Banyak organisasi saat ini memodernisasi infrastruktur penyimpanan data mereka untuk memanfaatkan peluang bisnis yang dihadirkan oleh kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan analitik tingkat lanjut. Mereka ditantang oleh data dan beban kerja yang tersebar di seluruh dunia, oleh meningkatnya waktu yang dibutuhkan oleh pelatihan AI dan beban kerja inferensi, serta oleh biaya dan kelangkaan sumber daya, terutama unit pemrosesan grafis (GPU).
Untuk mengatasi tantangan ini, mereka membutuhkan akses berkecepatan tinggi ke volume besar data tak terstruktur yang disimpan dalam sistem penyimpanan file dan objek terdistribusi. IBM Storage memiliki tiga solusi yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan mereka:
Menghadirkan data dalam skala besar dengan tetap mempertahankan kinerja tinggi, latensi rendah, dan akses data terkelola dengan waktu henti yang terbatas atau bahkan tanpa waktu henti.
Mengonsolidasikan lebih banyak data dan beban kerja pada satu platform yang mampu berjalan di tepi, on premises, dan di lingkungan cloud.
Berbagi data dan beban kerja dengan orang yang tepat pada waktu yang tepat untuk meningkatkan produktivitas tenaga kerja, mengurangi penggandaan, dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya.
Sentralisasi data dan layanan aplikasi dengan mengelolanya pada satu platform tunggal yang dapat diskalakan yang terintegrasi dengan investasi TI yang ada.
Kurangi penyebaran aplikasi dan data dengan platform penyimpanan terpadu dan fleksibel yang dapat ditingkatkan atau dikurangi, serta masuk atau keluar tanpa mengorbankan kinerja.
Melindungi aplikasi dan data, memungkinkan pemulihan cepat dari pelanggaran dan serangan, dengan keamanan terintegrasi dan kemampuan perlindungan ransomware.
Memanfaatkan file dan objek yang dapat diskalakan, platform penyimpanan yang ditentukan oleh perangkat lunak yang dirancang untuk AI, machine learning, dan beban kerja komputasi berkinerja tinggi.
Manfaatkan blok bangunan komputasi dan penyimpanan elastis hibrida yang serba flash dan elastis untuk membuat cluster berkinerja tinggi untuk IBM Storage Scale dalam arsitektur TI yang berkelanjutan.
Memanfaatkan solusi penyimpanan open-source, ditentukan perangkat lunak yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan penyimpanan blok, file, dan objek perusahaan modern untuk beban kerja tujuan umum.
Continental Automotive AG melakukan 14 kali lebih banyak eksperimen pembelajaran mendalam per bulan, sekaligus mengurangi waktu pelatihan AI dari berminggu-minggu menjadi beberapa hari untuk solusi mengemudi otonom.
University of Birmingham membantu ribuan peneliti menemukan solusi untuk masalah-masalah penting dengan lebih cepat, sekaligus memangkas biaya dan mendukung mandat kepatuhan.
University of Queensland mempercepat beban kerja padat gambar dan AI untuk penelitian mutakhir, termasuk waktu proses 74% lebih cepat untuk analisis pencitraan medis.
Baidu mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi sekaligus memenuhi persyaratan kepatuhan data dengan mengganti penyimpanan disk lama untuk data dingin dengan IBM® TS4500 Tape Libraries dan perangkat lunak IBM Storage Scale.
Pelajari solusi data yang sangat dapat diskalakan yang diperlukan untuk lingkungan yang menuntut komputasi, AI, dan analitik berkinerja tinggi.
Akses laporan Gartner yang telah mengakui IBM sebagai pemimpin dalam penyimpanan file dan objek terdistribusi untuk ketujuh kalinya secara berturut-turut.
Pelajari bagaimana IBM mengamankan data file dan objek untuk mencegahnya dari gangguan, baik secara tidak sengaja maupun disengaja.