Levantamento do Gartner mostra o avanço da Inteligência Artificial nas empresas, inclusive brasileiras. E isso significa maior demanda por storage. Quais as tecnologias adequadas?
O levantamento 2019 Gartner CIO Agenda, feito com mais de 3.000 CIOs de 89 países, inclusive o Brasil, revela que, entre 2018 e 2019, o número de empresas que implantaram Inteligência Artificial (IA) cresceu de 4% para 14%. A expansão mostra a importância crescente e os ganhos resultantes que a IA pode oferecer.
Os CIOs ouvidos representam aproximadamente U$ 15 trilhões em receita/orçamentos do setor público e U$ 284 bilhões de dólares em investimentos em TI. Os CIOs brasileiros representam aproximadamente 5% do total de entrevistados, respondendo por mais de U$ 500 bilhões em receita/orçamentos do setor público e U$ 9 bilhões de dólares em investimentos para a área de TI.
Pelos resultados, 46% dos CIOs brasileiros dizem que suas empresas já mudaram seus modelos de negócios ou estão em processo de mudança. Há ainda muito a ser feito, são muitos os avanços e inovações pela frente. Mas há também um grande desafio: como organizar a infraestrutura de storage para a massa de dados demandada pela IA? Qual o melhor storage para suprir essas demandas?
Storage para IA envolve um workflow de 4 etapas, com soluções adequadas para cada uma delas, dependendo da escalabilidade, velocidade, custo e flexibilidade. Vamos lá:
1.Ingestão de dados
Processo de obtenção e importação de dados para uso imediato, de qualquer lugar, a uma velocidade razoável. Para isso, você precisa de uma solução de storage capaz de fornecer a escalabilidade, taxa de transferência e capacidade necessárias para ingerir dados de fontes heterogêneas – e a um custo acessível.
2.Classificação, preparação e transformação dos dados
A alimentação dos dados, sua classificação, preparação e transformação feitas de forma automatizada reduzem na complexidade do gerenciamento dos dados recebidos de fontes heterogêneas. Para isso, é preciso rodar uma solução baseada em políticas que ajudam a usar o mesmo tipo de dados em casos diferentes.
3.Análise e data training
Eis um processo que pode levar muito tempo para ser concluído. Uma solução de armazenamento com baixa latência pode ajudá-lo a concluir um ciclo de data training de IA em menos tempo.
4.Inferência / insights
Nesta etapa, o que se quer é obter informações valiosas dos dados, o que pode levar uma empresa a alcançar a vantagem competitiva desejada. A velocidade, portanto, é novamente um aspecto importante da solução de storage.
Confira, a seguir, as principais soluções IBM para cada fase:
As quatro etapas podem ser atendidas por diferentes soluções. O IBM Spectrum Scale permite acesso paralelo e a movimentação de dados entre os diferentes estágios da IA. O IBM Cloud Object Storage é uma solução de que cria um único pool de dados entre vários datacenters e garante o armazenamento de grandes quantidades de dados de forma econômica, escalável, disponível, segura e facilmente gerenciável.
Já o IBM Spectrum Discover, software moderno de gerenciamento de metadados, ajuda a trazer estrutura para dados não estruturados. Por fim, o FlashSystem é ótimo para um armazenamento rápido baseado em Flash.
Nas empresas, os recursos financeiros andam escassos, por isso é preciso usá-los com sabedoria. Quer uma ajuda para traçar o roadmap de infraestrutura para Inteligência Artificial?
