當然新的技術(shù)的應(yīng)用帶來便利的同時也帶來了眾多的問題。
如果說數(shù)據(jù)的爆炸式增長產(chǎn)生很多問題，比如傳統(tǒng)企業(yè)面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題，比如因為數(shù)字化進程不同而對于不同業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)孤島問題，比如互聯(lián)網(wǎng)開放帶來的海量數(shù)據(jù)安全問題。而這些讓IT架構(gòu)向著現(xiàn)代化架構(gòu)演進，向著多云的環(huán)境演進。
那么在AI剛剛應(yīng)用的今天，是否能在多云環(huán)境下，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，發(fā)展出適合AI成功的方法論來促進企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展？當各種類型的數(shù)據(jù)，包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)、企業(yè)外部的數(shù)據(jù)等從剛開始的收集、組織到數(shù)據(jù)分析再到融合利用這些過程是否能夠通過AI來加速？
探討這些激動人心的想法想必是每個企業(yè)管理部門和IT從業(yè)者非常感興趣的事情。因此至頂網(wǎng)希望通過撮合業(yè)內(nèi)專家來探討這些問題，希望通過專家們的專業(yè)探討來解己之惑,解人之惑。
為此我們邀請了青島諾亞信息技術(shù)有限公司董事長劉偉、IBM軟件定義存儲解決方案業(yè)務(wù)總監(jiān)周立旸以及知名IT自媒體人小黑羊一起在中秋佳節(jié)來臨之際，來論道企業(yè)如何基于IT存儲革新來煥發(fā)數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，讓AI真正規(guī)模化落地，通過AI助力企業(yè)攻克數(shù)據(jù)難關(guān)并實現(xiàn)業(yè)績增收。
本次對話將從企業(yè)的實際利用AI過程中如何助力產(chǎn)業(yè)中的規(guī)模化應(yīng)用，深度剖析IT部門的角色變遷，如何從輔助到賦能業(yè)務(wù)。同時探討AI的哺育發(fā)展中，大家總結(jié)出來算法、算力和數(shù)據(jù)三要素的關(guān)系，如何通過搭建完善的數(shù)據(jù)架構(gòu)，讓數(shù)據(jù)真正做到可靠、可見和可用。并認識到好的信息基礎(chǔ)架構(gòu)，才是真正用好AI的基礎(chǔ)。并在在行業(yè)場景中，探索邁向AI的必經(jīng)之路，幫助企業(yè)識別所處的AI階段，從而實現(xiàn)企業(yè)進一步規(guī)劃AI應(yīng)用的未來方向。
是不是覺得此次存儲的品味很有意思？這里我可以劇透一下，據(jù)說IBM專家總結(jié)了一套AI階梯方法論，來助力實現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
AI要真正落地，需要在數(shù)據(jù)處理過程中每一步都要有過硬的對策。IBM針對不同階段的數(shù)據(jù)需求，靈活搭配存儲解決方案。從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)組織到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)融合，來利用AI加速整個數(shù)據(jù)處理過程。
針對數(shù)據(jù)收集，IBM Cloud Object Storage海量數(shù)據(jù)存儲解決方案，能夠無限擴展存儲海量數(shù)據(jù)、穩(wěn)定可靠、全局共享，從容應(yīng)對TB級以上存儲以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)激增幫來的容量挑戰(zhàn)。
針對數(shù)據(jù)組織，IBM Spectrum Discover靈活元數(shù)據(jù)管理，實現(xiàn)元數(shù)據(jù)高效管理、自動化數(shù)據(jù)準備工作流,在秒級實現(xiàn)對P級、上億條記錄的查找,降低人力需求。
針對數(shù)據(jù)訓練，IBM Spectrum Scale高效文件存儲，可實現(xiàn)每秒2.8TB的數(shù)據(jù)訪問，快速將數(shù)據(jù)導入AI模型訓練系統(tǒng),提高訓練效率,避免計算資源閑置。
針對數(shù)據(jù)融合，IBM Spectrum Scale提供多租戶擴展能力，支持無縫處理數(shù)以萬計的客戶端、數(shù)十億個文件和海量數(shù)據(jù)。允許不同的應(yīng)用或服務(wù)訪問相同的數(shù)據(jù),而不必移動或更改數(shù)據(jù)。
當然這僅僅是專家們探討的冰山一角，如果您想了解更多精彩的內(nèi)容，歡迎觀看《《面授機宜》柔合之道 存儲的滋味》視頻對話節(jié)目。
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