグデータ世界のデータ管理
最近の市場レポートとフィードバックを活用 データ管理 チームにとって、ストレージの追加購入などの戦術的手段はもはや持続可能ではないと考えて間違いありません。組織はそれを 20 年間にわたって行ってきました。ストレージの増加に対処するのに役立っている人もいるかもしれません。しかし、ディスクであれフラッシュであれ、高価なストレージ アレイを継続的に購入したり、ネットワーク接続ストレージ (NAS) ファイラーやハイパーコンバージド インフラストラクチャ (HCI) ボックスをさらに購入したりすることはもはや機能しません。 3 ~ 4 年ごとに、すべてのギアを、より大きく、より優れた、より高速なストレージ機器に更新する必要があります。ストレージが大幅に増加しても、組織はストレージが恒常的な課題ではなくなるという状況には決して達しません。
大幅な容量の増加と民主化された AI の組み合わせにより、エッジからクラウドまで効果的なデータ管理を実装することが不可欠になっています。人工知能の強力な基盤には、適切に組織化されたデータ ストアとワークフローが必要です。現在の AI プロジェクトの多くは、データの可用性の欠如とデータ管理の不十分さのために停滞しています。
したがって、熟練したデータ管理は、AI の可能性を真に実現するための重要な要素となっています。しかし、ストレージ コストの抑制、データ セキュリティとサイバー回復力の強化、法令順守の検証、顧客エクスペリエンス、意思決定、さらにはブランドの評判の向上においても重要な役割を果たします。 Proficient Data Management は、組織がデータを大きな意思決定や日常の行動のための戦略的資産として扱うデータドリブンの文化を推進します。
アクティブなアーカイブにより効果的なデータ管理が容易になります
業界として、このような膨大な量のストレージをどのようにして供給できるのでしょうか?エンタープライズ ストレージの消費者として、どのように料金を支払えばよいでしょうか?私たちは社会としてどのようにして必要な電力を供給し、それに伴う二酸化炭素排出量を制御できるのでしょうか?この終わりのないサイバー犯罪の時代に、どうすればすべてを守ることができるでしょうか?必要なのは、データの増加と量を管理するための最新の戦略です。
そのソリューションの中心となるのはアクティブ アーカイブです。データ削除がますます望ましくない環境では、効率を最適化しコストを抑えるために、より適切なデータ配置が必要になります。データの収集と保存を簡素化するためのプロセスを導入する必要があります。これがなければ、来るべき AI データの津波が組織を圧倒するでしょう。
アクティブアーカイブ データ増大の課題をさまざまな方法で解決します。インテリジェントなデータ管理レイヤーを導入して、コストまたはパフォーマンスを考慮してデータを適切な場所に配置します。たとえば、組織データの 25% のみがホットであり、最小限のレイテンシで利用できるようにする必要がある場合、残りの 75% をオールフラッシュ アレイなどの高価な最上位ストレージに配置する必要はありません。アクティブ アーカイブでは、さまざまな種類のデータの重要度を区別し、すべてのコールド データ (全ストレージの約 75% に相当) を、低遅延で AI アプリケーションに提供できる簡単にアクセスできるアーカイブに振り分けます。
アクティブなアーカイブには別の利点もあります。あらゆるストレージ アーキテクチャ、メディア、プロトコルに適応できます。ランサムウェアに対する保護層を追加する組み込みのセキュリティ対策によって、データを脅威やリスクから保護します。これにより、組織はデータの増加をコスト効率よく管理しながら、明日の機会から利益を得る基盤を築くことができます。
データ管理レイヤーは、メタデータとグローバル名前空間を使用して、データが存在するあらゆるストレージ プラットフォームやメディア上でデータにアクセス、検索、取得できるようにします。これにより、自動化が追加され、長期ストレージへのデータの階層化が容易になるだけでなく、データのクレンジングや異常な状況でのアラートも容易になります。
AIとストレージの共生
これは、ストレージとデータ管理が AI の可能性に追いつくというだけの話ではありません。データ管理がより効果的になると、AI の機能が直接的に向上します。突然、AI アプリケーションとデータ サイエンティストは、はるかに多くのことを実行できるようになり、より大規模なデータ プールにアクセスできるようになりました。それだけでも意思決定の質は大きく変わります。しかし、それはデータ管理にも相互影響を及ぼします。 AI が成熟し、より多くの AI 機能がデータ管理ソフトウェア層に導入されるにつれて、データ管理の分析、レポート、自動化機能は強化される一方です。
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