Машинное обучение «взорвет» рынок хранения данных

storage
мобильная версия

Быстрое развитие искусственного интеллекта и машинного обучения в современном мире приведет к рекордному росту потребностей в системах хранения данных. Более того, машинное обучение, по мнению экспертов отрасли, должно изменить сами принципы работы компаний и организаций.


Машинное обучение требует все больших объемов данных

Быстрое развитие искусственного интеллекта и машинного обучения по всему миру приведет к еще большему росту потребления компьютерных систем хранения данных, считают эксперты. По их мнению, это заставит и без того активно растущую индустрию увеличивать производство значительными темпами.

«Внедрение машинного обучения быстро окажет значительное влияние на системы доступа к данным и управление инфраструктурой. Прототипы систем машинного обучения первых поколений обычно строятся на основе существующих мощностей хранения данных», — отметила Лора Шепард (Laura Shepard), старший директор компании DataDirect Networks.

Именно по этой причине даже для наиболее успешных систем машинного обучения типичны проблемы, связанные с недостатком вычислительных мощностей и слишком маленькой скоростью доступа к данным.

«Появляются сбои масштабирования, такие как невозможность обеспечить доступ к данным на требуемой скорости, невозможность масштабировать преобразование суммы данных для улучшения результатов и невозможность масштабировать хранение данных на простом или экономически эффективном уровне. Любой из этих сбоев может сорвать прогресс всей программы, потому что, если вы не можете увеличить свои затраты или увеличить глубину своей глубокой обучающей сети, вы не сможете масштабировать свои результаты», — сказала Лора Шепард.

Даже для наиболее успешных систем машинного обучения типичны проблемы, связанные с недостатком вычислительных мощностей и слишком маленькой скоростью доступа к данным

Впрочем, перечисленные проблемы несут в себе и позитивные перспективы. Необходимость в развитии инфраструктуры приводит к появлению большого количества стартапов, которые пытаются решить все эти сложности.

«Управление инфраструктурой дата-центров — это процесс активной работы, опережающий потребности бизнеса. Машинное обучение должно повышать производительность систем хранения данных, уровень обслуживания, эффективность за счет автоматизации», — заявил Фрэнк Берри (Frank Berry), старший аналитик компании IT Brand Pulse.

Развитие искусственного интеллекта приведет к автоматизации ИТ-систем

Кевин Либл (Kevin Liebl), вице-президент по маркетингу компании Zadara Storage, также считает, что развитие машинного обучения и искусственного интеллекта окажет позитивное влияние на инфраструктуру. «Автоматизация существенно увеличит количество серверов, которыми сможет управлять администратор — примерно с 500 серверов на сегодняшний день до около 20 тыс. серверов в будущем, когда они будут полностью оснащены системами аналитики и программами автоматизации», — считает Либл.

Он также добавил, что системы хранения данных являются ключевой частью автоматизированного дата-центра, потому что автоматизация требует запуска огромного количества различных процессов, которые, естественно, генерируют данные. Из-за этого новые данные в ближайшем будущем будут генерироваться в огромных объемах, в том числе, из-за роста облачной инфраструктуры, мобильных систем, интернета вещей, социальных медиа и аналитики. Поэтому эксперты ожидают, что общие объемы хранимых данных по всему миру будут удваиваться каждые два года.

Также аналитики отмечают, что искусственный интеллект и машинное обучение могут оказать на индустрию хранения данных такое же влияние, какое оказало появление персональных компьютеров на мир бизнеса. «В течение следующих двадцати лет компании эволюционируют в организации, многие процессы в которых управляются искусственным интеллектом. Это будет мир, в котором данные обеспечивают эффективную работу, позволяя машинам собирать информацию, обучаться и помогать людям принимать решения в реальном времени», — уверен Майкл Тсо (Michael Tso), глава компании Cloudian.