Dinamične sile, ki stojijo za ponovno preobrazbo podatkovnega centra - IBM-ov blog

Dinamične sile, ki stojijo za ponovno preobrazbo podatkovnega centra – IBM-ov blog

Izvorno vozlišče: 3078488


Dinamične sile, ki stojijo za ponovno preobrazbo podatkovnega centra – IBM-ov blog



Oseba, ki dela na prenosniku v podatkovnem centru

Podatkovni centri so v fazi pomembnega razvoja. Sprva so bili to ogromni, centralizirani objekti, ki so bili zapleteni, dragi in jih je bilo težko ponoviti ali obnoviti. Zdaj napredek v strojni in programski opremi ter večja osredotočenost na trajnost spodbujajo hitro preobrazbo. 

Katalizatorji in uganke 

Dramatičen premik v razvoju in delovanju naredi podatkovne centre bolj prožne in stroškovno učinkovite. Te spremembe so posledica naslednjega: 

  • tržne spremembe in zahteve strank, ki organizacije spodbujajo k decentralizaciji in diverzifikaciji svojih funkcij shranjevanja in obdelave podatkov; 
  • politike in regulativne zahteve, kot je suverenost podatkov, ki vplivajo na delovanje in lokacije podatkovnih centrov; 
  • prizadevanje za zmanjšanje kompleksnosti, tveganja in stroškov s široko uporabo infrastrukture v oblaku in hibridne infrastrukture; 
  • pritisk za izboljšano trajnost z bolj zelenimi in energetsko učinkovitimi praksami; in 
  • Sprejetje umetne inteligence za izboljšanje delovanja in povečanje zahtev glede zmogljivosti. 

IDC napoveduje porast avtomatizacije, ki podpira AI, kar do leta 70 zmanjša potrebo po človeških operacijah za 2027 %. 

Vendar je umetna inteligenca tudi motilec, saj potrebuje napredno infrastrukturo za izpolnjevanje podatkovno intenzivnih računalniških zahtev. To ne pomeni, da je motnja negativna lastnost. Prav nasprotno je. Če jih sprejmemo, lahko motnje poženejo organizacijo v nove višine in vodijo do izjemnih rezultatov. 

Sprejmite spremembe in inovacije 

Podatkovni center prihodnosti je zrel za nadaljnjo rast in transformacijo. Pričakuje se, da bodo modeli kot storitev postali bolj razširjeni, s IDC napovedovanje da bo 65 % kupcev tehnike do leta 2026 dalo prednost tem modelom. Ta premik odraža odziv na gospodarske pritiske in potrebo po zapolnitvi vrzeli v talentih v operacijah IT.  

Naraščajoči pomen robnega računalništva, ki ga poganja potreba po hitrejši obdelavi podatkov in zmanjšani zakasnitvi, preoblikuje tudi arhitekturo podatkovnega centra. Gartner napoveduje ekipe podatkovnih centrov bodo sprejele načela oblaka tudi za lokalno infrastrukturo, da bodo pomagale optimizirati delovanje, upravljanje in stroške. 

Trajnost bo ostala ključni poudarek, pri čemer Gartner ugotavlja, da 87 % vodij podjetij nameravate v prihodnjih letih več vlagati v trajnost. Ta zaveza je ključnega pomena pri zmanjševanju vpliva podatkovnih centrov na okolje, ki bo uskladil njihovo preobrazbo s širšimi globalnimi prizadevanji za boj proti podnebnim spremembam. To bo organizacijam omogočilo, da dokažejo svojo zavezanost prizadevanjem ESG, saj bodo potrošniki želeli razlikovati med tistimi, ki dejansko ukrepajo, in tistimi, ki se preprosto ukvarjajo z zelenjem v marketinške namene. 

Zamislite si podatkovni center jutrišnjega dne 

Podatkovni centri bodo še naprej prehajali iz monolitnih konfiguracij iz preteklega leta v agilne, zmogljive, trajnostne ekosisteme, ki jih poganja umetna inteligenca in so porazdeljeni po vsem svetu. Zrcalili bodo širši razvoj tehnologije, poslovanja in družbe, včasih celo popeljali naboj na nove meje. Podatkovni center prihodnosti bo v središču inovacij, učinkovitosti in okoljske odgovornosti ter bo imel ključno vlogo pri oblikovanju trajnostnega digitalnega sveta.  

