| +11 голос |
|
За даними Mordor Intelligence, як мінімум до 2028 року ринок штучного інтелекту щороку зростатиме на 31,22%. Багато в чому цьому сприяє популярність хмарних обчислень серед бізнесу всіх розмірів, а також збільшення кількості впроваджень хмарних застосунків.
Проведене в IBM опитування показало, що мультихмарні та гібридні обчислювальні моделі найчастіше використовуються саме для розміщення навантажень, пов’язаних з АІ, машинним навчанням, бізнес-аналітикою та Інтернетом речей.
Хмари дозволяють встановлювати застосунки з мінімальними витратами, а також зберігати обсяги даних, що постійно зростають, і отримувати до них практично миттєвий доступ з будь-якої точки світу. Все перераховане дозволяє повною мірою реалізувати потенціал АІ-застосунків — останні дедалі частіше стають частиною цифрової екосистеми підприємств. Наприклад, використовуються як бізнес-асистенти, розпізнають візуальні образи та мовлення, аналізують дані в режимі реального часу та готують прогнози.
Застосування АІ в різних сферах допомагає бізнесу не тільки отримати важливу конкурентну перевагу, але й стати більш гнучким та масштабованим і підвищити ефективність виконання бізнес-процесів. Також це може допомогти автоматизувати більшість рутинних операцій та приймати обґрунтовані бізнес-рішення.
Крім того, застосування АІ у боротьбі з кіберзлочинністю в цілому та кіберзагрозами у хмарі стає все більше звичайною практикою для великого бізнесу.
Якщо раніше більшість компаній потребувала значних технічних та людських ресурсів для впровадження АІ-рішень, то сьогодні це завдання максимально спрощене. Наприклад наш продукт Colobridge AI-Engine as a Service дозволяє отримувати з неструктурованих даних цінну для бізнесу інформацію (зокрема прогнозну аналітику) та вибудовувати максимально ефективну взаємодію з клієнтами. Для цього не потрібні великі вкладення або команда IT-фахівців - як клієнт — ви отримуєте готову хмарну платформу машинного навчання, гнучку, просту у розгортанні, обслуговуванні та масштабуванні.
Важливо також додати, що Інновації в області АІ та хмарних обчислень дозволяють отримувати додаткову цінність із даних, які бізнес у будь-якому випадку збирає та зберігає. Хмара в цьому випадку спрощує роботу рішень, заснованих з урахуванням штучного інтелекту, забезпечуючи практично необмежені можливості для оброблення даних і масштабування обчислювальних потужностей.
Пов’язані з машинним навчанням процеси можна оптимізувати за допомогою хмарних обчислень. І для цього не потрібні великі інвестиції — провайдер надає обчислювальні ресурси, зокрема високопродуктивні GPU, на вимогу в рамках гнучкої моделі ціноутворення. При цьому публічна хмара дозволить експериментувати не лише з мінімальними вкладеннями, а й без технічних навичок.
Масове впровадження АІ-рішень збільшує попит на хмарні сховища. Водночас технології штучного інтелекту безпосередньо впливають функціональність цих сховищ. Наприклад, з’явилися АІ-системи для автоматизації процесів управління даними, що мінімізує ручне втручання і скорочує час недоступності даних. Інтелектуальні системи зберігання у хмарі використовують машинне навчання та штучний інтелект, щоб оптимізувати місткість, а також моніторити та аналізувати стан сховища в режимі реального часу.
В українських компаній ще не сформувався запит на АІ-системи зберігання, проте не виключено, що це станеться протягом кількох найближчих років. Важливо, що цього разу йдеться не про черговий модний тренд, а про реальний інструмент із практичною цінністю. Наприклад, хмарні сервіси з вбудованим АІ можуть відстежувати закономірності та прогнозувати потенційні збої накопичувачів. А в більш досконалому варіанті зможуть самостійно запустити процес резервного копіювання в хмару, щоб унеможливити втрату даних у разі настання інциденту. Або інший кейс: алгоритми стиснення на основі АІ дозволяють ефективно оптимізувати об’єми даних без втрати якості. При цьому скорочуються вимоги до обсягу сховища, а передача даних між АІ та хмарними сховищами займає менше часу.
Kingston повертається у «вищу лігу» серверних NVMe SSD
| +11 голос |
|
