Skip Levens, Director de Marketing, Media & Entertainment, Quantum – Seria de interviuri

Skip Levens este un lider de produs și strategist de inteligență artificială la Quantum, un lider în soluții de gestionare a datelor pentru inteligență artificială și date nestructurate. El este responsabil în prezent pentru conducerea angajamentului, conștientizării și creșterii soluțiilor end-to-end ale Quantum. De-a lungul carierei sale – care a inclus opriri la organizații precum Apple (AAPL ), Backblaze, Symply și Active Storage – el a condus cu succes marketingul și dezvoltarea afacerilor, evanghelizarea, lansarea de produse noi, construirea de relații cu stakeholderi cheie și creșterea veniturilor.

Quantum oferă soluții de gestionare a datelor de la capăt la capăt care ajută organizațiile să gestioneze, să îmbogățească și să protejeze datele nestructurate, cum ar fi fișierele video și audio, la scară largă. Tehnologia lor se concentrează pe transformarea datelor în informații valoroase, permițând afacerilor să extragă valoare și să ia decizii informate. Platforma Quantum oferă soluții securizate, scalabile și flexibile, combinând infrastructura locală cu capacitățile cloud. Abordarea companiei permite afacerilor să gestioneze eficient creșterea datelor, asigurând în același timp securitatea și flexibilitatea pe tot parcursul ciclului de viață al datelor.

Puteți oferi o prezentare generală a abordării Quantum privind gestionarea datelor bazate pe inteligență artificială pentru date nestructurate?

Prin ajutarea clienților să integreze inteligența artificială (IA) și învățarea automată (ML) în operațiunile lor de afaceri cheie, Quantum ajută clienții să gestioneze și să deblocheze valoarea semnificativă a datelor lor nestructurate, creând informații de afaceri care duc la decizii de afaceri mai bune. Prin construirea unor instrumente IA/ML proprii, companiile pot trece de la simpla gestionare a influxului de date și conținut la exploatarea insight-urilor ca un nou factor de eficiență și, în cele din urmă, amplifică expertiza umană în toate fazele operațiunilor de afaceri.

Cum analizează tehnologia IA a Quantum datele nestructurate și care sunt unele dintre inovațiile cheie care diferențiază platforma dvs. de concurenți?

În etapele inițiale de adoptare a instrumentelor IA/ML, multe organizații găsesc că fluxurile de lucru devin dezorganizate și desconectate și pot pierde urma datelor, făcând dificilă impunerea standardelor de securitate și protecție. Prea des, dezvoltarea inițială este împiedicată de stocarea și performanța sistemului de fișiere nepotrivite.

Am dezvoltat Myriad, un mediu de stocare a fișierelor definite prin software și o țesătură inteligentă de înaltă performanță pentru a răspunde elegant la provocările integrării pipeline-ului IA/ML și a fluxurilor de lucru de înaltă performanță – unificarea fluxurilor de lucru fără constrângerile și limitările sistemelor hardware. Myriad este o abatere clară de la hardware-ul și constrângerile de stocare legacy și a fost construit cu cele mai recente tehnologii de stocare și cloud, fiind condus în totalitate de microservicii și orchestrat de Kubernetes pentru a fi un sistem foarte receptiv care rareori necesită interacțiunea administratorului. Myriad este exclusiv proiectat pentru a extrage cea mai bună performanță din NVMe și rețele inteligente de țesătură și conexiuni RDMA instantanee între toate componentele. Rezultatul este un sistem inovator care răspunde inteligent și automat la schimbări și necesită intervenție minimă a administratorului pentru a efectua sarcini comune. Prin faptul că face parte din sistem, Myriad este, de asemenea, un sistem intrinsec echilibrat care oferă multiple porturi de 100 Gbps de lățime de bandă ca o singură adresă IP echilibrată.

Asocierea Myriad cu sistemul nostru de stocare a obiectelor cloud, ActiveScale, permite organizațiilor să arhiveze și să conserve chiar și cele mai mari lacuri de date și conținut. Combinația oferă clienților o soluție reală de gestionare a datelor de la capăt la capăt pentru pipeline-urile lor IA. Mai mult, atunci când este livrată alături de soluția noastră CatDV, clienții pot eticheta și cataloga datele pentru a le îmbogăți și mai mult și pentru a le pregăti pentru analiză și IA.

Puteți împărtăși perspective asupra utilizării IA cu supraveghere video la Jocurile Olimpice de la Paris și care sunt alte evenimente sau organizații de anvergură care au utilizat această tehnologie?

