AI e archiviazione il futuro dello storage dei dati

Le soluzioni di storage tradizionali si basano spesso su processi manuali che non solo richiedono molto tempo, ma limitano anche in modo significativo la scalabilità. Ciò significa che, con l'aumento della quantità di dati, l'efficienza diminuisce perché la gestione manuale non riesce a tenere il passo con la crescita dei dati. Uno degli svantaggi principali è la maggiore suscettibilità agli errori che spesso si verifica con l'elaborazione manuale dei dati. Gli studi dimostrano che chi elabora i dati manualmente è soggetto a errori, con conseguenti imprecisioni e ritardi nel flusso di lavoro.

Inoltre, l'automazione nelle soluzioni di archiviazione tradizionali è solitamente molto limitata, il che riduce ulteriormente la produttività. In assenza di automazione, le attività di routine devono essere eseguite manualmente, il che non solo riduce la velocità, ma impegna anche risorse preziose. Inoltre, questi sistemi spesso faticano a eseguire le analisi in tempo reale che sono sempre più importanti per le aziende moderne. Le architetture di storage tradizionali non sono progettate per un accesso rapido a enormi quantità di dati, il che significa che spesso le informazioni importanti non sono disponibili in tempo per prendere decisioni aziendali informate. Un altro problema è la frammentazione dei dati. I dati non strutturati come testo, immagini e video stanno diventando sempre più importanti. Tuttavia, i sistemi di archiviazione tradizionali spesso non sono in grado di gestirli e organizzarli in modo efficiente. Questo porta a un utilizzo non ottimale delle risorse e a un aumento dei costi di archiviazione, poiché i dati inutili o non più rilevanti vengono spesso conservati per lunghi periodi di tempo.

Le organizzazioni moderne hanno bisogno di soluzioni avanzate che siano non solo più efficienti, ma anche a prova di futuro, per tenere il passo con la costante crescita dei volumi di dati. L'elevata richiesta di tali soluzioni intelligenti dimostra che il mondo dello storage è in movimento: secondo uno studio di Fortune Business Insights, il mercato delle soluzioni di storage supportate dall'intelligenza artificiale raggiungerà oltre 110 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuale del 25,2%.

La rivoluzione nell'archiviazione dei dati grazie all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) offrono infatti una serie di soluzioni alle sfide della moderna archiviazione dei dati. Le principali aree applicative in cui queste tecnologie stanno determinando un cambiamento sono

• Backup e gestione automatizzati dei dati
  I sistemi supportati dall'intelligenza artificiale possono automatizzare in larga misura il backup e la gestione dei dati. Questi sistemi utilizzano algoritmi per apprendere quali dati vengono utilizzati di frequente e quali sono meno richiesti. I dati meno utilizzati vengono quindi spostati automaticamente su soluzioni di archiviazione più economiche, ottimizzando l'utilizzo dello storage e distribuendo le risorse in modo più efficiente.
   
• Archiviazione intelligente dei dati
  L'apprendimento automatico aiuta i sistemi di archiviazione a prendere decisioni informate sulla collocazione dei dati in base ai loro modelli di utilizzo. I dati a cui si accede di frequente vengono archiviati su supporti di archiviazione più veloci e costosi, mentre i dati utilizzati di rado vengono archiviati in posizioni di archiviazione più economiche e lente. Questo aumenta l'efficienza e fa risparmiare sui costi.
   
• Analisi predittive
  I sistemi di archiviazione supportati dall'intelligenza artificiale consentono di effettuare analisi predittive per pianificare meglio i futuri requisiti di archiviazione. Gli algoritmi analizzano gli schemi dei dati archiviati e prevedono i futuri requisiti di capacità per evitare colli di bottiglia e aumentare l'efficienza.
   
• Maggiore sicurezza dei dati
  L'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere tempestivamente potenziali minacce alla sicurezza, identificando modelli insoliti nei dati. Ciò consente di rilevare e prevenire in tempo reale gli attacchi informatici e le violazioni dei dati. L'apprendimento automatico monitora continuamente i modelli di utilizzo e regola dinamicamente i protocolli di sicurezza.
   
