基于AI的存储可帮助公司充分利用数据

如果您可以将存储更像是自动驾驶汽车而不是动手，劳动密集型的必需品，该怎么办?如果像自动驾驶汽车一样，您的存储基础架构可以预测您的需求，并在途中遇到障碍，该怎么办?

根据您对新技术的承受能力和您公司的文化，您可能已经在利用从应用程序的行为中学习，识别应用程序和配置中的异常并使用该信息预测和预防问题的技术。

这些收费功能的核心技术是人工智能。实际上，人工智能有片刻，专家认为这不可能很快改变。麦肯锡(McKinsey)最近的一项调查发现，如今将近一半的公司正在以某种方式使用AI，但是绝大多数公司期望他们在AI方面的投资在未来几年内会增加。当要满足当今的存储需求时，AI变得至关重要。它使如此之多的数据能够被如此快速，智能地分析，并有助于避免瓶颈，可用性问题和安全问题。基于AI的存储使IT人员可以将更少的时间花费在灭火上，并提高基础架构的可用性和生产力。

HPE Storage产品营销总监David Wang表示，该目标是创建一个自主的，由AI驱动的基础架构，该基础架构几乎可以即时提供洞察。

他说：“我们希望找到一个洞察力可以推动立即变化的地方。”“这是从本地边缘一直到云的端到端AI管道的争论。”

不同看待事物

IBM存储市场营销总监Doug O'Flaherty说，人工智能改变了存储的任务，这意味着组织应该以不同的方式看待存储和数据。

他说：“您必须停止将存储视为数据库或特定用例所需的东西，而应考虑如何使用对不同部门来自不同部门的数据的访问权限。”“如果您可以让数据科学家或组织中负责跨部门工作的其他人员访问这些数据，那么您就可以进入下一层数据分析，这实际上改变了存储的主要任务之一。”

除了进行更广泛的思考之外，重要的是采用一种以应用程序为中心的存储方式，而不是传统的以数据为中心的存储方式。

“在这个大数据AI世界的1.0版本中，公司认为它们必须由数据驱动。因此，他们专注于将所有数据存储在存储库中以及该组中的所有AI人员，”该公司首席执行官Monte Zweben解释说。 Splice Machine，专注于分布式NoSQL数据库技术。

他说，结果很快就会把这些数据湖变成“数据沼泽”，这主要是因为负责最好地利用数据的业务流程的人员以及那些业务流程中使用的应用程序被排除在外了。