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¿Qué es la inteligencia artificial?

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (AI) es una rama de la informática relacionada con la creación de sistemas de autoaprendizaje capaces de realizar tareas que suelen necesitar de la inteligencia humana. Desde vehículos que se conducen solos hasta predecir el futuro, la AI revoluciona las formas en las que podemos utilizar los datos para definir nuestro mundo.

La AI suele parecer algo de ciencia ficción. Pero en realidad, es solo una extensión de los conceptos de la ciencia de datos que utiliza algoritmos para:

  • Reunir, procesar e incorporar datos en un formato que permita utilizarlos mejor.
  • Obtener información de los datos al extraer resultados útiles. 
  • Actuar automáticamente según esos resultados para tomar mejores decisiones.

La AI que usamos en la actualidad se clasifica como inteligencia artificial estrecha (ANI, artificial narrow intelligence): sistemas que solo pueden realizar tareas específicas al aproximarse a las capacidades de la inteligencia humana, como el procesamiento de imágenes y el habla. Los sistemas de ANI no poseen la funcionalidad de autoconsciencia, pero son increíblemente poderosos. Puede lograr muchas cosas con el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

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¿De qué manera la AI redefine el mundo de los datos?

La AI es una de las fuerzas impulsoras más importantes detrás de la motivación para lograr datos más grandes y rápidos. Cuando la mayoría de las personas piensan en la AI, suelen analizar los logros obtenidos hasta el momento: desde  vencer a un jugador profesional de Go en su propio juego  hasta los vehículos de Tesla que se conducen solos. Pero, ya sea que utilice la AI para desarrollar un motor de recomendaciones para su servicio de transmisión de videos o crear un bot de chat más inteligente, todos los sistemas de AI necesitan dos cosas para tener éxito: una entrada de datos de calidad y una gran capacidad computacional. 

Esto ocurre, en especial, en la capacitación de las redes neuronales complejas responsables de la mayoría de los titulares sobre la AI que se publican en los principales medios de comunicación. Esto significa que debe configurarse un clúster de varios GPU como un proceso de análisis de datos de alta tasa de transferencia con una solución de almacenamiento de datos que pueda mantenerse a tono. 

Las soluciones de almacenamiento anteriores basadas en conjuntos de datos de servidores almacenados en discos giratorios luchan por mantenerse a tono con la demanda de datos más grandes y rápidos. Las matrices basadas íntegramente en tecnología flash modernas poseen las arquitecturas paralelas en masa y las velocidades de transferencia de datos de baja latencia necesarias para brindar asistencia a las aplicaciones de AI.

¿Por qué es conveniente albergar sus aplicaciones de AI en Pure Storage FlashBlade?

Pure Storage® creó FlashBlade® para cumplir con la creciente demanda de datos más grandes y rápidos. Por ser almacenamiento con conexión a la red (NAS, network-attached storage) de escalabilidad horizontal 100 % NVMe, FlashBlade ofrece rendimiento de almacenamiento NVMe nativo que se puede escalar con sus necesidades de datos. Las ventajas de potenciar las aplicaciones de AI con FlashBlade incluyen:

  • Almacenamiento de objetos y archivos escalables y paralelos en masa.
  • Hub de datos unificado y simplificado para el intercambio y la consolidación de datos.
  • Rendimiento confiable de latencia baja con almacenamiento NVMe.
  • Un sistema de almacenamiento con escalabilidad horizontal con tiempo de comprensión de la información que ofrece  Modern Data Experience™.

Pure Storage también se asoció con los líderes en la industria para ofrecer soluciones de infraestructura de AI plug-n-play, todo en uno: 

  • FlashStack™: Una plataforma de infraestructura convergente (CI, Converged Infrastructure) para las aplicaciones de AI desarrolladas en sociedad con Cisco.
  • AIRI®: Una solución de software y hardware totalmente integrada compatible con el desarrollo de aprendizaje profundo de la nube de NVIDIA GPU para los procesos de datos simplificados de la AI.

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Reduzca el consumo de energía y el espacio utilizado por los centros de datos

Almacenamiento eficiente en recursos para mejorar el uso de los centros de datos.

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Your scenario prioritizes the selected outcomes. You can modify or choose next to confirm.
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Reduce My Storage Costs
Lower hardware and operational spend.
Primary
Strengthen Cyber Resilience
Detect, protect against, and recover from ransomware.
Primary
Simplify Governance and Compliance
Easy-to-use policy rules, settings, and templates.
Primary
Deliver Workflow Automation
Eliminate error-prone manual tasks.
Primary
Use Less Power and Space
Smaller footprint, lower power consumption.
Primary
Boost Performance and Scale
Predictability and low latency at any size.
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  • Instant, space-efficient snapshots

  • Near-zero-RPO protection and rapid restore

  • Consistent, low-latency performance

 

AI/ML and analytics
Training, inference, data lakes, HPC

Key benefits:

  • Predictable throughput for faster training and ingest

  • One data layer for pipelines from ingest to serve

  • Optimized GPU utilization and scale
Data protection and recovery
Backups, disaster recovery, and ransomware-safe restore

Key benefits:

  • Immutable snapshots and isolated recovery points

  • Clean, rapid restore with SafeMode™

  • Detection and policy-driven response

 

Containers and Kubernetes
Kubernetes, containers, microservices

Key benefits:

  • Reliable, persistent volumes for stateful apps

  • Fast, space-efficient clones for CI/CD

  • Multi-cloud portability and consistent ops
Cloud
AWS, Azure

Key benefits:

  • Consistent data services across clouds

  • Simple mobility for apps and datasets

  • Flexible, pay-as-you-use economics

 

Virtualization
VMs, vSphere, VCF, vSAN replacement

Key benefits:

  • Higher VM density with predictable latency

  • Non-disruptive, always-on upgrades

  • Fast ransomware recovery with SafeMode™

 

Data storage
Block, file, and object

Key benefits:

  • Consolidate workloads on one platform

  • Unified services, policy, and governance

  • Eliminate silos and redundant copies

 

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