很多企業(yè)正在取得巨大進(jìn)步，投入了大量人才和合適的軟件。然而，也有許多企業(yè)的人工智能和分析項(xiàng)目遭遇失敗，因?yàn)樗麄儧]有采用正確的基礎(chǔ)技術(shù)來支持人工智能和高級分析工作負(fù)載。有些企業(yè)依賴于過時(shí)的傳統(tǒng)硬件系統(tǒng)，有些企業(yè)則受到利用公有云帶來的成本和控制問題的阻礙。大多數(shù)企業(yè)都被人工智能軟件工具的強(qiáng)大功能所吸引，以至于沒有選擇正確的硬件。

 

隨著這些領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐加快，現(xiàn)在是技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者評估成功利用人工智能和分析項(xiàng)目所需的一切的時(shí)候了。

 

 

調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司在對2000多名商業(yè)領(lǐng)袖的調(diào)查時(shí)發(fā)現(xiàn)，越來越多的受訪者意識到，人工智能系統(tǒng)需要運(yùn)行在專門構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施上才能提供真正的價(jià)值。事實(shí)上，很多受訪者認(rèn)為缺乏適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)設(shè)施是人工智能項(xiàng)目失敗的主要原因。IDC公司指出，阻礙向以人工智能為中心的基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)移的因素是對成本和戰(zhàn)略的擔(dān)憂，以及現(xiàn)有數(shù)據(jù)環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施過于復(fù)雜。

 

盡管行業(yè)專家一致認(rèn)為企業(yè)部署新平臺很困難，但還是有一些方法可以優(yōu)化人工智能和分析項(xiàng)目的價(jià)值，其基本考慮因素包括計(jì)算能力、內(nèi)存架構(gòu)以及數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和安全性。

 

 

根據(jù)《哈佛商業(yè)評論》雜志日前發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，對于成功部署人工智能和分析的企業(yè)來說，數(shù)據(jù)可用性是一個(gè)關(guān)鍵的績效指標(biāo)。簡而言之，成功的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)將其公司的數(shù)據(jù)民主化——讓員工可以訪問，從客戶和供應(yīng)商那里獲取數(shù)據(jù)，并與他人共享。處理數(shù)據(jù)是核心技術(shù)和硬件的關(guān)鍵所在。以下是需要考慮的問題：

 

•獲取數(shù)據(jù)：為了能夠以更快的速度分析更多數(shù)據(jù)，企業(yè)需要通過高性能服務(wù)器和適合人工智能的芯片(無論是CPU還是GPU)進(jìn)行更快的處理。現(xiàn)代計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施旨在通過支持?jǐn)?shù)據(jù)庫和分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算等工作負(fù)載來提高業(yè)務(wù)靈活性和上市時(shí)間。

 

•存儲(chǔ)數(shù)據(jù)：許多企業(yè)都有大量的數(shù)據(jù)來收集可操作的見解，但他們需要一個(gè)安全靈活的地方來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。最創(chuàng)新的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案是靈活的，主要為了在不犧牲性能的情況下實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大規(guī)模的可靠性?，F(xiàn)代對象存儲(chǔ)解決方案在全球分布式架構(gòu)上提供性能、可擴(kuò)展性、彈性和兼容性，以支持云原生、歸檔、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)分析等企業(yè)工作負(fù)載。

 

•保護(hù)數(shù)據(jù): 網(wǎng)絡(luò)威脅無處不在，無論是邊緣計(jì)算、內(nèi)部部署還是云平臺。企業(yè)的數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序和關(guān)鍵系統(tǒng)必須受到保護(hù)。許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都在尋求一種可信賴的基礎(chǔ)設(shè)施，該基礎(chǔ)設(shè)施可以在不影響安全性的情況下以最大的靈活性和業(yè)務(wù)敏捷性運(yùn)行。他們希望采用零信任架構(gòu)，在企業(yè)范圍內(nèi)的存儲(chǔ)、服務(wù)器、超融合、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)保護(hù)解決方案中嵌入安全功能。

 

•移動(dòng)數(shù)據(jù)：隨著數(shù)據(jù)生成的格局發(fā)生變化，數(shù)據(jù)流量模式變得更加復(fù)雜，激增的需求要求大多數(shù)企業(yè)重新評估網(wǎng)絡(luò)。為了讓數(shù)據(jù)無縫傳輸，他們必須擁有正確的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)的專有網(wǎng)絡(luò)通常缺乏可擴(kuò)展性、經(jīng)過驗(yàn)證的基于云的解決方案和自動(dòng)化，而開源解決方案可能成本高昂且不靈活。開放網(wǎng)絡(luò)通過為現(xiàn)代企業(yè)提供從邊緣到核心再到云平臺的軟件選擇、生態(tài)系統(tǒng)集成和自動(dòng)化來應(yīng)對挑戰(zhàn)。

 

•訪問數(shù)據(jù)：人工智能技術(shù)的開發(fā)和部署越來越多地發(fā)生在功能強(qiáng)大而高效的工作站上。這些專門構(gòu)建的系統(tǒng)使團(tuán)隊(duì)能夠在人工智能開發(fā)的所有階段更智能、更快地進(jìn)行人工智能和分析工作，并在部署過程中越來越多地進(jìn)行人工智能和分析工作，因?yàn)樗鼈冎С诌吘壨评怼榱俗寙T工能夠訪問他們需要的數(shù)據(jù)，企業(yè)將需要擺脫孤立、僵化和昂貴的傳統(tǒng)系統(tǒng)，而轉(zhuǎn)向新的解決方案，使分析和人工智能具有速度、可擴(kuò)展性和信心。數(shù)據(jù)湖屋在一個(gè)地方支持商業(yè)智能、分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)，它為數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師和其他需要數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值的人員提供了對可信數(shù)據(jù)的快速和直接訪問的功能。

 

 

分析和人工智能有望從數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)湖中推動(dòng)更好的業(yè)務(wù)見解。但企業(yè)首先需要評估他們開發(fā)而且成功部署人工智能或分析項(xiàng)目的能力。大多數(shù)企業(yè)需要現(xiàn)代化關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和硬件，以便能夠支持從邊緣到數(shù)據(jù)中心到云平臺的人工智能開發(fā)和部署。這樣做的企業(yè)會(huì)發(fā)現(xiàn)他們的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序是力量倍增器。在這一過程中，他們將實(shí)施升級，以確保數(shù)據(jù)安全和可訪問，從而在未來幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)IT和業(yè)務(wù)目標(biāo)。

 

 

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