7 maneras en que la IA transformará el almacenamiento de datos

Por: Redacción IMT.

La rápida adopción de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) durante el último año ha transformado casi todo, inaugurando una nueva era de innovación y crecimiento nunca antes vista. Lo mismo ocurre con el almacenamiento de datos, donde el impacto de estas tecnologías será transformador, permitiendo una mayor agilidad empresarial que las compañías necesitan para competir en el mundo actual basado en datos.

A continuación, te presentamos siete maneras en que la IA y el aprendizaje automático podrían transformar el panorama del almacenamiento en 2024, según Eduardo Alexandri, Director General para México, Colombia y Centroamérica Western Digital:

1. Almacenamiento por niveles: El almacenamiento por niveles ha existido durante décadas, permitiendo a las organizaciones aprovechar diferentes tipos de medios de almacenamiento según los requisitos de capacidad, velocidad, costo, seguridad y otros factores. La IA/ML puede proporcionar la oportunidad de automatizar completamente el almacenamiento por niveles al analizar los patrones de acceso y uso para asignar inteligentemente los datos al nivel de almacenamiento óptimo. Y, dado que los modelos siempre están aprendiendo, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning podrán adaptarse a las condiciones cambiantes en tiempo real, lo que en última instancia impulsará capacidades óptimas de precio por rendimiento.

2. Clasificación y etiquetado: La clasificación y el etiquetado son otras tareas importantes aún manuales que ofrecen la oportunidad de una mayor automatización. La IA/ML pueden analizar el contexto de los datos y los metadatos asociados para categorizar automáticamente grandes volúmenes de información en unidades consumibles ordenadas y organizadas.

3. Seguridad y mitigación de amenazas: Los autores de amenazas han estado utilizando IA/ML para crear ataques más sofisticados a gran escala, y los equipos de ciberseguridad están comenzando a contraatacar integrando capacidades de IA/ML en todo el conjunto de seguridad empresarial. Esto incluye una detección de amenazas más avanzada, una mejor visibilidad de los activos vulnerables y un aumento de la productividad y la eficiencia en las operaciones de seguridad. Se requerirá un almacenamiento de datos altamente confiable para gestionar y analizar las grandes cantidades de datos de seguridad que se generan a partir de docenas de herramientas de monitoreo.

4. Deduplicación y compresión: La deduplicación y la compresión pueden ayudar a las organizaciones a maximizar los recursos de almacenamiento en el mundo impulsado por datos de hoy en día. La IA/ML podrían aprovecharse para revisar enormes conjuntos de datos en toda la organización e identificar oportunidades para deduplicar o comprimir conjuntos de datos, lo que permitirá a las organizaciones aprovechar de manera más efectiva su capacidad total de almacenamiento.

5. Mantenimiento predictivo: El tiempo de inactividad no planificado cuesta a las organizaciones miles de millones de dólares en pérdida de productividad cada año. El mantenimiento predictivo impulsado por IA/ML podría permitir a las organizaciones analizar el rendimiento y la salud del almacenamiento en tiempo real para prevenir y solucionar problemas antes de que se conviertan en un problema mayor que conduzca a tiempo de inactividad.

6. Análisis del TCO: Tener una visión clara del costo total de propiedad (TCO) de los despliegues de almacenamiento podría transformar la forma en que las organizaciones asignan los recursos de almacenamiento en toda la organización. Los costos ocultos, como el consumo de energía, la red y el mantenimiento, son casi imposibles de calcular para los humanos por sí solos. La IA/ML, por otro lado, podrían aprender a tener en cuenta estos costos durante todo el ciclo de vida de los sistemas de almacenamiento. Comprender el TCO de estos sistemas permitiría tomar decisiones informadas para la optimización de costos y la asignación de recursos.

7. Gestión de recursos: La IA/ML también podrían ayudar con la configuración, optimización y reasignación de recursos de cómputo y almacenamiento. Esto puede llevar a una utilización de activos significativamente mejorada, un rendimiento del sistema mejorado y una mayor disponibilidad de datos. Estos beneficios pueden amplificarse cuando se combinan con NVMe sobre tejidos (NVMe-oF), lo que puede mejorar las velocidades de transferencia de datos, la eficiencia, la escalabilidad y la utilización de recursos. Los algoritmos de IA podrían ajustar dinámicamente los recursos y parámetros de almacenamiento en tiempo real, gestionar inteligentemente los datos a través de diferentes niveles o recursos, y mantener predictivamente la salud del sistema para garantizar una gestión de datos eficiente y efectiva.

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning están inaugurando una nueva era de almacenamiento inteligente

Las implicaciones de la IA/ML en el almacenamiento serán profundas. Desde la gestión inteligente de datos y la optimización de la asignación de recursos hasta la mejora de la seguridad y la eficiencia del almacenamiento, la IA remodelará fundamentalmente cómo las organizaciones perciben y utilizan los sistemas de almacenamiento.

El almacenamiento se convertirá en algo más que capacidad y rendimiento. Se tratará más de inteligencia y eficiencia. A medida que las organizaciones continúen aprovechando el poder de la IA/ML en sus estrategias de almacenamiento, podemos anticipar un panorama centrado en los datos que sea más receptivo, seguro y rentable.

El surgimiento de la IA en el almacenamiento es emocionante y transformador, ofreciendo una visión de las posibilidades ilimitadas de las soluciones de almacenamiento inteligentes y adaptables.