Inteligencia artificial para optimizar el almacenamiento de datos

El almacenamiento es un recurso costoso para las empresas, pero fundamental para sus estrategias digitales. Cuanto más avanzan los sistemas TI y las aplicaciones dentro de la organización más importante es contar con una plataforma de datos de alto rendimiento, que en estos tiempos consiste en almacenamiento flash. Pero este tipo de memoria es caro, y las empresas deben evaluar hasta qué punto es importante cambiar los tradicionales HDD por nuevos y más rápidos SSD. Porque determinadas tareas de almacenamiento están destinadas a usos que no requieren una consulta frecuente o de máxima prioridad. Ejemplos de ello son el archivo a largo plazo o la copia de seguridad, entre otros.

Recurrir a almacenamiento flash para estos usos puede proporcionar ventajas, pero su elevado coste lo hace poco rentable. Por ello, en los centros de datos de las empresas empiezan a combinarse muchos y muy variados recursos de almacenamiento, cada uno con una o varias misiones y accesible por diferentes aplicaciones y usuarios. Por ello, cada vez se hace más difícil administrarlos con eficacia, sobre todo con el crecimiento constante de la cantidad de información que se maneja dentro de una empresa. El personal de TI debe consumir mucho tiempo y recursos en administrar todas las tareas relativas a la captación, almacenamiento y procesamiento de datos. Y trabajar en la modificación de las políticas a la velocidad a la que aumentan los datos les deja menos tiempo para otros trabajos importantes dentro de su departamento.

Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial. Mediante esta tecnología, aplicada a la administración de las redes y plataformas de almacenamiento, las organizaciones pueden dejar en manos de un sistema automatizado la administración de todos los recursos de almacenamiento. Estos sistemas son capaces de determinar quién está tratando de almacenar información o acceder a ella y, en función de los requisitos específicos de cada caso, asignar el espacio o las rutas necesarias, gestionando todo de forma autónoma.

La inteligencia artificial es capaz de realizar todas estas tareas de forma rápida y efectiva, sin la intervención del personal de TI y ofreciendo ventajas adicionales, como rentabilizar mejor los recursos de almacenamiento de la empresa. A través de técnicas de machine learning, los motores de IA pueden analizar el comportamiento de los usuarios en sus diferentes usos de los datos, comprendiendo mejor sus necesidades y asignando las ubicaciones más apropiadas para el tipo de información concreta a la que quieren acceder o con la que necesitan trabajar. Además, estos sistemas permiten elaborar patrones capaces de predecir el comportamiento y las necesidades futuras, ayudando a determinar cuál será la mejor forma de agregar nuevos recursos de almacenamiento, lo que contribuye a optimizar los presupuestos de TI, evitando gastos innecesarios.

Pero para gozar de estas ventajas, las organizaciones deben invertir en una infraestructura dedicada a esta inteligencia artificial. Y también en el tiempo necesario para la preparación y el entrenamiento de la IA, de forma que se puedan desarrollar los algoritmos iniciales de machine learning que permitirán operar a los sistemas automatizados. Esta es una vía cada vez más recomendable para las empresas que trabajan con grandes cantidades de información, ya que les permitirá ser más efectivos y aprovechar al máximo los presupuestos de TI, dejando recursos y tiempo para la innovación y el avance de la transformación digital.

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