• Rilevamento e correzione degli errori
  Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di rilevare tempestivamente errori e potenziali guasti nei sistemi di storage. Questi sistemi analizzano i dati storici per prevedere quando l'hardware potrebbe guastarsi e avviare automaticamente misure di risoluzione dei problemi o avvertire gli amministratori per evitare la perdita di dati.
   
• Efficienza energetica
  L'intelligenza artificiale aiuta anche a ottimizzare il consumo energetico dei sistemi di storage. Analizzando i modelli di utilizzo, l'intelligenza artificiale può rendere le infrastrutture di storage più efficienti dal punto di vista energetico, ad esempio passando i server alla modalità di risparmio energetico quando la domanda è bassa.
   
• Integrazione dei dati e automazione dei flussi di lavoro
  Le tecnologie AI e ML migliorano l'integrazione dei dati provenienti da fonti diverse. I flussi di lavoro automatizzati consentono l'elaborazione dei dati in tempo reale, aumentando l'efficienza operativa e migliorando il processo decisionale.
   
• Scalabilità
  Le soluzioni di storage basate sull'intelligenza artificiale consentono una scalabilità continua, in quanto possono crescere con l'organizzazione senza bisogno di interventi manuali. In questo modo l'infrastruttura di storage rimane flessibile e soddisfa le esigenze di un'organizzazione in crescita.

Come le PMI traggono vantaggio dall'archiviazione dei dati supportata dall'IA

Le piccole e medie imprese (PMI) traggono particolare vantaggio dalle soluzioni di archiviazione supportate dall'intelligenza artificiale. Poiché le PMI lavorano spesso con risorse IT limitate, le tecnologie di AI e ML consentono di automatizzare molte attività amministrative, come la gestione dei volumi di dati e l'ottimizzazione delle capacità di archiviazione. L'intelligenza artificiale può aiutare le PMI a ridurre i costi di archiviazione dei dati utilizzando meglio le risorse esistenti ed evitando l'archiviazione di dati non necessari. L'apprendimento automatico migliora anche la sicurezza dei dati attraverso il rilevamento automatico di anomalie e potenziali violazioni della sicurezza. Questo aspetto è particolarmente importante per le PMI, che spesso non hanno la capacità di mantenere un team dedicato alla sicurezza informatica. Gli studi dimostrano che le soluzioni di storage basate sull'intelligenza artificiale possono aumentare in modo significativo il ritorno sugli investimenti (ROI) aumentando l'efficienza e la sicurezza e riducendo i costi amministrativi.

Come MTF Solutions supporta le PMI

Noi di MTF Solutions vi supportiamo offrendovi soluzioni di storage personalizzate e adatte alle vostre esigenze individuali. MTF combina tecnologie di storage all'avanguardia basate sull'AI con una profonda esperienza nel settore per aiutare le PMI a gestire i propri dati in modo efficiente, garantendo al contempo la sicurezza. Con HPE Alletra o FlashArray-X di Pure Storage, offriamo anche soluzioni appositamente ottimizzate per le applicazioni ad alta intensità di dati. Questi sistemi utilizzano la memoria flash per garantire una rapida elaborazione dei dati. Vantaggi importanti: Bassa latenza, elevata flessibilità per volumi di dati crescenti, automazione delle attività di routine.

Con una chiara attenzione all'automazione e alla flessibilità, vi assicuriamo non solo di essere preparati alla futura crescita dei dati, ma anche di essere in grado di ottimizzare l'uso dei vostri dati. Integrando soluzioni supportate dall'intelligenza artificiale, offriamo una manutenzione proattiva, riducendo così i tempi di inattività non pianificati. Per voi, ciò significa che potete concentrarvi sulle vostre competenze principali, mentre la vostra infrastruttura IT funziona in modo perfetto ed efficiente in background.