Oggi sempre più aziende, di qualsiasi comparto e dimensione, utilizzano intelligenza artificiale, machine learning e analisi dei dati per migliorare i propri servizi o prodotti, ottimizzare i processi, ridurre i costi e ottenere un vantaggio competitivo. Le imprese che vogliono implementare queste tecnologie su larga scala, però, vanno incontro a due problemi contrastanti: gestire più progetti di IA in parallelo per diverse unità aziendali e centralizzare il più possibile su un’infrastruttura di storage comune.
L’infrastruttura svolge un ruolo centrale nel successo di queste iniziative. Gli esperti concordano nel ritenere che un’infrastruttura non adeguata o la mancanza di capacità infrastrutturali specifiche sono spesso la causa del fallimento dei progetti. La soluzione è implementare una pipeline di dati modulare end-to-end e full-stack che copra tutte le fasi dell’IA e dei carichi di lavoro analitici per affrontare le sfide infrastrutturali.
Questo white paper, fornito da HPE, descrive un caso reale e illustra i vantaggi offerti dallo storage a oggetti per creare pipeline di dati end-to-end a supporto di carichi di lavoro analitici eterogenei. Leggendolo, scoprirete quale soluzione adottare per:
- eseguire più carichi di lavoro eterogenei in parallelo
- attivare nuovi strumenti analitici in base alle esigenze
- costruire pipeline di dati dinamiche, scalabili e performanti
- utilizzare le opzioni di elaborazione più appropriate, come i motori Big Data o le opzioni di analisi dei dati serverless
- soddisfare i requisiti di sicurezza, privacy e normativa
