Comment l’intelligence artificielle transforme le stockage de données

Comment l’intelligence artificielle transforme le stockage de données

L’intelligence artificielle représente une révolution pour le stockage de données. Découvrez 5 façons dont l’IA transforme le Data Storage.

Le volume de données générées par l’humanité est en pleine explosion. En 2020, selon une étude menée par Domo, chaque être humain générera en moyenne 1,7 MB de données par seconde.

Face à ce bouleversement, les méthodes de stockage de données traditionnelles ne sont plus adaptées. Il est nécessaire d’utiliser de nouvelles techniques pour gérer et stocker les données.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle pourrait jouer un rôle majeur pour le futur du  » Data Management « . Découvrez 5 façons dont l’IA transforme déjà le stockage de données.

L’IA permet le scaling des pipelines de données

Pour s’accommoder aux larges volumes de données, qui peuvent atteindre un pods de plusieurs exabytes, il est nécessaire que les Data Pipelines reliant le Edge au Cloud se mettent à l’échelle.

Or, l’intelligence artificielle peut faciliter cette transition en permettant ce scaling. De plus, la robotique combinée à l’IA pourrait permettre d’automatiser la maintenance et les réparations du matériel.

L’IA augmente les performances du Data Storage

Pour qu’un système puisse traiter plusieurs petabytes de données, il est nécessaire que les appareils input/output (I/O) soient capables de transmettre de larges volumes de données. Or, l’IA peut permettre d’augmenter considérablement les performances de ces appareils.

De plus, l’automatisation via l’intelligence artificielle peut aider à mettre en place un modèle self-service pour augmenter l’espace de stockage. L’IA permet également un environnement  » self-healing «  dans lequel le logiciel pourrait potentiellement s’écrire ou se réécrire afin d’éviter les pannes et d’assurer une disponibilité maximale.

L’intelligence artificielle force un changement d’architecture

Si une entreprise décide d’utiliser un framework logiciel d’intelligence artificielle, il est important qu’elle s’assure que son infrastructure réponde aux exigences nouvelles.

L’architecture informatique doit non seulement pouvoir faire tourner le logiciel IA, mais doit aussi permettre un scaling de l’étape pilote jusqu’à la phase de production.

Du Edge vers le Cloud

Les données sont générées et résident à de multiples endroits. De fait, il est de plus en plus difficile de les transporter vers le Cloud ou vers le coeur du réseau. À mesure que le volume de données augmente, la tâche se complique.

Les capteurs situés aux end points, tels que ceux des voitures autonomes par exemple, permettent par ailleurs de prendre des décisions directement aux end points. De fait, transporter les données vers le coeur ou le Cloud représente une perte de temps.

Dans ce contexte, l’IA peut aider à collecter et à traiter les données dans des environnements hors ligne pour ensuite les transférer de façon fluide vers un Data Center sur site ou vers le Cloud.

L’IA permet la prise en charge de différentes sources de données

À mesure que la diversité des sources de données augmente, il est nécessaire que l’infrastructure de stockage permette de prendre en charge une large variété de workloads.

Par exemple, un système de stockage peut devoir fonctionner avec différents workloads comme SAP, Oracle, Hadoop, DB2, MongoDB ou encore avec des données non structurées. Or, l’intelligence artificielle peut permettre d’entraîner un système sur un large ensemble de sources de données.

Même si les entreprises peuvent continuer à gérer leurs besoins en stockage de données sans utiliser l’IA, le manque de vitesse et de scaling se feront sentir. Ainsi, les entreprises qui refusent d’adopter l’IA risquent de se faire semer par leurs concurrents.

Source : lebigdata.fr

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