Evolucija arhitekture skladištenja za podršku autonomnim AI tehnologijama

Table of Contents

1. Ključne Tačke
2. Uvod
3. Potreba za pouzdanošću i auditabilnošću
4. Verzija podataka i praćenje podataka
5. Performanse skladištenja u AI okruženju
6. Razumijevanje granica flash memorije
7. Upravljenje kompleksnošću podataka u AI
8. Često Postavljana Pitanja (FAQ)

Ključne Tačke

• Razvoj skladištenja za AI zahtijeva više od brzine; vraća se na audiranje i praćenje podataka.
• Neophodno je osigurati da svaki AI interakcija bude zabilježena radi provere i usklađenosti.
• Pure Storage razvija sofisticirane modele koji optimiziraju radno trajanje memorijskog medija na nivou ćelije.

Uvod

U svetu tehnologije, potreba za brzim skladištenjem podataka je široko rasprostranjena, posebno kada je reč o veštačkoj inteligenciji (AI). Međutim, kako AI postaje sve prisutniji i preuzima raznovrsne zadatke, podrška razvoju autonomnih AI agenata postaje sve kompleksnija. Par Botes, potpredsednik za AI infrastrukturu u Pure Storage, naglašava da je ključna potreba za promišljanjem skladišne arhitekture u svetlu ovih izazova. Ovaj članak istražuje trenutne trendove i buduće pravce u tehnologiji skladištenja podataka koji su potrebni za podršku AI aplikacijama, sa posebnim naglaskom na važnost povjerenja u podatke i njihovu auditabilnost.

Potreba za pouzdanošću i auditabilnošću

U svetu autonomnih AI agenata, pitanja poverenja i porekla podataka postaju centralna. Botes ukazuje da trenutni skladišni sistemi ne omogućavaju adekvatno praćenje i audiranje interakcija koje AI agenti imaju s podacima. S obzirom na to da AI sistemi sve više utiču na stvarni svet, bilo kakav nedostatak u verifikaciji može dovesti do ozbiljnih posledica.

Potrebno je kreirati skladišne sisteme koji beleže svaku interakciju koju agent ima sa podacima. "Svaka interakcija bi trebalo da bude zabeležena", objašnjava Botes, "kako bismo mogli da se oslonimo na njih u slučaju provere". To uključuje razgovore i sve operacije koje AI agent izvršava. Ova promišljena arhitektura omogućava kompanijama da se osećaju sigurnije kada koriste AI u poslovanju.

Verzija podataka i praćenje podataka

Kako bi se postigla visoka pouzdanost, Pure Storage aktivno radi na razvoju sistema koji belže verzije podataka. Kada se podaci ažuriraju, sistem će sačuvati prethodne verzije umesto da ih prepisuje. Ova verzioniranje omogućava korisnicima da se vrate na ranije verzije podataka, zavisno od toga kako su AI query-i korišćeni ili koji agent je bio uključen u obradu tih informacija.

"Možemo da pratimo celu liniju podataka, šta je korišćeno i u koje vreme", dodaje Botes. Ova funkcionalnost je hvalevredna kao ključni deo u razvijanju pouzdane AI prakse, jer verodostojnost modela i verzija podataka postaju podjednako važni.

Performanse skladištenja u AI okruženju

Iako je pouzdanost prioritet kada je reč o upravljanju podacima, performansa skladišta i dalje se mora održavati na visokom nivou. AI workload-ovi zahtevaju ozbiljne performanse po jedinici kapaciteta, jer AI algoritmi često pregledavaju ogromne datasetove u potrazi za relevantnim informacijama. Navedeno može efikasno izbrisati razliku između "vrućih" i "hladnih" podataka – za AI, svi podaci su relevantni i trebaju biti dostupni brzo.

Za Botes-a, prelazak na potpuno flash skladište predstavlja logičan korak. "Zbog načina na koji AI koristi svaki dataset, flash rešenja postaju neminovna", objašnjava on. Ova tehnologija nudi brzinu potrebnu za operacije u cilju brzog dobijanja rezultata iz podataka.

Razumijevanje granica flash memorije

Ipak, flash memorija ima svoje limtitacije – svaki proces "program-erase" degradira ćeliju, što s vremenom usporava rad. Klasični mali kontroleri koriste osnovne statističke modele kako bi upravljali habanjem, ali Botes i njegov tim su razvili napredne AI modele koji optimizuju rad svakog individualnog flash ćelije.

Ovi modeli prate tačan odgovor i ponašanje svake ćelije tokom vremena, čime je omogućeno fino podešavanje performansi iznad tradicionalnih upravljačkih rješenja. Koristeći telemetrijske podatke sa Pure Storage uređaja, kompanija može doći do značajnih uvida koji pomažu i proizvođačima memorijskih čipova u razvoju boljih proizvoda.

Upravljenje kompleksnošću podataka u AI

Da bi se kompanijama olakšalo upravljanje kompleksnošću podataka koji dolaze s AI tehnologijama, Pure Storage je razvila distribuiranu kontrolnu platformu. Ova platforma omogućava organizacijama da upravljaju svojim skladištem, bilo da se radi o lokalnom ili cloud okruženju, kao jedinstvenim sistemom. Time se omogućava administratorima da definišu nivoe usluga, karakteristike performansi i politiku zaštite podataka za različite klase informacija.

"Ovo čini da se mnogi manji skladišni delovi ponašaju kao jedan veliki skladišni prostor," kaže Botes. "Na taj način, umesto da se fokusirate na način na koji to funkcioniše, možete se više posvetiti ishodima i rezultatima.”

Često Postavljana Pitanja (FAQ)

1. Kako će nove arhitekture skladištenja uticati na pouzdanost AI sistema?

Nove arhitekture omogućavaju praćenje svakog koraka koje AI agent preuzima sa podacima, što poboljšava transparentnost i poverenje u AI odluke.

2. Da li su flash skladišta jedina rešenja za AI?

Iako su flash skladišta optimalna zbog brzine, organizacije bi trebale razmotriti i druge oblike skladišta kao deo sveobuhvatne strategije upravljanja podacima.

3. Kako AI može poboljšati upravljanje skladištem?

AI se koristi za fino podešavanje performansi memorijskih ćelija koje zadržavaju podatke, omogućavajući bolju efikasnost i dugovečnost skladišnih rešenja.

4. Koje su prednosti praćenja verzija podataka?

Praćenje verzija omogućava vraćanje na prethodne podatke u slučaju grešaka, osigurava tačnost i podržava zahteve za usklađenost.

5. Kako se organizacije mogu pripremiti za prelazak na autonomne AI sisteme?

Organizacije trebaju ulagati u modernizaciju svojih skladišnih sistema kako bi implementirali nedavne tehnologije za audiranje i verzionisanje podataka.