Nauči se več o tem, kako IBM in VMware podjetjem olajšata gradnjo in uvajanje aplikacij umetne inteligence v njihovih sodobnih podatkovnih centrih. 

Oglejte si, kako deluje IBM-ovo svetovanje pri migraciji v oblak

Je bil ta članek v pomoč?

DaNe


Več od Data Strategy




Orodja DataOps: ključne zmogljivosti in 5 orodij, ki jih morate poznati

4 min branja - Kaj so orodja DataOps? DataOps, okrajšava za podatkovne operacije, je nastajajoča disciplina, ki se osredotoča na izboljšanje sodelovanja, integracije in avtomatizacije podatkovnih procesov v organizaciji. Orodja DataOps so programske rešitve, zasnovane za poenostavitev in racionalizacijo različnih vidikov upravljanja podatkov in analitike, kot so vnos podatkov, transformacija podatkov, upravljanje kakovosti podatkov, katalogizacija podatkov in orkestracija podatkov. Ta orodja pomagajo organizacijam izvajati prakse DataOps z zagotavljanjem enotne platforme za podatkovne ekipe za sodelovanje, skupno rabo in upravljanje ...




7 metod testiranja podatkov, zakaj jih potrebujete in kdaj jih uporabiti

5 min branja - Kaj je testiranje podatkov? Preizkušanje podatkov vključuje preverjanje in validacijo naborov podatkov za potrditev, da izpolnjujejo določene zahteve. Cilj je preprečiti morebitne negativne posledice na poslovanje ali odločitve, ki izhajajo iz napak, nedoslednosti ali netočnosti. V svetu, kjer se organizacije močno zanašajo na opazovanje podatkov za informirano odločanje, so učinkovite metode testiranja podatkov ključnega pomena za zagotavljanje standardov visoke kakovosti v vseh fazah življenjskega cikla podatkov – od zbiranja in shranjevanja podatkov do obdelave in analize. To je del …




8 tehnik spremljanja kakovosti podatkov in meritev, ki si jih morate ogledati

6 min branja - Kaj je spremljanje kakovosti podatkov? Spremljanje kakovosti podatkov se nanaša na ocenjevanje, merjenje in upravljanje podatkov organizacije v smislu točnosti, doslednosti in zanesljivosti. Uporablja različne tehnike za prepoznavanje in reševanje težav s kakovostjo podatkov, s čimer zagotavlja, da se visokokakovostni podatki uporabljajo za poslovne procese in odločanje. Pomena kakovosti podatkov je težko preceniti, saj lahko podatki slabe kakovosti povzročijo napačne zaključke, neučinkovito delovanje in nezaupanje v informacije, ki jih zagotavljajo sistemi podjetja. Spremljanje ...




Gradnja zmagovalne strategije kakovosti podatkov: korak za korakom

5 min branja - Kaj je strategija kakovosti podatkov? Strategija kakovosti podatkov podrobno opisuje postopke, orodja in tehnike, ki se uporabljajo za zagotovitev, da so podatki vašega podjetja točni, dosledni, popolni in posodobljeni. Dobro opredeljena strategija kakovosti podatkov omogoča boljše odločanje na podlagi zanesljivih informacij in zmanjšuje tveganja, povezana s podatki slabe kakovosti. Če želite razviti uspešno strategijo kakovosti podatkov, boste morali razumeti, kako visokokakovostne informacije podpirajo procese odločanja in spodbujajo rast v vaši organizaciji ter kateri dejavniki lahko vplivajo ali zmanjšajo ...

IBM-ove novice

Prejemajte naša glasila in posodobitve tem, ki prinašajo najnovejše miselno vodstvo in vpogled v nastajajoče trende.

Naročite zdaj

Več glasil

Časovni žig:

Več od IBM