O Facebook tem mais de 2,4 bilhões de usuários ativos, que fazem 350 milhões de uploads de fotos por dia, além de mais de 500 mil comentários publicados a cada minuto. São criados 5 novos perfis por segundo. Como ele rastreia, monitora e ganha valor com essa quantidade de informações?
Certamente não é possível analisar esses dados apenas com intervenção humana. Os sites de mídia social são apenas um exemplo de um número crescente de aplicações de Inteligência Artificial (IA), que passaram da pesquisa acadêmica para áreas tão diversas como medicina, finanças, seguros e varejo.
À medida que as empresas estão adotando a IA e seu subconjunto Aprendizado de Máquina (Machine Learning ou simplesmente ML), precisam garantir que sua infraestrutura de TI possa suportar essas iniciativas para manter a competitividade e produzir ROI.
Embora o armazenamento possa não ser o tema mais atraente da tecnologia da informação, a IA baseada em análises de dados não seria possível sem ele
Veja abaixo três fatos sobre armazenamento de dados que comprovam essa afirmação:
1. A IA e o aprendizado de máquina envolvem uma tonelada de dados
Os projetos de IA são inegavelmente interessantes no sentido conceitual e técnico, mas para alcançar os objetivos que eles propõem, precisam correlacionar e analisar matematicamente conjuntos massivos de dados. Esses dados tendem a ser gerados na borda da rede, onde vivem as pessoas e as máquinas, e os dados frequentemente precisam ser acessados com alta disponibilidade e baixa latência para análise.
Manter esse nível de acesso e disponibilidade tem um alto custo e é por isso que as empresas que atuam buscando soluções de IA geralmente são grandes empresas e fornecedores históricos, em vez de startups com recursos limitados. A IA e o ML nem sequer foram relacionados entre as dez principais prioridades para as pequenas e médias empresas em uma pesquisa de 2019 da Techaisle, uma empresa de analistas focada em TI para pequenas e médias empresas.
2. Em um futuro focado na nuvem, ainda existem alguns problemas difíceis de resolver
Profissionais de TI inovadores estão impulsionando a criação e a adoção de arquiteturas de última geração, que visam viabilizar nuvens públicas que ofereçam suporte à IA, aprendizado de máquina, análise de dados de máquina e muito mais. Tentar criar uma arquitetura ideal do zero, que possa fornecer as características de desempenho, latência e custo exigidas para essas cargas de trabalho está longe de ser um esforço simples. Quando dificuldades como essas surgem, a TI tem a oportunidade de produzir soluções inovadoras em vez de colocar barreiras. Envolver-se e conduzir discussões sobre alternativas é a melhor maneira de permanecer relevante e mostrar valor para sua organização. Uma ajuda especializada externa é de grande valor nesse momento.
3. Quem pensa que “o armazenamento está morto” está redondamente enganado
Os fornecedores que antes dominavam o mercado de armazenamento vêm fazendo grandes mudanças em suas organizações e essas ações têm enviado sinais ao mercado de tecnologia que, muitas vezes, são interpretados incorretamente. Em alguns casos, os efeitos resultantes desses movimentos de transformação ajudam a alimentar um dos maiores mitos da indústria: que o armazenamento está morto. É apenas o armazenamento como conhecemos atualmente que está morto. O armazenamento acaba de iniciar algumas de suas maiores transformações até agora e está surgindo um modelo muito melhor para o novo cenário que se apresenta.
