데이터에 쉽게 접근하고 데이터를 의미있는 방식으로 활용하는 능력은 항상 중요했지만 AI, 머신 러닝 및 데이터 분석 시대에는 절대적으로 필수적이되었습니다. 현재 3,900 억 달러가 넘는 글로벌 AI 시장은 초과 할 것으로 예상됩니다. 2030 년까지 826 억 달러. 그러나 이러한 성장은 AI 기술이 계속 발전하고 해당 가치를 증가시키고 있습니다. 이를 달성하려면 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 전 세계 조직은 2024 년에 약 7.2 개의 제트 타브 바이트 (ZB)의 데이터를 저장 했으며이 수치는 2027 년까지 15.1 ZB. 이러한 주요 성장은 증가하는 데이터 수요를 처리 할 수있는 신뢰할 수 있고 액세스 가능한 스토리지 솔루션의 필요성을 강조합니다.
금융 및 의료에서 제조 및 소매에 이르기까지 산업 전반의 AI 중심 응용 프로그램의 폭발로 인해 광대하고 잘 준비된 데이터 세트에 대한 수요가 더욱 가속화되었습니다. AI 시스템은 데이터에서 번성하여 알고리즘을 개선하고 예측 모델을 향상 시키며 자동화를 최적화합니다. IDC와 같은 주요 회사에 따르면 더 많이 고품질 데이터 조직은 AI 결과의 효과를 향상시켜 더 똑똑한 의사 결정을 가능하게하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 과제는 대량의 데이터를 수집하고 생성하는 것뿐만 아니라 장기 보유 및 접근성을 보장하는 데 있습니다. 적절한 스토리지 솔루션이 없으면 비즈니스는 AI 발전의 다음 물결을 형성 할 수있는 귀중한 정보를 잃을 위험이 있습니다.
AI에 대한 데이터의 중요성
AI가 현재 속도로 계속 발전하려면 효율성과 정확성이 지속적으로 향상되어야합니다. 이를 달성하는 유일한 방법은 AI 모델에 교육을위한 지속적인 고품질 데이터를 제공하는 것입니다. 대형 언어 모델 (LLM)을 훈련시키는 데 사용되는 데이터 세트는 놀라운 속도로 성장했습니다. 2010 년 이후 매년 크기가 3 배가됩니다. 예를 들어, GPT-2는 약 30 억 단어가 포함 된 데이터 세트에서 교육을 받았으며 4 년 후에 발표 된 GPT-4는 약 9.75 조 단어로 교육을 받았습니다.
이러한 AI 교육 데이터 세트의 빠른 확장은 상당한 양의 고품질 데이터를 효과적으로 저장하는 방법이라는 중요한 과제를 제시합니다. AI 시스템이 책, 기사 및 연구 논문을 포함한 막대한 양의 기존 텍스트 기반 데이터를 소비함에 따라, 조직은 고품질의 인간 생성 된 자료를 소진 할 위험이 있습니다. 이로 인해 AI 개발자는 향후 교육을 위해 AI 생성 컨텐츠에 의존하여 정확성 감소, 창의성 감소 및 반복 증가와 같은 잠재적 인 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험에 대응하기 위해 조직은 향후 AI 모델을 훈련시키는 데 귀중한 자원이 될 수 있으므로 생성 된 데이터의 대부분을 유지하는 데 우선 순위를 정해야합니다. 이 필요성은 강력하고 확장 가능하며 장기 스토리지 솔루션에 대한 수요를 유발합니다.
경쟁 우위로서의 데이터 분석 : IA가없는 AI가 없습니다.
AI 중심 분석은 현대 비즈니스 전략의 초석이되어 조직에 패턴을 발견하고 트렌드를 예측하며 더 빠르고 더 똑똑한 결정을 내릴 수있는 능력을 제공합니다. 그러나 AI는 스포트라이트를 얻는 반면, 그 모든 것 : 데이터의 혀를 간과하기는 쉽습니다. 보다 구체적으로, 수십 년의 데이터를 필요에 따라 어디에서 사용할 수있게하는 인프라. 정보 아카이브 (IA).
IA는 조직 지식의 깊은 저수지로서 종종 테이프와 같은 비용 효율적이고 확장 가능한 스토리지에 수용됩니다. 규정 준수뿐만 아니라 잠재적 인 혁신을 불러 일으키는 방대한 양의 구조화 및 비 구조화 데이터가 보존되는 곳입니다. AI 모델을 훈련시킬 시간이되면이 아카이브에서 고성능 시스템으로 대규모 데이터 세트가 일시적으로 가져옵니다. 교육이 완료되면 데이터는 장기 보존을 위해 IA로 돌아갑니다. 이 접근 및 보존주기는 지속적인 AI 개발이 가능합니다.
