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¿Cómo puede el análisis predictivo de datos no estructurados mejorar el almacenamiento?

Las capacidades de análisis basadas en inteligencia artificial se están generalizando en las matrices de almacenamiento. Descubra cómo están ayudando a controlar el diluvio de datos no estructurados.

¿Qué sucede cuando se fusiona el análisis tradicional con la infraestructura de almacenamiento? Se obtiene el análisis basado en inteligencia artificial (IA) para el almacenamiento de datos que ahora está integrado en la mayoría de las matrices de almacenamiento. Y el análisis predictivo de las capacidades de datos no estructurados en estas matrices de almacenamiento puede llevar la administración del almacenamiento al siguiente nivel.

Las herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial creadas específicamente para el almacenamiento incluyen Dell EMC CloudIQ, Hewlett Packard Enterprise HPE InfoSight, Hitachi Infrastructure Analytics Advisor, IBM Storage Insight, NetApp Active IQ y Pure Storage Pure1 Meta.

Análisis predictivo para datos no estructurados

Por ejemplo, HPE InfoSight, adquirido a través de la adquisición de Nimble Storage por parte de HPE, se ha convertido en una parte dominante de la estrategia de gestión de datos de la compañía. InfoSight es una bestia analítica que vigila todos los aspectos del entorno de almacenamiento de un cliente y también otros elementos de infraestructura de TI. Como un sistema de almacenamiento basado en bloques, Nimble se utiliza para innumerables escenarios de datos no estructurados, como el almacenamiento de datos de sensores, datos de internet de las cosas (IoT) y requerimientos de Hadoop.

Al agregar lo que aprende de toda su base de clientes, HPE puede proporcionar a todos sus clientes inteligencia sobre cómo sus acciones afectarán su almacenamiento. Si un cliente está considerando actualizar a la última versión de una aplicación o implementar una nueva aplicación, HPE puede informarle sobre cualquier problema que otros clientes hayan tenido. HPE afirma que InfoSight, con su análisis predictivo para capacidades de datos no estructurados, predice y resuelve el 86% de los problemas relacionados con el almacenamiento de manera proactiva. Esta agregación significa que cuantos más clientes usan InfoSight, más valor aporta para todos.

El análisis detrás de estos productos proporciona a los clientes alertas de planificación de capacidad, que indican cuánto tiempo pasará antes de que se queden sin espacio. Los administradores ya no necesitan monitorear constantemente la capacidad o sufrir el riesgo de que se agote.

En el frente de soporte, estos análisis basados ​​en inteligencia artificial para motores de almacenamiento de datos agilizan el proceso, proporcionando información crítica para acelerar las reparaciones.

El análisis predictivo basado en la inteligencia artificial para las capacidades de almacenamiento es particularmente útil para mejorar las operaciones de almacenamiento complejas que se necesitan para soportar las necesidades de almacenamiento de datos no estructurados.

Mientras busca su próximo producto de almacenamiento, asegúrese de que el análisis predictivo de datos no estructurados sea una parte clave del paquete.

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