Yapay zekanın benimsenmesi, önümüzdeki yıllarda veri üretiminde büyük bir büyümeyi tetikleyecek. Şirket içi depolama, yapay zeka tarafından oluşturulan veriler için yeterli olmayabileceğinden, bulut tabanlı depolama, farklı sektörlerdeki işletmeler için en iyi seçenek olarak ortaya çıkıyor. Recon Analytics’in küresel araştırması tarafından sipariş edildi ve bedeli ödendi Seagate. Ankete göre depolama talepleri önümüzdeki üç yılda 2 kat artacak.
Daha fazla veri, daha fazla depolama, daha fazla güvenlik
Ankete göre yapay zekanın benimsenmesi oldukça yaygın; ankete katılan işletmelerin %72’si halihazırda bu teknolojiyi kullanıyor ve %28’i bunu üç yıl içinde benimsemeyi planlıyor. Ankete göre, 2024 yılında yapay zeka ile ilgili verilerin %65’inin bulutta depolandığı ve bu oranın 2028 yılına kadar %69’a çıkacağı tahmin edilen bulut depolama, yapay zeka kaynaklı veri büyümesini yönetmek için tercih edilen ortam olarak ortaya çıktı.
Depolama kapasitesi söz konusu olduğunda durum oldukça ilginçleşiyor: 100 PB’ın üzerinde depolama kullanan kuruluşların %87’si, bulut ortamlarında veya sabit disk ve katı hal sürücü kombinasyonunda yapay zeka eğitim kontrol noktalarından tasarruf sağlıyor. Raporda, şirketlerin %28’inin günlük ve %43’ünün haftalık tasarruf yaptığı, sık sık kontrol noktası oluşturmanın yaygın olduğu ve bunun da artan depolama talebine katkıda bulunduğu belirtiliyor.
Ankete göre işletmeler, model doğruluğunu artırmak için gerekli görülen yapay zeka eğitim verilerinin daha uzun süre saklanmasına da öncelik veriyor. Yanıt verenlerin önemli bir %90’ı, uzun saklama sürelerinin daha iyi yapay zeka sonuçlarına yol açtığına inanıyor. Günlük kontrol noktaları depolayan şirketlerin %32’si bu verileri 12 aydan fazla, %29’u ise altı ila 12 ay boyunca sakladığını belirtti. Veri ömrüne yapılan bu odaklanma, yapay zeka modellerinin iyileştirilmesinde geçmiş verilerin artan önemini yansıtıyor.
Altyapı öncelikleri söz konusu olduğunda güvenlik en kritik bileşen olarak yer alıyor ve yanıt verenlerin %25’i bunu listelerinin en üstüne koyuyor. Bu arada, depolama kapasitesi %18’de kalıyor. Diğer önemli altyapı endişeleri arasında veri yönetimi, bilgi işlem kaynakları, ağ kapasitesi ve mevzuat uyumluluğu yer alır.
Her şey ölçekle ilgili
Şirketler ayrıca yapay zekanın benimsenmesinin getirdiği artan depolama taleplerine de aktif olarak uyum sağlıyor. Alınan önlemler arasında %61’i ölçeklenebilir bulut depolama çözümlerini benimsedi, %56’sı gelişmiş veri yönetimi yazılımı uyguladı ve %55’i mevcut altyapısını yükseltti. Ek olarak, %49’u yapay zeka tarafından üretilen artan hacimdeki verileri yönetmek için veri sıkıştırma tekniklerinden yararlanıyor. Bu stratejiler, üstel depolama büyümesine uyum sağlamak için ölçeklenebilir ve verimli çözümlere odaklanmanın altını çiziyor.
Veri çoğaltma, veri bütünlüğünü sağlamaya ve yapay zeka sonuçlarını optimize etmeye yönelik başka bir strateji olarak ortaya çıktı. Katılımcıların yaklaşık %80’i, özellikle daha büyük depolama kapasitelerine sahip kuruluşlar arasında, yapay zeka stratejileri açısından kopyalamanın çok veya orta derecede önemli olduğunu düşünüyor. 100 PB’ın üzerinde depolama alanı kullanan şirketlerin, yapay zeka modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini korumak için çoğaltmanın kritik öneme sahip olduğunu vurgulama olasılıkları daha yüksektir.
İleriye bakıldığında, işletmelerin operasyonlarını şirket içi kurulumlardan bulut ortamlarına kaydırmaya devam etmesi nedeniyle bulut depolamanın hakim olması bekleniyor. Bu trend, bulut tabanlı çözümlerin ölçeklenebilirliği, maliyet verimliliği ve rahatlığından kaynaklanmaktadır.
Yapay zekanın benimsenmesi daha yaygın hale geldikçe, şirketler deneme aşamalarından tam ölçekli uygulamalara geçerken depolama gereksinimlerinin de katlanarak artması bekleniyor. Yapay zeka odaklı operasyonların geleceğini desteklemek için sağlam depolama altyapısına ve gelişmiş yönetim araçlarına olan ihtiyacın altını çizerek, sık kontrol noktası oluşturma, daha uzun veri saklama ve kopyalama uygulamaları temel olmaya devam edecek.
