Швидкий розвиток штучного інтелекту і машинного навчання в сучасному світі призведе до рекордного зростання потреб в системах зберігання даних. Більш того, машинне навчання, на думку експертів галузі, має змінити самі принципи роботи компаній і організацій.

Машинне навчання вимагає все більших обсягів даних Швидкий розвиток штучного інтелекту і машинного навчання по всьому світу призведе до ще більшого зростання споживання комп'ютерних систем зберігання даних, вважають експерти. На їхню думку, це змусить і без того активно зростаючу індустрію збільшувати виробництво значними темпами.

«Впровадження машинного навчання швидко вплине на системи доступу до даних і управління інфраструктурою. Прототипи систем машинного навчання перших поколінь зазвичай будуються на основі існуючих потужностей зберігання даних », - зазначила Лора Шепард (Laura Shepard), старший директор компанії DataDirect Networks.

Саме з цієї причини навіть для найбільш успішних систем машинного навчання типові проблеми, пов'язані з нестачею обчислювальних потужностей і дуже маленькою швидкістю доступу до даних.

«З'являються збої масштабування, такі як неможливість забезпечити доступ до даних на необхідної швидкості, неможливість масштабувати перетворення суми даних для поліпшення результатів і неможливість масштабувати зберігання даних на простому або економічно ефективному рівні. Будь-який з цих збоїв може зірвати прогрес всієї програми, тому що, якщо ви не можете збільшити свої витрати або збільшити глибину своєї глибокої навчальної мережі, ви не зможете масштабувати свої результати », - сказала Лора Шепард.

Втім, перераховані проблеми несуть в собі і позитивні перспективи. Необхідність у розвитку інфраструктури призводить до появи великої кількості стартапів, які намагаються вирішити всі ці складності.

«Управління інфраструктурою дата-центрів - це процес активної роботи, випереджаюче потреби бізнесу. Машинне навчання повинно підвищувати продуктивність систем зберігання даних, рівень обслуговування, ефективність за рахунок автоматизації », - заявив Френк Беррі (Frank Berry), старший аналітик компанії IT Brand Pulse.

Розвиток штучного інтелекту призведе до автоматизації ІТ-систем.

Кевін Лібл (Kevin Liebl), віце-президент з маркетингу компанії Zadara Storage, також вважає, що розвиток машинного навчання і штучного інтелекту матиме позитивний вплив на інфраструктуру. «Автоматизація істотно збільшить кількість серверів, якими зможе управляти адміністратор - приблизно з 500 серверів на сьогоднішній день до близько 20 тис. серверів в майбутньому, коли вони будуть повністю оснащені системами аналітики і програмами автоматизації », - вважає Лібл.

Він також додав, що системи зберігання даних є ключовою частиною автоматизованого дата-центру, тому що автоматизація вимагає запуску величезної кількості різних процесів, які, природно, генерують дані. Через це нові дані в найближчому майбутньому будуть генеруватися в величезних обсягах, в тому числі, через зростання хмарної інфраструктури, мобільних систем, інтернету речей, соціальних медіа та аналітики. Тому експерти очікують, що загальні обсяги даних по всьому світу будуть подвоюватися кожні два роки.

Також аналітики відзначають, що штучний інтелект і машинне навчання можуть надати на індустрію зберігання даних такий же вплив, яке зробило поява персональних комп'ютерів на світ бізнесу. «Протягом наступних двадцяти років компанії еволюціонують в організації, багато процесів в яких управляються штучним інтелектом. Це буде світ, в якому дані забезпечують ефективну роботу, дозволяючи машинам збирати інформацію, навчатися і допомагати людям приймати рішення в реальному часі », - упевнений Майкл ТСО (Michael Tso), глава компанії Cloudian.