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我们经常需要一点动力来帮助我们打破常规,以一种迟到的方式改变自己。对许多人来说,这种火花以新的一年的形式出现,以新的决心为重点。但对于IT组织来说,这种动机将以生成人工智能的形式出现,并需要新的基础设施和投资来支持生成人工智能计划。
根据 TechTarget 企业战略小组 (ESG) 最近的研究“驾驭不断发展的人工智能基础设施格局”,92% 的数据管理员和其他参与内部人工智能计划的 IT 专业人员预计到 2024 年将生成式人工智能投入生产。生成式人工智能投资将 今年将遍及各个组织。 这项投资可能会推动进一步的投资,因为组织通常会通过人工智能计划快速取得成功。 在同一项研究中,ESG 发现 72% 的组织在前三个月内看到了人工智能计划的价值。
鉴于组织在人工智能方面取得成功的速度有多快,我们可以预期拥有新的生成式人工智能项目的更多组织将很快在这些项目上取得成功。 这种成功将再次刺激进一步的投资。
生成式人工智能投资不会仅限于公共云。 在上面引用的人工智能研究中,ESG 发现 30% 的组织希望主要在混合云环境中部署人工智能基础设施——跨越本地和外部位置。 因此,到 2024 年,各组织将投入必要的注意力和重点,对其本地基础设施、管理工具和运营进行现代化改造,以最大限度地发挥其生成式 AI 计划以及其他数字运营的价值。
由于大多数技术供应商都提供工具来帮助加速生成式人工智能项目,因此投资将成为组织继续其现代化之旅所需的火花。 沿着这些思路,我对 2024 年的本地基础设施做出了三个预测。
我们的研究表明,本地数据中心选项即服务(服务提供商拥有硬件并处理安装、维护、网络和运行数据中心的其他方面)可以改变组织加速其运营并减少成本的能力。 本地基础设施的总拥有成本。
尽管有这些优势,但内部会计要求和预算限制阻碍了其采用。 通过这种方式,组织允许自己的内部官僚机构浪费金钱并阻碍内部数字化计划。 生成式人工智能是一项具有足够优先级和可见性的举措,使组织能够更容易地接受本地即服务的选项以及简化设计和加速部署的能力。 市场上已经有多种可以加速生成式人工智能项目的本地服务选项。 示例包括 Dell Technologies Apex 和 HPE GreenLake 的服务。
混合云是可预见的未来的标准运营模式。 根据最近的另一项 ESG 研究“多云应用程序部署和交付决策”,98% 的组织拥有分布在内部和外部多个云位置的各个组件的应用程序。
然而,分布式应用程序的复杂性也随之增加。 这种复杂性只会越来越大。 随着生成式人工智能计划鼓励组织评估跨多个地点的扩展数据环境,决策者将重点投资于能够在本地和外部环境中提供一致体验的工具和技术。
数据和基础设施管理工具和实践需要保持一致。 产品包括 VMware、Nutanix 和 RedHat 的选项。 此外,Dell Technologies Apex 云平台可以将 Microsoft Azure、VMware 或 Red Hat 体验作为服务提供本地服务。 在存储方面,Hitachi Vantara 最近发布了 VSP One,这是一款旨在提供跨云存储一致性的产品。
直到最近,IT 组织一直关心的问题是如何跟上数据的快速增长。 现在,创新存储技术已经变得如此盛大,以至于一般组织不再关心如何跟上数据增长的步伐。 与此同时,管理和放置数据以及简化和自动化相关数据服务的挑战正在成为一个更大的问题。 换句话说,对于典型的组织来说,简单性已经成为比可扩展性更高的优先级。
由于组织已经受到生成式人工智能计划的激励,投资于低延迟、现代存储环境,我预计这些架构研究将扩大部署决策,以支持人工智能以外的更广泛的应用程序。
最近的创新,例如来自 Pure Storage 的 FlashArray//E 系列和 NetApp 的 AFF C 系列的创新,正在帮助降低支持大规模整合工作的成本。 虽然这些技术并不是专门针对人工智能工作负载,但我预计,这些技术将首先作为支持生成式人工智能的存储现代化举措,发现更大规模整合的机会。 全闪存的采用将在所有工作负载中增加,而不仅仅是人工智能。
过去几年,数据和应用的焦点一直是公有云。 到 2024 年,我预测对生成式 AI 的广泛兴趣将使人们的注意力重新回到数据中心。 过去几年,本地基础设施产品出现了巨大的创新。 我预计生成式人工智能将成为鼓励组织重新评估其现代化方法的催化剂,以最大限度地发挥数据的价值。
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