ИИ и машинное обучение нуждаются в настолько большом количестве данных, что есть мнение, что современных облачных архитектур недостаточно.

Компании должны постоянно развивать свои стратегии хранения данных, чтобы идти в ногу с новыми требованиями к использованию данных. Большинство современных предприятий теперь имеют гибридную облачную архитектуру. Однако, поскольку они переносят больше данных и рабочих нагрузок в облако, они могут быть удивлены, когда дело доходит до искусственного интеллекта на уровне производства и машинного обучения. В частности, хранение необходимых данных может стать слишком дорогим для практичного использования.

Фактически, футурист Том Коулопулос полагает, что ИИ и машинное обучение приведут к необходимости новую волну инноваций в области хранения данных. Это предпосылка для его последней книги «The Bottomless Cloud».

«Одной из Ахиллесовых пят в искусственном интеллекте и машинном обучении является их ненасытный аппетит к данным, - говорит Кулопулос. - Проблема в том, что обучение связано с определенными затратами, а в случае искусственного интеллекта и машинного обучения - это сколько стоит захватывать, передавать и хранить данные».

Например, поставщик программного обеспечения для файловых систем и систем хранения данных Tuxera считает, что один автономный автомобиль генерирует от 11 терабайт до 192 ТБ данных в день.

«Согласно Google, Waymo генерирует 2 ТБ информации за один день. Я полагаю, что это будет больше, чем 20 ТБ в день, когда они будут полностью автономны», - сказал Кулопулос. «Даже при 2 ТБ в день в течение одного года вы получите около 3 миллионов долларов плюс затраты на хранение в Amazon, Google или Microsoft Cloud. 3 миллиона долларов [стоимость хранения] за 30 тысяч долларов Tesla не имеет большого смысла».

Кто посеет семена экономических перемен?

Коулопулос ожидает, что стартапы возглавят следующую волну инноваций в области хранения, а не сегодняшние игроки рынка. Например, облачный стартап Васаби, один из его клиентов, обещает 80% -ное снижение затрат на хранение, до 6 раз скорость Amazon S3, бесплатный выход и 11 9-й срок службы данных.

Хотя командам AWS и Microsoft Azure было предложено поделиться своими взглядами на будущее хранилища для этой истории, оба отказались участвовать.

Естественно, Amazon, Google и Microsoft хорошо осведомлены о стартап-активности в пространстве.

«ИИ может оказаться в безвыходной ситуации, если мы не поймем этого», - сказал Кулопулос. «Вы можете демонстрировать беспилотные автомобили, у вас может быть парк из нескольких сотен таких автомобилей, и если вы Google, у вас есть много места для хранения, поэтому стоимость не является большой проблемой при демонстрации жизнеспособности технологии. Но в масштабе, это просто ненадежно и не устойчиво. Мы должны изменить экономическую модель хранения, чтобы создать некоторые из ранних точек стабильности для ИИ».

Amazon, Google и Microsoft не находятся в непосредственной опасности, и Кулопулос не ожидает, что они выпадут из экосистемы хранения данных. Однако, когда новые инновации позволяют создавать новые экономические модели, бизнес-лидеры, как правило, выбирают экономически выгодный вариант.

«В ближайшие пять-десять лет я думаю, что все сведется к пересмотру базовой бизнес-модели облачного хранения данных», - сказал Кулопулос. «Wasabi привлек мое внимание, потому что они делают то же самое, что и Amazon, Google и Microsoft, и делают это по 10% от цены».

В краткосрочной перспективе существующие технологии будут оптимизированы, а принципиально разные технологии хранения данных появятся. В совокупности и индивидуально эти решения позволят добиться лучших результатов, которые могут быть достигнуты быстрее и с меньшими затратами.

«Я вижу, как развивается экосистема с множеством мелких игроков, что приведет к большим разрушениям, большой суматохе, и в конечном итоге Google, Amazon и Microsoft и прочие крупные игроки до некоторой степени последуют их примеру», - сказал Кулопулос. «Я думаю, что они должны будут изменить свои модели, но они не будут менять их добровольно в течение некоторого времени, потому что пока им этого не требуется».

Проверьте это на практике

Лучший способ понять, что дальше, - это экспериментировать с новыми технологиями, чтобы их ценность можно было сравнить и сопоставить с тем, что уже есть.

«Многие компании говорят об искусственном интеллекте, но они проводят эксперименты. Как только вы пройдете мимо этих экспериментов, вы поймете важность хранения данных как стоимости, и вы начнете немного менять свое мышление и создаете приложения, которые могут и не быть. построенный на Amazon S3, но построенный на одной из моделей этих других игроков экосистемы ", сказал Кулопулос. «Вам нужно поэкспериментировать и протестировать и посмотреть, какова ценность».

Увеличение места для хранения при меньших затратах создает возможности для выполнения действий, которые раньше были экономически нецелесообразными, таких как создание резервных копий или возможность использовать ИИ и машинное обучение для еще больших массивов данных.

«Если я посмотрю на любую классную бизнес-модель в любой отрасли, от здравоохранения до образования и розничной торговли, то, в конечном счете, это бизнес-модель данных, а данные безграничны», - сказал Кулопулос. «Если мы поймем экономику хранения этих данных, то у нас действительно будет бесконечное изобилие, которое приведет к бесконечным инновациям и бесконечным бизнес-моделям. Это огромная ценность для нас в будущем, и я убежден, что мы сможем решить некоторые огромные проблемы, которые мы не смогли решить раньше».

No Comments