Опрос Redis показывает, что искусственный интеллект нагружает ИТ-инфраструктуру до предела

Источник · Перевод автора

Согласно опубликованному сегодня отчету, потребность в постоянном предоставлении данных для приложений ИИ в режиме реального времени начинает расширять существующие архитектуры данных до предела их возможностей.

Опрос 106 ИТ-менеджеров и лиц, принимающих решения в Северной Америке, ответственных за стратегию операций по машинному обучению / искусственному интеллекту, проведенный Forrester Consulting от имени Redis Labs, показал, что более 40% респондентов заявили, что используемые ими архитектуры данных не соответствуют. требования к обучению моделей ИИ и развертыванию механизмов логического вывода, которые потребляют данные в реальном времени.

В целом 88% лиц, принимающих решения, заявили, что ожидают увеличения числа вариантов использования, для которых требуются эти возможности, в ближайшие год или два. Более трети (38%) разрабатывают примерно треть моделей в реальном масштабе времени. Почти две трети респондентов (64%) заявили, что их фирмы разрабатывают от 20% до 39% своих моделей на основе данных в реальном времени, собранных с помощью потоков данных, сгенерированных с подключенных устройств.

Становится очевидным, что обработка данных в памяти потребуется для решения проблем с задержкой, поскольку объем генерируемых данных продолжает расти, сказал Таймур Рашид, директор по развитию бизнеса Redis Labs. По его словам, слишком много организаций накладывают модели искусственного интеллекта на унаследованные архитектуры хранения, основанные на внешних системах хранения.

Переход к хранилищам данных, которые работают в памяти, позволит ИТ-командам более эффективно готовить данные (49%), повысить эффективность аналитики (46%) и лучше защищать данные (46%), говорится в опросе. Во многом это связано с тем, что модели искусственного интеллекта полагаются на полуструктурированные данные, которые сложно обрабатывать и анализировать с использованием устаревших систем хранения. «Есть возможность модернизироваться, – сказал Рашид.

Многие организации уже борются с моделями искусственного интеллекта. Исследование показало, что почти половина лиц, принимающих решения, называют надежность (48%) и производительность (44%) своими главными проблемами при развертывании моделей в существующих базах данных. Также выяснилось, что 41% респондентов считают, что их базы данных не могут соответствовать необходимым требованиям к безопасности данных и соответствию нормативным требованиям.

Исследование также показало, что обеспечение точности модели с течением времени (57%) и борьба с задержкой запуска модели (51%) возглавляют список проблем с механизмом логического вывода ИИ. Почти две трети (63%) механизмов вывода моделей работают в управляемых облаках. Однако респонденты ожидают, что они будут чаще использовать периферийные устройства и ИИ как услугу (AIaaS) для запуска своих моделей.

Неясно, в какой степени хранилища данных смещаются в сторону развертывания в памяти, но модели искусственного интеллекта – не единственный технологический сдвиг, который может вызвать проблему. Исторически сложилось так, что база данных Redis в памяти использовалась в основном для целей кэширования. Однако многие организации, использующие микросервисы, предоставляют каждой из них собственную базу данных, работающую в памяти, для обеспечения отказоустойчивости.

Redis сообщает, что его хранилище данных было загружено 1,5 миллиона раз за последние девять лет. По своей сути, он поддерживает такие структуры, как строки, хэши, списки, наборы, отсортированные наборы с запросами диапазона, точечные рисунки, гиперлоги, геопространственные индексы и потоки. Служба Redis включает поддержку встроенной репликации, сценариев Lua, транзакций и различных уровней сохраняемости.

Совсем недавно Redis Labs привлекла дополнительный раунд финансирования в размере 100 миллионов долларов, чтобы довести свою оценку до более чем 2 миллиардов долларов. В настоящее время компания утверждает, что у нее более 8000 платежеспособных клиентов, а совокупный годовой темп роста продаж за последние три года составляет 54%.

Маловероятно, что Redis заменит существующие базы данных в ближайшее время, учитывая стоимость памяти. Однако очевидно, что базы данных, работающие в памяти, могут избавить от необходимости в традиционной базе данных. Теперь задача состоит не только в том, какой тип базы данных следует развернуть, но и в том, где она должна работать наилучшим образом, сопоставив стоимость памяти с производительностью дисковых систем хранения.