| 0 |
|
Проведене 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 це 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 стати більш гнучким та, як результат, підвищити ефективність виконання бізнес-процесів. Крім цього штучний інтелект дає можливість автоматизувати більшість рутинних операцій та скоротити кількість помилок.
А застосування АІ у боротьбі з кіберзлочинністю в цілому та кіберзагрозами у хмарі вже стає звичайною практикою для великого бізнесу. За даними Acumen Research and Consulting, обсяг світового ринку у сфері кібербезпеки з 2021 по 2030 рік зросте з 14,9 млрд дол. до 133,8 млрд дол. Окремі SaaS-рішення вже здатні виявляти та миттєво реагувати на загрози у хмарі.
Якщо раніше більшість компаній потребувала значних технічних та людських ресурсів для впровадження АІ-рішень, сьогодні це завдання максимально спрощене. Наприклад 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 — клієнт отримує готову хмарну платформу машинного навчання, гнучку, просту у розгортанні, обслуговуванні та масштабуванні. Поєднання АІ, машинного навчання та даних у хмарі дозволить навчитися керувати даними з метою виходу на новий рівень доходу організації через скорочення витрат, зростання конверсії та підвищення лояльності клієнтів.
Інновації в області АІ та хмарних обчислень дозволяють отримувати додаткову цінність із даних, які бізнес у будь-якому випадку збирає та зберігає. Наслідком цього може стати інтелектуальна автоматизація процесів у хмарі та без втручання людини. Хмара в цьому випадку спрощує роботу рішень, заснованих з урахуванням штучного інтелекту, забезпечуючи практично необмежені можливості для оброблення даних і масштабування обчислювальних потужностей. Завдяки інтеграції хмари та АІ-рішень з’являється можливість швидко керувати та обробляти великі обсяги даних, впроваджувати інновації, підвищувати продуктивність роботи завдяки постійному самонавчанню та покращенню АІ-алгоритмів.
Хмара дозволяє повною мірою реалізувати потенціал штучного інтелекту.
Однією з методологій штучного інтелекту є машинне навчання, що дозволяє знаходити закономірності у великих наборах даних. У бізнесі МО використовується для вирішення безлічі завдань:
- сегментація клієнтів за перевагами, поведінкою чи іншими характеристиками;
- оцінка ризиків та виявлення випадків шахрайства (наприклад, при проведенні транзакцій);
- складання прогнозів про ймовірність настання певних подій, вчинення дії покупцями тощо;
- надання персоналізованих рекомендацій на основі історичних даних;
- розпізнавання людей за біометричними даними;
- виконання медичної, автомобільної та інших видів діагностики;
- автоматична генерація текстів, зображень та відео.
Пов’язані з машинним навчанням процеси можна оптимізувати за допомогою хмарних обчислень. Для реалізації проєктів на базі МО не потрібні великі інвестиції — провайдер надає обчислювальні ресурси, зокрема високопродуктивні GPU, на вимогу в рамках гнучкої моделі ціноутворення. При цьому публічна хмара дозволить експериментувати з МО не лише з мінімальними вкладеннями, а й без технічних навичок.
Історія з використанням АІ завжди передбачає збір, зберігання та обробку великих наборів даних, тому розвиток та масове впровадження АІ-рішень збільшує попит на хмарні сховища. Водночас технології штучного інтелекту безпосередньо впливають функціональність цих сховищ. Наприклад, з’явилися АІ-системи, що автоматизують процеси 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 Україні ще не сформувався запит на інтелектуальні системи зберігання, проте не виключено, що це станеться протягом кількох найближчих років. 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 просунутому варіанті зможуть самостійно запустити процес резервного копіювання в хмару, щоб унеможливити втрату даних у разі настання інциденту. Або інший кейс: алгоритми стиснення на базі АІ дозволяють ефективно оптимізувати об’єми даних без втрати якості. При цьому скорочуються вимоги до обсягу сховища, а передача даних між ШІ та хмарними сховищами займає менше часу.
Kingston повертається у «вищу лігу» серверних NVMe SSD
| 0 |
|