높은 영향을 받고 데이터 중심 결정을 내릴 수있는 조직의 능력은 최신 AI 도구에 의존하는 것이 아닙니다. 시간이 지나고 규모에 따라 비용 효율성을 희생하지 않고 올바른 정보에 액세스하고 유지할 수 있는지 여부에 따라 다릅니다. 데이터 분석은 시프팅 시장에 응답하여 고객 경험을 개인화하고, 운영을 간소화하며, 피벗을 신속하게 개인화 할 수 있습니다. 그러나 이러한 모든 것은 정보를 스토리지 문제가 아니라 전략적 자산으로 보는 장기 데이터 전략에 달려 있습니다. 미래는 역사적 데이터를 살아있는 자원으로 취급하는 조직에 속합니다.
입증 된 기술을위한 새로운 기회
데이터 중심 AI 애플리케이션의 급증은 스토리지 솔루션에 대한 새로운 요구를 도입합니다. 조직에는 접근성, 지속 가능성 및 보안을 보장하면서 대규모 데이터 세트를 장기간 저장할 수있는 시스템이 필요합니다. 또한, 사이버 공격이 증가함에 따라, global 사이버 범죄 비용은 도달 할 것으로 추정됩니다. 2025 년까지 매년 $ 10.5 조– 데이터 보안은 모든 스토리지 솔루션에 대한 중요한 고려 사항이되었습니다. 많은 기업들이 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 새로 개발 된 최첨단 저장 기술을 본능적으로 찾을 수 있습니다. 신뢰할 수있는 스토리지가 필요하기 때문에 지금그러나 조직은 이미 신뢰성을 입증 한 기존 기술을 고려해야합니다 : 테이프 저장.
수십 년 동안, 많은 기존 조직이 새로운 클라우드 네이티브 회사가 간과 했음에도 불구하고 테이프 저장에 의존했습니다. 그러나 AI, 머신 러닝 및 고급 데이터 분석의 부활은이 시도 및 진실 기술에 대한 새로운 사용 사례를 제공했습니다. 테이프 스토리지는 확장 성, 유연성, 비용 효율성 및 보안의 강력한 조합을 제공하므로 대규모 AI 및 ML 워크로드를 관리하기위한 이상적인 솔루션입니다. 다른 많은 스토리지 솔루션과 달리 테이프는 데이터를 저장하는 동안 에너지를 소비하여 탄소 발자국을 크게 줄이기 때문에 지속 가능합니다. 또한 오프라인 기능은 테이프에 저장된 데이터가 본질적으로 원격 위반에 면역되기 때문에 랜섬웨어 공격과 같은 사이버 보안 위협에 대한 추가 보호 계층을 제공합니다.
최신 테이프 스토리지 솔루션은 AI 및 데이터 분석의 요구를 충족시키기 위해 진화했습니다. 대용량 테이프 기술의 최신 발전으로 기업은 기존 클라우드 기반 솔루션의 비용의 일부로 페타 바이트의 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 테이프의 수명 (30 년을 초과 한)은 조직이 데이터 저하 위험없이 귀중한 데이터 세트를 보존 할 수 있다는 확고합니다. 이로 인해 비용 효율성을 유지하면서 데이터 인프라를 미래 방지하려는 기업에게는 매우 매력적인 옵션이됩니다.
AI 및 데이터 혁명
진행중인 AI 혁명은 근본적으로 데이터 혁명입니다. 데이터 저장 및 접근성 위험을 우선시하지 못하는 조직은 점점 더 데이터 중심 세계에서 뒤쳐져 있습니다. 더 많은 데이터는 혁신과 경쟁력있는 차별화를위한 더 많은 기회와 동일합니다. 테이프의 새로운 잠재력을 포함하여 확장 가능하고 안전한 스토리지 솔루션을 수용함으로써 조직은 AI 발전 및 데이터 중심 의사 결정의 최전선에 남아 있는지 확인할 수 있습니다. 비즈니스가 AI 중심 성장의 복잡성을 계속 탐색함에 따라 데이터 보존의 중요성을 인식하는 사람들과 지능형 스토리지 솔루션은 데이터 중심 미래에서 번성하는 것입니다.
게시물 AI 혁명은 데이터 혁명입니다. 스토리지가 그 어느 때보 다 중요한 이유 먼저 나타났습니다 Unite.ai.