تعمل مؤسسات كثيرة على تحديث بيئات تخزين البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي لاستخلاص القيمة من الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي والتحليلات. لكنها تواجه تحديات تشمل البيانات الموزعة، وطول دورات التدريب، وقيود وحدات معالجة الرسوميات. وللتغلب على ذلك، تعتمد المؤسسات حلول تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي، وحلول تخزين قابلة للتوسع صُمِّمت لتلبية متطلبات الأداء والمرونة
يوفر IBM Storage تخزيناً عالي الأداء للذكاء الاصطناعي، يتميز بزمن استجابة منخفض وأدنى حد من فترات التوقف. وتجمع بنيته الموحّدة لتخزين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بين خدمات الملفات والكتل والكائنات، بما يبسّط الإدارة ويُسرّع الوصول إلى الرؤى. وبفضل حلول قواعد البيانات المخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، تستطيع المؤسسات معالجة البيانات بكفاءة، وتحسين استخدام وحدات معالجة الرسوميات، وتسريع الوصول إلى القيمة.
سرّع الوقت المناسب لتحقيق قيمة البيانات والتحوّل الرقمي باستخدام حل تخزين موحَّد يعمل على دمج خدمات بيانات الملفات والكتل والكائنات.
استفد من التخزين ذاتي الإدارة المدعوم بالذكاء الاصطناعي وأداء NVMe لإتاحة البيانات على نطاق واسع، بمعدل نقل عالٍ وزمن انتقال قصير وتوافر دائم، بما يضمن وصولاً سريعاً وذكياً بفضل التكامل العميق مع الذكاء الاصطناعي.
وحّد البيانات وأعباء العمل عبر مختلف البيئات من خلال حل قابل للتوسع ومُحسّن للبنية التحتية فائقة التقارب (HCI)، يمتد عبر الحافة والبيئات المحلية والسحابة، ويتيح تكاملاً سلساً مع الذكاء الاصطناعي.
عزّز التعاون الذكي من خلال تخزين واعٍ بالمحتوى يُدير البيانات وأعباء العمل ويُيسّر مشاركتها بذكاء، بما يضمن إتاحة الوصول للمستخدمين المناسبين في الوقت المناسب، مع تحسين الكفاءة والاستفادة من الموارد.
بسّط عمليات تكنولوجيا المعلومات من خلال خدمات مركزية للبيانات والتطبيقات على منصة واحدة قابلة للتوسع للتخزين ذاتي الإدارة والمدعوم بالذكاء الاصطناعي، تتكامل بسهولة مع البيئات القائمة والبنى الحديثة، مثل البنية التحتية فائقة التقارب (HCI).
قلّل تشتّت البيانات من خلال حل تخزين مرن وقابل للتوسع يوظف تكامل الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء والسعة، ويدعم النمو من دون تخصيص مفرط للموارد.
عزّز وضعك الأمني بفضل مرونة البيانات المدمجة والتعافي من الكوارث والحماية المتقدمة من برمجيات الفدية، بما يضمن التعافي السريع واستمرارية العمليات التجارية.
يوفر IBM Fusion منصة متكاملة تُمكّن المؤسسات من نشر بنية تحتية مفتوحة ومُحسّنة للذكاء الاصطناعي بسرعة.
يحوّل IBM FlashSystem® التخزين السلبي إلى تخزين مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يبسّط تحديث تكنولوجيا المعلومات والبيانات بفضل السعات الكبيرة وتقنية FlashCore من الجيل التالي والذكاء المدمج.
استفِد من حل قابل للتوسع لتخزين معرّف بالبرامج للملفات والكائنات، وهذا الحل مصمَّم لأعباء عمل الحوسبة عالية الأداء والتعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي.
استفِد من الاعتماد على الذاكرة الوميضية فقط والحوسبة المرنة الهجينة ووحدات بناء التخزين لإنشاء مجموعات عالية الأداء لبرنامج IBM Storage Scale في بنية تقنية معلومات مستدامة.
عزّز أداء الذكاء الاصطناعي وسرّع الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA بفضل بيانات عالمية أسرع. تم التحقق من توافقه مع DGX BasePOD/SuperPOD، بما يتيح لشركتي IBM وNVIDIA تنفيذ عمليات نشر سريعة.
استثمِر في حل تخزين معرّف بالبرامج ومفتوح المصدر مصمَّم لتلبية احتياجات تخزين الكتل والملفات والكائنات الخاصة بالمؤسسات الحديثة لأعباء العمل ذات الأغراض العامة.
عزز قيمة بيانات مؤسستك.
لا يُستخدم سوى جزء ضئيل من بيانات المؤسسات لتدريب نماذج اللغة الكبيرة التي تشغّل روبوتات الدردشة والمساعدين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي، مما يحدّ من قيمتها للأعمال. ويعالج IBM Storage Scale هذه الفجوة من خلال تخزين متقدم مُدرك للمحتوى وتكامل سلس مع الذكاء الاصطناعي، إذ يستخلص المعنى الدلالي الكامن في البيانات غير المنظمة لتمكين المساعدين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي من إنشاء استجابات أكثر ذكاءً وملاءمة. وبفضل بنيته القابلة للتوسع، يضمن تنظيم البيانات بكفاءة وإتاحتها بسهولة لحالات الاستخدام المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تحديات الأعمال
بالنسبة إلى معظمنا، أصبحت القيادة أمر طبيعي؛ فهي سلسلة من القرارات التلقائية. غير أن تدريب الذكاء الاصطناعي على القيادة الذاتية، ليتمكن من اتخاذ هذه القرارات نفسها أسرع ولو بعُشر الثانية، وبما قد يجعل القيادة أكثر أمانًا، يتطلب بيتابايتات من البيانات.
النتائج
**صُنفت في تقرير Gartner Magic Quadrant لمنصات التخزين الأساسية من 2019 إلى 2024
صُنفت في تقرير Gartner Magic Quadrant لمصفوفات الحالة الصلبة من 2014 إلى 2018
صُنفت في تقرير Gartner Magic Quadrant لمصفوفات الأقراص للأغراض العامة من 2013 إلى 2018