Dynamiczne siły stojące za retransformacją centrum danych — blog IBM

Dynamiczne siły stojące za retransformacją centrum danych – blog IBM

Węzeł źródłowy: 3078488


Dynamiczne siły stojące za retransformacją centrum danych – blog IBM



Osoba pracująca na laptopie w centrum danych

Centra danych przechodzą znaczącą ewolucję. Początkowo były to ogromne, scentralizowane obiekty, które były złożone, kosztowne i trudne do odtworzenia lub przywrócenia. Obecnie postęp w sprzęcie i oprogramowaniu, a także większy nacisk na zrównoważony rozwój napędzają szybką transformację. 

Katalizatory i zagadki 

Radykalna zmiana w rozwoju i działaniu sprawia, że ​​centra danych stają się bardziej elastyczne i opłacalne. Zmiany te wynikają z następujących przyczyn: 

  • zmiany rynkowe i wymagania klientów skłaniające organizacje do decentralizacji i dywersyfikacji funkcji przechowywania i przetwarzania danych; 
  • wymogi polityczne i regulacyjne, takie jak suwerenność danych, mające wpływ na działalność i lokalizację centrów danych; 
  • dążenie do ograniczenia złożoności, ryzyka i kosztów w związku z powszechnym przyjęciem infrastruktury chmurowej i hybrydowej; 
  • presja na poprawę zrównoważonego rozwoju dzięki bardziej ekologicznym i energooszczędnym praktykom; I 
  • Wdrożenie sztucznej inteligencji, zarówno w celu usprawnienia operacji, jak i zwiększenia wymagań dotyczących wydajności. 

IDC przewiduje gwałtowny wzrost automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka o 70% do 2027 r. 

Jednak sztuczna inteligencja jest również czynnikiem zakłócającym, wymagającym zaawansowanej infrastruktury, aby sprostać wymaganiom obliczeniowym wymagającym dużej ilości danych. Nie oznacza to jednak, że zakłócenia są cechą negatywną. Jest zupełnie odwrotnie. Jeśli zostaną uwzględnione, zakłócenia mogą wynieść organizację na nowy poziom i doprowadzić do ogromnych wyników. 

Otwórz się na zmiany i innowacje 

Centrum danych przyszłości jest gotowe na dalszy rozwój i transformację. Oczekuje się, że modele as-a-service staną się coraz bardziej powszechne, m.in Prognozy IDC że do 65 r. 2026% nabywców technologii będzie preferować te modele. Zmiana ta odzwierciedla reakcję na presję ekonomiczną i potrzebę uzupełnienia luk w talentach w operacjach IT.  

Rosnące znaczenie przetwarzania brzegowego, spowodowane potrzebą szybszego przetwarzania danych i zmniejszonych opóźnień, również zmienia architekturę centrum danych. Gartner przewiduje zespoły zajmujące się centrami danych przyjmą zasady chmury nawet w przypadku infrastruktury lokalnej, aby pomóc zoptymalizować wydajność, zarządzanie i koszty. 

Zrównoważony rozwój pozostanie kluczowym tematem, m.in Gartner zauważając, że 87% liderów biznesu planują w nadchodzących latach zwiększyć inwestycje w zrównoważony rozwój. Zaangażowanie to ma kluczowe znaczenie dla ograniczenia wpływu centrów danych na środowisko i dostosowania ich transformacji do szerszych globalnych wysiłków na rzecz walki ze zmianami klimatycznymi. Umożliwi to organizacjom wykazanie swojego zaangażowania w wysiłki związane z ESG, ponieważ konsumenci będą chcieli odróżnić te, które podejmują rzeczywiste działania, od tych, które po prostu ekologizują się w celach marketingowych. 

Wyobraź sobie centrum danych jutra 

Centra danych będą w dalszym ciągu przechodzić od konfiguracji monolitycznych z przeszłości do elastycznych, wydajnych, opartych na sztucznej inteligencji i zrównoważonych ekosystemów rozproszonych na całym świecie. Będą odzwierciedlać szerszą ewolucję technologii, biznesu i społeczeństwa, czasami nawet prowadząc szarżę do nowej granicy. Centrum danych przyszłości będzie w centrum innowacji, wydajności i odpowiedzialności za środowisko, odgrywając kluczową rolę w kształtowaniu zrównoważonego cyfrowego świata.  

