ソートリーダー
October 26, 2021
実世界でのAIデプロイを大規模に可能にする
Brad King、フィールドCTO、ScalityAI/MLとビッグデータのツールには共通する糸が存在する – データが必要であり、多くのデータが必要である。一般的な知恵によれば、より多くのデータがあれば、よりよい結果になる。アナリストは、2025年までに世界のデータ創出量が180ゼタバイトを超えることを予測しており、2020年には、64.2ゼタバイトという新たな高水準に達した。このデータは極めて貴重であり – 多くの場合、代替不可能であり、時には一回限りのイベントを表している。 このデータは安全に、そしてセキュアに保存する必要がある。 ただし、保存される新しく作成されたデータの割合は小さな割合であると推定されているが、ストレージ容量に対する需要は依然として増加し続けている。 実際、インストールされたストレージ容量のベースは、2020年から2025年の間に、Statistaの研究者によると、19.2%の年間複合成長率で増加する予定である。より多くのデータが作成されるにつれて – 特にこれらのAI/MLワークロードによって – 組織はより多くのストレージが必要になるが、すべてのストレージソリューションがこれらの集中度の高いワークロードを処理できるわけではない。 必要なのは、新しいストレージアプローチである。 3つのユースケースの観点から、これらの課題をどのように克服しているかを見てみよう。旅行業界私たちがロックダウン後の旅行に慣れる一方で、旅行業界は大規模に事前のパンデミック時期に戻ろうとしている。 そして、これはデータ – 特に、関連するアプリケーションとその使用 – の重要性をさらに高めている。世界中の航空旅行者の大多数が次にどこに行くのか、またはどこに行くかを知ることができたらどうなるかを想像してみて。 たとえば、旅行代理店にとって、それは大きなことになるだろう。しかし、これらの旅行組織は、有意義なものと判断するためにデータを整理することが困難なほど多くのデータを扱っている。 1日あたり約1ペタバイトのデータが生成され、一部のデータはKayakのようなサイトによって複製される。 このデータは時間依存性が高く、旅行会社はすぐにどのデータが有意義であるかを発見する必要がある。 これらのスケールをより効果的に管理できるツールが必要である。自動車業界別の例は、確かに最も話題のユースケースの1つである自動車業界から来ている。 これまで業界は、レーンキーパー、衝突回避などの支援ツールに取り組んできた。 これらのセンサーは大量のデータを生成している。...
