AI时期数据信息管理中心遭遇的3大挑戰

2021-03-04 13:06

随着着云计算技术、绝大多数据、IoT物连接网络、AI人力智能化、5G等新起技术性的迅速发展趋势,数据信息管理中心正在变成新式IT基本设备不能或缺的关键,为高新科技修改全球的脚步持续提速。依据预测分析,在2025年全世界年新增数据信息量将做到惊人的180ZB/年,在其中多达95%的视频语音、视頻等非构造化数据信息都要依靠AI解决。而公司对AI的选用率,也将从2015年的16%飞速提高至2025年的86%。

能够预料的是,伴随着数据信息管理中心从云时期向AI时期的演变,将来还会有愈来愈多的公司运用AI助推管理决策,提高顾客体验,乃至是重构商业服务方式与绿色生态系统软件。但是在迎接AI时期来临的另外,数据信息管理中心和公司客户也正在遭遇史无前例的不容乐观挑戰。

1、AI算力

在传统式的以太网时期,千分之1的丢包率还被业界觉得是能够接纳的。但是伴随着AI时期的到来,受数据信息管理中心互联网特性的危害,AI算力正在变成AI商用过程的重要短板。千分之1的丢包率对AI时期代表着甚么?代表着数据信息管理中心的AI算力仅仅只能充分发挥50%!这是根据具体检测发现的难题。而将来的互联网应当保证零丢包,这是强制性性的必须。

2、互联网带宽

2018年,全世界年新增数据信息量是10ZB;但是到了2025年,这个数据将飞速提高到180ZB。这也代表着现有100GE为主的数据信息管理中心互联网,早已没法支撑点将来数据信息水灾的冲击性。将来5年总流量越提高,AI数据信息越集中化,数据信息管理中心越大,带宽要求越多,互访也越经常。这1点从服务器的升級便可以看出来,从10G到25G再到100G,升級的速率超乎想像,非常是25G到100G在我国的提高,更是远远超出了全世界别的地区。

3、经营维护保养

伴随着数据信息管理中心服务器经营规模的持续提升,和测算互联网、储存互联网、数据信息互联网的3网结合,数据信息管理中心运维管理人员也迎来了更大的难题,这也让传统式的人力运维管理方式无法为继。因而,急切必须新的技术性来对互联网常见故障开展清查。



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