Învățarea automată poate dezvolta acțiuni repetabile care recunosc modele de interes pe video și derivă insight-uri dintr-un flux de date video în timp real la o scară mai mare și mai rapidă decât ar fi posibil prin eforturi umane alone. Supravegherea video, de exemplu, poate utiliza IA pentru a captura și a semnala comportamentul suspect pe măsură ce apare, chiar dacă există sute de camere care alimentează modelul informații. Un om care ar încerca această sarcină ar putea procesa doar un eveniment la un moment dat, în timp ce supravegherea video bazată pe IA poate prelua mii de cazuri simultan.

Care sunt principalele provocări cu care se confruntă organizațiile atunci când implementează IA pentru analiza datelor nestructurate și cum ajută Quantum să atenueze aceste provocări?

Organizațiile trebuie să-și reimagинеze complet abordarea stocării, precum și gestionarea datelor și conținutului în ansamblu. Majoritatea organizațiilor își cresc capacitățile de stocare organic, de obicei ca răspuns la nevoi specifice, și acest lucru creează confuzie și complexitate multi-vendor.

Prin adoptarea IA, organizațiile trebuie să simplifice stocarea care stă la baza operațiunilor lor. De multe ori, acest lucru necesită implementarea unei părți „calde” a ingestiei inițiale de date, sau a unei zone de aterizare unde aplicațiile și utilizatorii pot lucra cât mai repede posibil. Apoi, se adaugă o stocare de tip „rece” care poate arhiva cu ușurință cantități masive de date și le protejează într-un mod rentabil, cu capacitatea de a muta datele înapoi într-un flux de lucru „cald” aproape instantaneu.

Prin reimaginarea stocării în soluții mai compacte, sarcina pe personalul administrativ este mult mai mică. Acest tip de soluție de gestionare a datelor „calde/rece” este ideal pentru integrarea fluxului de lucru IA/ML, iar soluțiile Quantum permit clienților să creeze o platformă foarte agilă, flexibilă și ușor de gestionat.

Cum se integrează inovațiile IA ale Quantum cu alte instrumente și tehnologii bazate pe IA pentru a îmbunătăți creșterea și eficiența organizațională?

Mulți oameni cred că stocarea pentru instrumentele IA/ML se referă doar la alimentarea unităților de procesare grafică (GPU), dar acesta este doar un mic parte a ecuației. Deși viteza și performanța ridicată pot fi instrumentale în alimentarea datelor către GPU-uri care efectuează analiza datelor, imaginea de ansamblu se învârte în jurul modului în care o organizație poate integra dezvoltarea, instruirea și inferența IA/ML iterativă și continuă pe baza datelor personalizate. De multe ori, prima și cea mai importantă sarcină IA/ML abordată este construirea „bot-urilor de cunoaștere” sau „bot-urilor de consiliere” utilizând date proprietare pentru a informa lucrătorii cunoașterii interne. Pentru a face aceste bot-uri de cunoaștere utile și unice pentru fiecare organizație, sunt necesare cantități mari de informații specializate pentru a informa modelul care le antrenează. Iată un sistem de stocare bazat pe IA: dacă aceste date proprietare sunt bine ordonate și disponibile într-un flux de lucru de stocare eficient, va fi mult mai ușor să le organizeze în tipuri, seturi și cataloage de date, ceea ce va asigura, la rândul său, că aceste bot-uri de cunoaștere sunt foarte informate despre nevoile unice ale organizației.

Puteți elabora asupra funcțiilor de gestionare a fluxului de lucru activate de IA și cum simplifică procesele de date?

Construim o serie de instrumente de gestionare a fluxului de lucru activate de IA care se integrează direct în soluțiile de stocare pentru a automatiza sarcinile și a oferi insight-uri valoroase în timp real, permițând luarea deciziilor rapide și informate în cadrul organizațiilor. Acest lucru se datorează sistemelor noi și avansate de clasificare și etichetare a datelor care utilizează IA atât pentru a organiza datele, cât și pentru a le face ușor accesibile, și chiar pentru a efectua acțiuni standard asupra acestor medii, cum ar fi conformarea la o anumită dimensiune, ceea ce reduce semnificativ eforturile manuale necesare atunci când se organizează datele în seturi de antrenament.

Instrumentele de automatizare inteligentă gestionează sarcinile de mutare a datelor, backup și conformitate pe baza politicilor stabilite, asigurând aplicarea consistentă și reducând sarcinile administrative. Analiza și monitorizarea în timp real oferă, de asemenea, insight-uri imediate în modelele de utilizare a datelor și potențialele probleme, menținând în mod automat integritatea și calitatea datelor pe tot parcursul ciclului lor de viață.