ZOBACZ WIĘCEJ o tym, jak IBM i VMware ułatwiają przedsiębiorstwom tworzenie i wdrażanie aplikacji AI w ich nowoczesnych centrach danych. 

Zobacz, jak działa doradztwo IBM dotyczące migracji do chmury

Czy ten artykuł był pomocny?

TakNie


Więcej ze Strategii danych




Narzędzia DataOps: kluczowe możliwości i 5 narzędzi, o których musisz wiedzieć

4 czytaj min - Czym są narzędzia DataOps? DataOps, skrót od operacji na danych, to powstająca dyscyplina, która koncentruje się na poprawie współpracy, integracji i automatyzacji procesów danych w całej organizacji. Narzędzia DataOps to rozwiązania programowe zaprojektowane w celu uproszczenia i usprawnienia różnych aspektów zarządzania danymi i ich analityki, takich jak pozyskiwanie danych, przekształcanie danych, zarządzanie jakością danych, katalogowanie danych i orkiestracja danych. Narzędzia te pomagają organizacjom wdrażać praktyki DataOps, zapewniając zespołom zajmującym się danymi ujednoliconą platformę do współpracy, udostępniania i zarządzania…




7 metod testowania danych – dlaczego ich potrzebujesz i kiedy je stosować

5 czytaj min - Co to jest testowanie danych? Testowanie danych obejmuje weryfikację i walidację zbiorów danych w celu potwierdzenia, że ​​spełniają one określone wymagania. Celem jest uniknięcie wszelkich negatywnych konsekwencji dla działalności biznesowej lub decyzji wynikających z błędów, niespójności lub nieścisłości. W świecie, w którym organizacje w dużym stopniu polegają na obserwowalności danych w celu podejmowania świadomych decyzji, skuteczne metody testowania danych mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia wysokiej jakości standardów na wszystkich etapach cyklu życia danych – od gromadzenia i przechowywania danych po przetwarzanie i analizę. Jest to część …




8 technik i wskaźników monitorowania jakości danych, które warto obserwować

6 czytaj min - Co to jest monitorowanie jakości danych? Monitorowanie jakości danych odnosi się do oceny, pomiaru i zarządzania danymi organizacji pod względem dokładności, spójności i wiarygodności. Wykorzystuje różne techniki do identyfikowania i rozwiązywania problemów z jakością danych, zapewniając, że wysokiej jakości dane są wykorzystywane w procesach biznesowych i podejmowaniu decyzji. Nie da się przecenić znaczenia jakości danych, gdyż niska jakość danych może skutkować błędnymi wnioskami, nieefektywnymi działaniami i brakiem zaufania do informacji dostarczanych przez systemy firmy. Monitorowanie…




Budowanie zwycięskiej strategii dotyczącej jakości danych: krok po kroku

5 czytaj min - Co to jest strategia jakości danych? Strategia jakości danych szczegółowo opisuje procesy, narzędzia i techniki stosowane w celu zapewnienia, że ​​dane Twojej firmy są dokładne, spójne, kompletne i aktualne. Dobrze określona strategia jakości danych umożliwia lepsze podejmowanie decyzji w oparciu o wiarygodne informacje i zmniejsza ryzyko związane z danymi o niskiej jakości. Aby opracować skuteczną strategię dotyczącą jakości danych, musisz zrozumieć, w jaki sposób wysokiej jakości informacje wspierają procesy decyzyjne i napędzają rozwój całej organizacji oraz jakie czynniki mogą mieć wpływ lub ograniczać…

Biuletyny IBM

Otrzymuj nasze biuletyny i aktualizacje tematów, które dostarczają najnowszych informacji i spostrzeżeń na temat pojawiających się trendów.

Subskrybuj teraz

Więcej biuletynów

Znak czasu:

Więcej z IBM