（文章來(lái)源：教育新聞網(wǎng)）

如果您可以將存儲(chǔ)更像是自動(dòng)駕駛汽車而不是動(dòng)手，勞動(dòng)密集型的必需品，該怎么辦?如果像自動(dòng)駕駛汽車一樣，您的存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)可以預(yù)測(cè)您的需求，并在途中遇到障礙，該怎么辦?根據(jù)您對(duì)新技術(shù)的承受能力和您公司的文化，您可能已經(jīng)在利用從應(yīng)用程序的行為中學(xué)習(xí)，識(shí)別應(yīng)用程序和配置中的異常并使用該信息預(yù)測(cè)和預(yù)防問(wèn)題的技術(shù)。

這些收費(fèi)功能的核心技術(shù)是人工智能。實(shí)際上，人工智能有片刻，專家認(rèn)為這不可能很快改變。麥肯錫(McKinsey)最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，如今將近一半的公司正在以某種方式使用AI，但是絕大多數(shù)公司期望他們?cè)贏I方面的投資在未來(lái)幾年內(nèi)會(huì)增加。當(dāng)要滿足當(dāng)今的存儲(chǔ)需求時(shí)，AI變得至關(guān)重要。它使如此之多的數(shù)據(jù)能夠被如此快速，智能地分析，并有助于避免瓶頸，可用性問(wèn)題和安全問(wèn)題?；贏I的存儲(chǔ)使IT人員可以將更少的時(shí)間花費(fèi)在滅火上，并提高基礎(chǔ)架構(gòu)的可用性和生產(chǎn)力。

HPE Storage產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)David Wang表示，該目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)自主的，由AI驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)架構(gòu)，該基礎(chǔ)架構(gòu)幾乎可以即時(shí)提供洞察。他說(shuō)：“我們希望找到一個(gè)洞察力可以推動(dòng)立即變化的地方?！薄斑@是從本地邊緣一直到云的端到端AI管道的爭(zhēng)論?！盜BM存儲(chǔ)市場(chǎng)營(yíng)銷總監(jiān)Doug O'Flaherty說(shuō)，人工智能改變了存儲(chǔ)的任務(wù)，這意味著組織應(yīng)該以不同的方式看待存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)。

他說(shuō)：“您必須停止將存儲(chǔ)視為數(shù)據(jù)庫(kù)或特定用例所需的東西，而應(yīng)考慮如何使用對(duì)不同部門來(lái)自不同部門的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限?！薄叭绻梢宰寯?shù)據(jù)科學(xué)家或組織中負(fù)責(zé)跨部門工作的其他人員訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，那么您就可以進(jìn)入下一層數(shù)據(jù)分析，這實(shí)際上改變了存儲(chǔ)的主要任務(wù)之一。”

除了進(jìn)行更廣泛的思考之外，重要的是采用一種以應(yīng)用程序?yàn)橹行牡拇鎯?chǔ)方式，而不是傳統(tǒng)的以數(shù)據(jù)為中心的存儲(chǔ)方式。

“在這個(gè)大數(shù)據(jù)AI世界的1.0版本中，公司認(rèn)為它們必須由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。因此，他們專注于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)庫(kù)中以及該組中的所有AI人員，”該公司首席執(zhí)行官M(fèi)onte Zweben解釋說(shuō)。 Splice Machine，專注于分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

他說(shuō)，結(jié)果很快就會(huì)把這些數(shù)據(jù)湖變成“數(shù)據(jù)沼澤”，這主要是因?yàn)樨?fù)責(zé)最好地利用數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程的人員以及那些業(yè)務(wù)流程中使用的應(yīng)用程序被排除在外了。
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