Inteligência artificial e o seu impacto na gestão dos dados

É um facto que a Inteligência Artificial já vem sendo utilizada há anos no campo do armazenamento, e faz parte ativa da gestão dos sistemas.

Por Israel Serrano

Em breve assistiremos a outro avanço que vai realmente representar uma verdadeira disrupção histórica: a aplicação da IA na forma como as próprias cabinas gerem e distribuem os dados que albergam. Tenho a certeza que qualquer CIO ou responsável de gestão e proteção de dados saberá perfeitamente ao que me refiro, e também estou certo que neste momento se questionará sobre “quando, afinal, vai chegar esse dia “.

  • Da gestão externa aos dados à gestão dos dados

Até agora, como referi, a IA era sobretudo usada como ajuda para a administração das cabinas. O reporting, por exemplo, era gerido com ferramentas dotadas de capacidades deste tipo, que permitem recolher numerosa informação a partir de múltiplas cabinas e, através de funcionalidades de Big Data e Inteligência Artificial, prever possíveis falhas, estabelecer medidas probabilísticas sobre o desempenho e gerir a manutenção de uma forma mais inteligente.

Falamos, definitivamente, de uma gestão externa ao dado. O que está a mudar agora, e é aqui que está a verdadeira disrupção, é que a IA vai permitir melhorar a forma como os sistemas gerem os dados. Hoje isso é, sem dúvida, uma tendência, mas algumas empresas têm centrado as suas estratégias futuras nesta direção.

  • Como a IA melhora a forma como os dados são tratados?

Não é fácil de explicá-lo, mas a sua relevância obriga a pelo menos tentá-lo. Em primeiro lugar, e começando pelos benefícios tangíveis – percetíveis desde o primeiro momento – podemos sublinhar que permite um uso mais eficiente dos recursos. As funcionalidades de inteligência artificial permitem aos sistemas de armazenamento fornecer Informação de uma forma mais rápida, mais precisa e mais segura. Para dar um exemplo, é como a mudança que aconteceu na condução quando passámos dos mapas em papel para o GPS. Quem é que quereria recorrer a um mapa físico, quando tem ao seu dispor um GPS, seja em que parte do mundo for?

  • Standardização e gestão dos dados

Até agora eram usadas diversas políticas para determinar exatamente que dados eram armazenados e onde. Estas políticas eram definidas desde o princípio, no momento de criar as estruturas, e depois continuavam a ser praticamente iguais, mesmo que fossem feitas modificações menores durante as atividades operativas à medida das necessidades. Agora, tudo é muito mais heterogéneo. Assistimos a uma profunda transformação na própria natureza do dado, na sua tipologia e no seu propósito. As estruturas de dados, que são cada vez mais complexas, requerem ajustes mais precisos e regulares, mas no final a decisão é tomada por um ser humano. Se for tomada uma má decisão, tem que se recorrer a dispendiosos meios em dados irrelevantes, com as operações a ressentir-se por culpa de um acesso mais lento aos dados relevantes.

Definitivamente, com os sistemas tradicionais, uma vez feito o investimento numa determinada direção, sempre que a natureza dos dados é alterada, grande parte dos esforços anteriores terão sido feitos em vão. Por outro lado, os modelos tradicionais não permitem consolidar, porque ao existirem tantos perfis diferentes, acabam por se gerar silos. O uso da IA, pelo contrário, permite à máquina comportar-se em função da forma como se comporta a aplicação, e proporcionar o dado tal como os utilizadores da aplicação necessitam.

  • Automatização

É precisamente aqui que reside uma das chaves: como automatizar ao máximo a gestão do dado. Pois bem, o próprio conceito de IA tem implícita uma metodologia de automatização, que permite realizar ajustes de forma imediata e sem a necessidade de intervenção manual, permitindo ainda um armazenamento mais económico. Através da machine learning, por exemplo, um motor de IA pode avaliar o comportamento dos utilizadores perante tipos de dados concretos e a natureza do seu acesso, e atribuir localizações para o armazenamento em função dessas informações. Além disso, a Inteligência Artificial pode servir também para fazer prognósticos sobre a memória e o desempenho que vão ser necessários no futuro, o que ajudará a planificar melhor a infraestrutura e os orçamentos.

  • Onde deve estar o dado?

Um magnífico exemplo de como a IA pode ter um impacto decisivo na forma como armazenamos os dados: os algoritmos utilizados pelos sistemas mais modernos são já capazes de identificar onde deve estar o dado para que seja acessível, para que o seu armazenamento e gestão tenha o menor impacto possível no desempenho geral e, claro, nos custos globais de TI. Dada a enormidade dos dados a gerir, decidir de forma precisa onde devem residir é uma tarefa que ultrapassa o ser humano. A intuição só por si já não serve. Mas a IA, aplicada aos sistemas de armazenamento, pode ajudar e muito. Como em muitos outros aspetos, o dia de amanhã será uma funcionalidade habitual, tal como muitas outras que, ao dia de hoje, ainda não somos capazes de imaginar.

Um exemplo disto mesmo é o que denominamos “cache neuronal”, consistente em algoritmos de machine learning que localizam os padrões de acesso aos dados e atribuem recursos à medida das necessidades, o que permite ao sistema decidir por si mesmo que dados são relevantes para o seu acesso a partir das aplicações dos utilizadores. Por exemplo, os dados utilizados frequentemente são automaticamente armazenados na RAM (muito mais rápida que os meios Flash), enquanto nos meios Flash são guardados os dados quentes e, por último, os dados que se utilizam com menos frequência serão armazenados em unidades SAS, muito mais económicas.

  • Controlo de custos

Os benefícios da IA são numerosos, e entre eles está a poupança de custos. Com os sistemas tradicionais (que, como referia, centram-se sobretudo em melhorar a gestão externa ao dado) a empresa poupa porque tem um controlo muito maior sobre os seus sistemas, o que, por exemplo, redunda num melhor serviço de manutenção. Mas este novo modelo, que acredito irá representar uma importante disrupção no armazenamento tal como o conhecemos hoje, traz consigo novos níveis de eficiência em custos por parte dos próprios sistemas na gestão da informação, assim como melhoramentos muito significativos no que toca a desempenho e disponibilidade. A equação é simples: os utilizadores obtêm um melhor serviço, a um custo inferior.

Resumindo, é um facto que a Inteligência Artificial é um aliado de futuro para analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões. E, precisamente por isso, é e vai ser cada vez mais um aliado para os gestores de TI. Mas avizinha-se uma revolução que passará por multiplicar a eficácia e a eficiência com que os sistemas gerem os dados.

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