Um exemplo, a plataforma de dados VAST, oferece armazenamento unificado, banco de dados e serviços de mecanismo de função orientados a dados desenvolvidos para IA, permitindo acesso e recuperação contínuos de dados essenciais para o desenvolvimento e treinamento de modelos de IA. Com recursos de segurança e conformidade de nível empresarial, a plataforma pode capturar, catalogar, refinar, enriquecer e preservar dados por meio de análise profunda de dados e aprendizado em tempo real para garantir a utilização ideal de recursos para um processamento mais rápido, maximizando a eficiência e a velocidade dos fluxos de trabalho de IA em todos os setores. todos os estágios de um pipeline de dados.
Estratégias híbridas e multicloud
Pode ser tentador escolher um único hiperescalador e usar a arquitetura baseada em nuvem que ele fornece, efetivamente “jogando dinheiro no problema”. No entanto, para atingir o nível de adaptabilidade e desempenho necessários para construir um programa de IA e cultivá-lomuitas organizações estão optando por adotar estratégias híbridas e multicloud. Ao aproveitar uma combinação de recursos locais, de nuvem privada e de nuvem pública, as empresas podem otimizar sua infraestrutura para atender a um desempenho específico e requisitos de custo, ao mesmo tempo em que obtém a flexibilidade necessária para agregar valor a partir de dados tão rápido quanto o mercado exige. Essa abordagem garante que os dados confidenciais possam ser processados com segurança no local, aproveitando ao mesmo tempo a escalabilidade e os serviços avançados oferecidos pelos provedores de nuvem pública para cargas de trabalho de IA, mantendo assim o alto desempenho computacional e o processamento eficiente de dados.
Abraçando a computação de ponta
À medida que as aplicações de IA exigem cada vez mais processamento em tempo real e respostas de baixa latência, a incorporação da computação de ponta na arquitetura de dados está se tornando essencial. Ao processar dados mais perto da fonte, a edge computing reduz a latência e o uso de largura de banda, permitindo tomadas de decisão mais rápidas e melhores experiências de usuário. Isto é particularmente relevante para IoT e outras aplicações onde os insights imediatos são críticos, garantindo que o desempenho do pipeline de IA permaneça elevado mesmo em ambientes distribuídos.
