Per una data-driven company, l’intensificarsi del carico tecnologico in azienda rende necessario ripensare l’intera struttura. Non si tratta semplicemente di introdurre nuovi strumenti ma è tutto il sistema a dover essere ripensato, per non rischiare di compromettere la continuità operativa.
I carichi di lavoro generati da Machine Learning e Deep Learning rendono necessaria un’infrastruttura data center operativa anche sotto stress, in grado di scalare nel tempo con facilità.
Il data center dovrebbe poter funzionare anche come una sorta di ambiente di collaudo, in cui poter sperimentare differenti approcci e modelli d’intelligenza artificiale per poi metterli in pratica in un secondo momento.
La combinazione di dati sia interni che esterni rende la loro gestione complessa, con un appesantimento dei server, per questo introdurre la tecnologia senza saperla gestire diventa rischioso.
Per questo motivo il data center che gestisce l’intelligenza artificiale deve caratterizzarsi come una soluzione completa, in grado di costruire con efficacia ed efficienza la complessità dei dati.
Le risorse a livello di server, storage, software devono essere integrate tra di loro, in modo da avere a disposizione un modello complesso ma in cui ogni elemento trova il suo posto e contribuisce alla realizzazione di una tecnologia aziendale gestibile ed utile.
