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Hitachi Vantara|AI| 數據優先設計思維 從人工智能突破獲益

人工智能(AI)和雲運算的影響力,幾乎無孔不入,改變數據管理和IT基建設計。以往基建是管理針對不同用途的儲存,例如是區塊儲存(Block Storage)、檔案儲存、Hadoop和物件儲存中。

虛擬化一度為儲存帶來深刻變化,從SAN以至後來興起的「超融合架構」(HCI),近年的容器技術,針對企業應用部署要求性能,儲存技術不斷演變,儲存管理耗用大量預算和精力,但許多儲存設計,未有考慮互通,結果出現數據孤島。

AI和精凖營銷出現,大大提昇了數據價值,發掘數據價值的場景愈來愈多,如何整合和運用數據,可有效提昇競爭力。近年流行所謂「DataOps」,專注於整合分散不同儲存數據,持續分析,發揮更大價值。

AI有所謂「數據飛輪」效應,意思是整合多個數據來源,數據協同產生意想不到價值,更精凖作推算預測,甚至自動產生內容,加快創新的步伐。近期大熱的通用人工智能(AGI)更將AI帶入新年代,甚至取代人手,處理日常事務。

簡單來說,機器學習透過企業系統內數據,以歷史數據建模,精凖預測或協助決策。以香港特區政府發展局為例,通過AI算法,學習以往工務工程開支現金流,凖確預測執行中項目超支的可能性,獲得不俗成果,成功控制多個工程開支。

近期大熱GPT大模型和自然語言處理(NLP)建立「預訓練模型」,再移植到特定任務的模型,解決以往NLP數據難於標注;類似BERT、GPT、商湯、百度、Google等所開發的超大規模語言模型,NLP的閱讀理解能力,甚至已超越了人類,具備轉移到生成新文本能力 ;長遠而言,不少儲存於企業檔案系統的文件合約,電郵和通訊、客戶紀錄,本來只是束之高閣,以作為歷史存檔,突然間有了新的價值。

通過轉移預訓練模型,可執行跨任務的學習轉移,從舊文件中提取出新價值,例如變身為企業知識系統,透過對答解答員工疑問,語言模型具備內容生成能力,從舊文件按新要求生成新內容,通過結合外部數據,從市場情報分析建議,推薦開發新產品的策略。

例如說,上述庫務局現金流數字可推算工程超支,通過NLP分析各種工務工程合約,也可找出合約漏洞,工程施工延宕等可能性。但一般文件合約,多儲存於檔案系統,交易數據在企業系統,有時還結合外部數據,如何解決數據互通和檢索,建立目錄索引和元數據,數據預備有不少挑戰。企業逐漸發現,一旦出現數據孤島,內部數據也無法發揮價值。

有時,少量數據通過機器學習,已可獲初步滿意結果,作出不錯預測,到了進一步發揮數據協同和自動化,甚至建立「數據飛輪」,馬上發現困難重重;儲存至數據治理,都可能讓數據無法協作,須從儲存設計開始反思,以建立統一數據治理和協作流程。

所以,IT的管理重心,已從管理設備和系統整合,轉移至打通平台和雲端數據,設計重心不再限於建立企業應用,而是透過數據去驅動創新。

Hitachi Vantara儲存系統和近雲託管方案;包括Hitachi Virtual Storage Platform(VSP)以數據優先理念設計,目標就是打破數據孤島。Hitachi Cloud Connect則以連接數據中心近雲託管優勢,簡化混合雲部署和管理;從Equinix數據中心連接至公有雲。Lumada DataOps則是協同數據管理模式,以完全自動化策略,透過Catalog加快數據編製目錄以具搜索性,適時傳送數據以建立分析環境,提升效率推動創新。

有關Hitachi Vantara數據優先戰略,請參閱:

https://www.hitachivantara.com/en-us/home.html

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