Sztuczna inteligencja z impetem godnym Terminatora wkracza do świata biznesowych innowacji. Jest nie tylko popularnym hasłem medialnym, ale głównym motorem napędowym zmian. Już teraz przeobraża różne branże od medycyny, przez logistykę, a na finansach skończywszy. To jednak głównie firmy technologiczne zaprzyjaźnią się z SI na dobre i na złe. Przechodząc rewolucję niewidzianą od ponad 100 lat.

Eksperci VMware, w oparciu o swoje wieloletnie doświadczenie w pracy z różnorodnymi firmowymi technologiami, dostrzegli trzy główne czynniki determinujące dynamiczny rozwój SI we współczesnym świecie:

1. Need for speed, czyli gra w moce obliczeniowe – od procesorów i procesorów graficznych po układy FPGA i ASIC, urządzenia gwarantujące nam odpowiedni poziom mocy obliczeniowych osiągnęły w ostatnich latach niewiarygodny postęp. Pozwalają nam przetwarzać dane szybciej i dokładniej niż kiedykolwiek wcześniej. Ponadto możliwości uruchomienia odpowiednich zasobów w chmurze publicznej umożliwiają dzisiaj biznesowi zrównoważenie wydatków CAPEX i OPEX w zakresie inwestycji w sztuczną inteligencję.
2. Algorytmy “wszystkiego” – algorytmy są teoretyczną podstawą uczenia maszynowego i samej sztucznej inteligencji. Stoją za działaniem zarówno podstawowych, jak i zaawansowanych sieci neuronowych. Wiele z tego typu algorytmów powstało już dekady temu, ale dopiero niedawno stały się częścią przełomowych, innowacyjnych rozwiązań. Częściowo wynika to z postępu w zakresie mocy obliczeniowych, ale jeszcze bardziej z powodu powodzi danych jaką zgotował nam Internet.
3. Dane to paliwo maszyn – większość osiągnięć sztucznej inteligencji, takich jak np. pasmo zwycięstw AlphaGo to efekt żmudnej analizy ogromnych zasobów danych. Danych, których żaden żyjący człowiek nie przetrawił w ciągu jednego żywota. To idealnie pokazuje, że samo uczenie maszynowe bez wkładu jest niczym. Tylko zabawką. Jeszcze dziesięć lat temu zasoby danych jakimi dysponowały firmy to był ułamek tego co firmy mogą SI zaoferować dzisiaj.

Inteligentne data center na horyzoncie

Natłok danych to zarówno błogosławieństwo, jak i przekleństwo. Na rynku współczesnych rozwiązań chmurowych i centrodanowych, wiele firm próbuje nadążyć za tą falą surowych informacji i wykorzystać je do pracy. Wiele z nich nie wytrzymuje naporu. Ilość danych przerasta niekiedy możliwości dostępnych narzędzi oraz platform. Kładzie się to cieniem na operatorach i ich partnerach. Programiści, specjaliści IT oraz administratorzy pracują zaś pod ogromną presją.

Z badań Enterprise Management Associates (EMA) “Strategic Analysis of the Container Market Place” wynika, że ponad 30 proc. czasu pracownicy centrów danych spędzają na instalowaniu, konfigurowaniu, testowaniu i naprawieniu sprzętu. Tracą ten czas, zamiast poświęcać go na rozwijanie nowych usług i rozwiązań. Ten swoisty „operacyjny podatek” jest nie do przyjęcia dla firm działających w konkurencyjnych branżach, w których prędkość działania jest kluczowym czynnikiem sukcesu.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w środowiskach centrodanowych może umożliwić firmom przekształcenie tego obciążenia w strategiczną przewagę. SI umożliwić może operatorom przejście do globalnego modelu działania, którego podstawą będzie możliwość szybkiego generowania, analizowania i monetyzowania danych. Inteligentne systemy w najprostszych zastosowaniach pozwolą zwiększyć wydajność operacyjną i jednocześnie zrównoważyć koszty. Z czasem pozwolą na pełną automatyzację działań.

Nie walcz z falą danych. Ujarzmij ją!

Złożoność środowisk IT i działań operacyjnych na pewno nie zniknie jak za dotknięciem czarodziejskiej różdżki. Żadna technologia nie ma mocy, by sprawić by to wyzwanie zniknęło całkowicie, raz na zawsze. Zmiany będą zachodzić cały czas. Organizacje, które nie będą w stanie cyklicznie ulepszać swoich centrów danych, chmur obliczeniowych i strategii IT, stosując technologie sztucznej inteligencji, mogą z czasem pozostać daleko w tyle za konkurencją.

Te firmy, które będą w stanie skutecznie wykorzystać uczenie maszynowe stworzą biznesową forpocztę. Wystarczy sobie wyobrazić hybrydowe centra danych, chmury obliczeniowe i rozwiązania brzegowe, które są samouzdrawiające i samoaktualizujące się. Znacznie zmniejszają wtedy firmowe obciążenie administracyjne, pozwalając firmom skupić się na strategicznych innowacjach i podnoszeniu jakości doświadczeń klientów.

Oczekując nieoczekiwanego

Przygotowanie centrum danych do wyzwań innowacyjnej gospodarki nie będzie łatwym zadaniem. Przygotowania warto jednak rozpocząć już teraz. Mały kroczkami warto wdrażać w centrach danych rozwiązania, które będą fundamentem SI. Przykład? Można tradycyjne procedury i narzędzia wesprzeć interfejsami API. Analitykę danych warto oprzeć na edge computingu. W końcu przedsiębiorstwa mogą pomyśleć o programowo definiowanym zarządzaniu centrum danych oraz wdrożeniu strategii multicloud. Tym sposobem biznes zagwarantuje sobie fundament, który przygotuj go do przyszłości, w której sztucznej inteligencja będzie jego główny partnerem.

Kategoria: SDDC

Tagi: Cyfrowa transformacja, SDDC, sztuczna inteligencja, Wirtualizacja