云代表了任何数据计划的主干，然后可以使用人工智能技术来获得更高商业智能和收入的关键洞察力。但是，AI和它的数据策略一样好。
今天在阿姆斯特丹举行的AI和大数据博览会上，代表们通过NetApp的云计算和数据结构计划看到了布丁的证据，梦工厂动画被认为是可以改变其运营的关键客户。
然而，对于云和AI熔炉，还需要采取其他步骤。物联网委员会成员帕特里克斯拉文伯格(Patrick Slavenburg)在大会开幕式上讨论了边缘计算如何进一步发展。随着摩尔定律最终开始失去动力，斯拉文伯格指出，有多达70家初创公司专门从事新的微处理器。
注意到技术的历史如何重演，他今天补充说，自20世纪70年代以来，它首次成为微处理架构的全盛时期。Edge的关键在于可以在这个架构层面进行深度学习，算法更轻便。
NetApp的企业解决方案架构师Florian Feldhaus发现，数据是运行AI的关键。据IDC预测，到2020年，90%的企业战略将明确提到数据是一项关键的企业资产，并将分析视为一项必备能力。“无论你在哪里存储数据，无论你在哪里管理数据，这都是获得人工智能优势的重要组成部分，”他解释道。
行业继续坚持认为这是今天的多云混合云世界。它不再是在亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure或谷歌云平台(GCP)之间的选择，而是评估哪些工作负载适合哪种云。费尔德豪斯补充说，该公司的数据科学家所做的事情也是如此。他说，数据科学家需要在任何他们想要的地方使用数据——在每个云中使用数据，并移动数据以供他们使用。
“你必须在世界上最大的云上推动数据驱动的创新，”费尔德豪斯说。“云绕不过云。”几秒钟就可以得到AI服务，这是进入市场的关键点。他补充说，这也是数据科学家的一个关键指标。
NetApp已经逐渐从其存储传统转向专注于其“数据结构”产品，这种架构可以跨多个端点和云环境以及内部部署访问数据。该公司昨天宣布更新其数据结构，整合了谷歌的云及其对Kubernetes的支持。
费尔德豪斯指出，这一战略是基于NetApp的“想要采取下一步行动”。梦工厂是关注这个未来的客户，各种大数据管道需要在短时间内处理数据。
最终，如果组织想要充分利用人工智能的机会——而时间已经不多了——那么他们需要整理他们的数据策略。是的，并不是所有的内容都可以转移到云上，而一些遗留应用程序需要大量的关注和注意，但可以实现更简化的过程。费尔德豪斯说，NetApp的数据结构有四个关键组成部分；数据发现、数据激活、自动化，最后是优化。
标签：
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！