Care este perspectiva gestionării datelor bazate pe IA și care sunt tendințele pe care le prevedeți în anii următori?

Pe măsură ce aceste instrumente evoluează și devin multi-modale, vor permite modalități mai expresive și deschise de lucru cu datele dvs. În viitor, veți putea avea o „conversație” cu sistemul dvs. și veți fi prezentat cu informații sau analize de interes, cum ar fi „ce este cel mai rapid tip de date din zona mea „caldă” acum?”. Acest nivel de specializare va fi un diferențiator pentru organizațiile care încorporează aceste instrumente în soluțiile lor de stocare, făcându-le mai precise și mai eficiente, chiar și atunci când se confruntă cu fluxuri noi și în evoluție de date.

Care este rolul ofertelor dvs. de analize și stocare bazate pe cloud în strategia generală de gestionare a datelor?

Organizațiile cu cerințe de stocare semnificative și în creștere se confruntă adesea cu dificultăți în a ține pasul cu cererea, mai ales atunci când operează cu bugete limitate. Stocarea cloud publică poate duce la costuri ridicate și imprevizibile, făcând dificilă estimarea și cumpărarea nevoilor de stocare pentru mai mulți ani în avans. Mulți clienți ar dori experiența cloud-ului public cu un cost de operare proiectat cunoscut, dar fără taxele de ieșire sau API surpriză pe care cloud-ul public le poate aduce. Pentru a răspunde acestei nevoi, am dezvoltat Quantum GO pentru a oferi clienților o experiență de cloud privată cu un punct de intrare inițial scăzut și opțiuni de plată fixă lunară redusă pentru o experiență reală de stocare ca serviciu în propria lor instalație. Pe măsură ce cerințele de stocare cresc, Quantum GO oferă clienților avantajul suplimentar al unui model de abonament „plătești-pe-măsură-ce-crești” pentru a oferi flexibilitate și scalabilitate îmbunătățită într-un mod rentabil.

Cum plănuiți să rămâneți înaintea concurenței în peisajul în schimbare rapidă al IA și gestionării datelor?

În lumea de astăzi, a fi doar un „furnizor de stocare” nu este suficient. Noile provocări ale datelor și afacerilor necesită o platformă de date inteligentă și care să pună în valoare IA, care să ajute clienții să maximizeze valoarea datelor lor. La Quantum, continuăm să inovăm și să investim în capacități îmbunătățite pentru clienții noștri, pentru a-i ajuta să lucreze cu ușurință și eficient cu cantități mari de date pe tot parcursul ciclului lor de viață.

Extindem IA inteligentă pentru a îmbunătăți etichetarea, catalogarea și organizarea datelor, făcându-le mai ușor de căutat, găsit și analizat pentru a extrage valoare și insight-uri. Vom continua să îmbunătățim capacitățile noastre IA care ajută la transcrierea automată a videourilor, traducerea fișierelor audio și video în alte limbi în câteva secunde și permit căutarea rapidă în mii de fișiere pentru a identifica cuvinte vorbite sau a găsi articole specifice și multe altele.

Care este sfatul dvs. pentru organizațiile care abia încep să-și croiască drumul în IA și gestionarea datelor nestructurate?

IA/ML a avut o mare cantitate de hype, și din cauza acestui fapt, poate fi dificil să se înțeleagă ce este practic și util. Organizațiile trebuie să se gândească mai întâi la datele care sunt create și să identifice cum sunt generate, capturate și păstrate. Mai mult, organizațiile trebuie să caute o soluție de stocare care este gata să acceseze și să recupereze datele după cum este nevoie, și una care va ajuta la ghidarea atât a fluxului de lucru zilnic, cât și a evoluției viitoare. Chiar dacă este dificil să se ajungă la un consens cu privire la obiectivele finale ale IA, luarea de pași acum pentru a se asigura că sistemele de stocare și fluxurile de lucru cu date sunt simplificate, simplificate și robuste va aduce dividenduri uriașe atunci când se integrează inițiativele actuale și viitoare de IA/ML. Organizațiile vor fi astfel bine poziționate pentru a continua să exploreze modurile în care aceste instrumente IA/ML pot avansa misiunea lor fără a se îngrijora cu privire la capacitatea de a le susține corespunzător cu platforma potrivită de gestionare a datelor.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre Quantum ar trebui să viziteze Quantum.