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我們經(jīng)常需要一點(diǎn)動(dòng)力來幫助我們打破常規(guī)，以一種遲到的方式改變自己。對(duì)許多人來說，這種火花以新的一年的形式出現(xiàn)，以新的決心為重點(diǎn)。但對(duì)于IT組織來說，這種動(dòng)機(jī)將以生成人工智能的形式出現(xiàn)，并需要新的基礎(chǔ)設(shè)施和投資來支持生成人工智能計(jì)劃。
根據(jù) TechTarget 企業(yè)戰(zhàn)略小組 (ESG) 最近的研究“駕馭不斷發(fā)展的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施格局”，92% 的數(shù)據(jù)管理員和其他參與內(nèi)部人工智能計(jì)劃的 IT 專業(yè)人員預(yù)計(jì)到 2024 年將生成式人工智能投入生產(chǎn)。生成式人工智能投資將 今年將遍及各個(gè)組織。 這項(xiàng)投資可能會(huì)推動(dòng)進(jìn)一步的投資，因?yàn)榻M織通常會(huì)通過人工智能計(jì)劃快速取得成功。 在同一項(xiàng)研究中，ESG 發(fā)現(xiàn) 72% 的組織在前三個(gè)月內(nèi)看到了人工智能計(jì)劃的價(jià)值。
鑒于組織在人工智能方面取得成功的速度有多快，我們可以預(yù)期擁有新的生成式人工智能項(xiàng)目的更多組織將很快在這些項(xiàng)目上取得成功。 這種成功將再次刺激進(jìn)一步的投資。
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由于大多數(shù)技術(shù)供應(yīng)商都提供工具來幫助加速生成式人工智能項(xiàng)目，因此投資將成為組織繼續(xù)其現(xiàn)代化之旅所需的火花。 沿著這些思路，我對(duì) 2024 年的本地基礎(chǔ)設(shè)施做出了三個(gè)預(yù)測(cè)。
我們的研究表明，本地?cái)?shù)據(jù)中心選項(xiàng)即服務(wù)(服務(wù)提供商擁有硬件并處理安裝、維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)行數(shù)據(jù)中心的其他方面)可以改變組織加速其運(yùn)營并減少成本的能力。 本地基礎(chǔ)設(shè)施的總擁有成本。
盡管有這些優(yōu)勢(shì)，但內(nèi)部會(huì)計(jì)要求和預(yù)算限制阻礙了其采用。 通過這種方式，組織允許自己的內(nèi)部官僚機(jī)構(gòu)浪費(fèi)金錢并阻礙內(nèi)部數(shù)字化計(jì)劃。 生成式人工智能是一項(xiàng)具有足夠優(yōu)先級(jí)和可見性的舉措，使組織能夠更容易地接受本地即服務(wù)的選項(xiàng)以及簡化設(shè)計(jì)和加速部署的能力。 市場(chǎng)上已經(jīng)有多種可以加速生成式人工智能項(xiàng)目的本地服務(wù)選項(xiàng)。 示例包括 Dell Technologies Apex 和 HPE GreenLake 的服務(wù)。
混合云是可預(yù)見的未來的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)營模式。 根據(jù)最近的另一項(xiàng) ESG 研究“多云應(yīng)用程序部署和交付決策”，98% 的組織擁有分布在內(nèi)部和外部多個(gè)云位置的各個(gè)組件的應(yīng)用程序。
然而，分布式應(yīng)用程序的復(fù)雜性也隨之增加。 這種復(fù)雜性只會(huì)越來越大。 隨著生成式人工智能計(jì)劃鼓勵(lì)組織評(píng)估跨多個(gè)地點(diǎn)的擴(kuò)展數(shù)據(jù)環(huán)境，決策者將重點(diǎn)投資于能夠在本地和外部環(huán)境中提供一致體驗(yàn)的工具和技術(shù)。
數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施管理工具和實(shí)踐需要保持一致。 產(chǎn)品包括 VMware、Nutanix 和 RedHat 的選項(xiàng)。 此外，Dell Technologies Apex 云平臺(tái)可以將 Microsoft Azure、VMware 或 Red Hat 體驗(yàn)作為服務(wù)提供本地服務(wù)。 在存儲(chǔ)方面，Hitachi Vantara 最近發(fā)布了 VSP One，這是一款旨在提供跨云存儲(chǔ)一致性的產(chǎn)品。
直到最近，IT 組織一直關(guān)心的問題是如何跟上數(shù)據(jù)的快速增長。 現(xiàn)在，創(chuàng)新存儲(chǔ)技術(shù)已經(jīng)變得如此盛大，以至于一般組織不再關(guān)心如何跟上數(shù)據(jù)增長的步伐。 與此同時(shí)，管理和放置數(shù)據(jù)以及簡化和自動(dòng)化相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)的挑戰(zhàn)正在成為一個(gè)更大的問題。 換句話說，對(duì)于典型的組織來說，簡單性已經(jīng)成為比可擴(kuò)展性更高的優(yōu)先級(jí)。
由于組織已經(jīng)受到生成式人工智能計(jì)劃的激勵(lì)，投資于低延遲、現(xiàn)代存儲(chǔ)環(huán)境，我預(yù)計(jì)這些架構(gòu)研究將擴(kuò)大部署決策，以支持人工智能以外的更廣泛的應(yīng)用程序。
最近的創(chuàng)新，例如來自 Pure Storage 的 FlashArray//E 系列和 NetApp 的 AFF C 系列的創(chuàng)新，正在幫助降低支持大規(guī)模整合工作的成本。 雖然這些技術(shù)并不是專門針對(duì)人工智能工作負(fù)載，但我預(yù)計(jì)，這些技術(shù)將首先作為支持生成式人工智能的存儲(chǔ)現(xiàn)代化舉措，發(fā)現(xiàn)更大規(guī)模整合的機(jī)會(huì)。 全閃存的采用將在所有工作負(fù)載中增加，而不僅僅是人工智能。
過去幾年，數(shù)據(jù)和應(yīng)用的焦點(diǎn)一直是公有云。 到 2024 年，我預(yù)測(cè)對(duì)生成式 AI 的廣泛興趣將使人們的注意力重新回到數(shù)據(jù)中心。 過去幾年，本地基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品出現(xiàn)了巨大的創(chuàng)新。 我預(yù)計(jì)生成式人工智能將成為鼓勵(lì)組織重新評(píng)估其現(xiàn)代化方法的催化劑，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。
