16.02.2024  Экспертиза, Менеджмент

Искусственный интеллект — пожалуй, самая требовательная к данным технология из всех существующих — стремительно входит в мейнстрим. Объем данных, которые ИИ приходится обрабатывать, чтобы создавать контент или отвечать на запросы, просто огромен, он сродни океану, пишет на портале Datanami Джей Би Бейкер, вице-президент по маркетингу компании ScaleFlux. Когда руководители систем ввода-вывода борются за оптимизацию и управление объемом данных, которые необходимо обрабатывать, особое внимание уделяется тому, как сделать хранение данных более эффективным. Чтобы сбалансировать компромиссы между ресурсами инфраструктуры хранения и вычислительной и сетевой инфраструктур, потребуются все инструменты и трюки, которые есть в рукаве у науки о данных, включая старый знакомый фаворит... сжатие данных. Сжатие данных обычно является одним из первых инструментов управления данными, о котором почти все узнают вскоре после того, как заканчивается емкость диска их первого компьютера (привет, WinZip, старый друг!). Однако такое раннее знакомство со сжатием данных не гарантирует, что его ценность для предприятия не ставится под сомнение и оценивается по достоинству. В конце концов, при сжатии производительность обменивается на эффективность... все это знают. Но справедливо ли это представление сегодня? По мере того как мы работаем над созданием более устойчивых ИТ, нам необходимо пересмотреть некоторые из наших представлений, включая сжатие данных. Реальность такова, что путь каждой организации ... читать далее.