Il sondaggio Redis rileva che l’intelligenza artificiale sta portando l’infrastruttura IT al punto di rottura
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La necessità di rendere continuamente disponibili i dati alle applicazioni di intelligenza artificiale in tempo reale sta iniziando a portare le architetture di dati esistenti al punto di rottura, secondo un rapporto pubblicato oggi.
Un sondaggio condotto da Forrester Consulting per conto di Redis Labs su 106 manager IT e responsabili delle decisioni in Nord America responsabili della strategia di machine learning/AI , rileva che oltre il 40% degli intervistati ha affermato che le architetture di dati in atto non soddisfano i requisiti per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e l’implementazione di motori di inferenza che consumano dati in tempo reale.
In tutto, l’88% dei decisori ha affermato di aspettarsi che i casi d’uso che richiedono queste funzionalità aumenteranno nel prossimo anno o due. Più di un terzo (38%) sta sviluppando circa un terzo dei modelli sullo spettro in tempo reale. Quasi i due terzi degli intervistati (64%) affermano che le proprie aziende stanno sviluppando tra il 20% e il 39% dei propri modelli su dati in tempo reale raccolti tramite flussi di dati generati da dispositivi connessi.
Sta diventando evidente che l’elaborazione dei dati in memoria sarà necessaria per affrontare i problemi di latenza poiché la quantità di dati generati continua ad aumentare, ha affermato Taimur Rashid, chief business development officer di Redis Labs. Troppe organizzazioni stanno sovrapponendo modelli di intelligenza artificiale alle architetture di storage legacy basate su sistemi di storage esterni, ha affermato.
Secondo il sondaggio, la transizione agli archivi di dati eseguiti in memoria consentirebbe ai team IT di preparare i dati in modo più efficiente (49%), migliorare l’efficienza dell’analisi (46%) e proteggere meglio i dati (46%). Gran parte di ciò deriva dal fatto che i modelli di intelligenza artificiale si basano su dati semi-strutturati che è difficile elaborare e analizzare utilizzando i sistemi di storage legacy. “C’è un’opportunità per modernizzare”, ha detto Rashid.
Molte organizzazioni stanno già lottando con i modelli di intelligenza artificiale. Secondo il sondaggio, quasi la metà dei responsabili delle decisioni cita l’affidabilità (48%) e le prestazioni (44%) come le principali sfide per l’implementazione dei modelli nei database esistenti. Inoltre, il 41% degli intervistati ritiene che i propri database non siano in grado di soddisfare i requisiti di sicurezza e conformità dei dati necessari.
Il sondaggio rileva anche che garantire l’accuratezza del modello nel tempo (57%) e lottare con la latenza dell’esecuzione del modello (51%) è in cima alla lista delle sfide del motore di inferenza AI. Quasi i due terzi (63%) dei motori di inferenza del modello vengono eseguiti su cloud gestiti. Tuttavia, gli intervistati si aspettano di aumentare l’utilizzo di edge e AI come servizio (AIaaS) per eseguire i loro modelli.
Non è chiaro fino a che punto gli archivi di dati si stiano spostando verso l’implementazione in memoria, ma i modelli di intelligenza artificiale non sono l’unico cambiamento tecnologico che potrebbe forzare il problema. Storicamente, il database in memoria di Redis è stato utilizzato principalmente per scopi di memorizzazione nella cache. Tuttavia, molte organizzazioni che adottano i microservizi forniscono a ciascuna il proprio database in esecuzione in memoria per garantire la resilienza.
Redis afferma che il suo archivio dati è stato scaricato 1,5 milioni di volte negli ultimi nove anni. Fondamentalmente, supporta strutture come stringhe, hash, elenchi, set, set ordinati con query di intervallo, bitmap, hyperloglog, indici geospaziali e flussi. Il servizio Redis include il supporto per replica integrata, script Lua, transazioni e vari livelli di persistenza.
Più di recente, Redis Labs ha raccolto un ulteriore round di finanziamento di $ 100 milioni per portare la sua valutazione a oltre $ 2 miliardi. La società ora afferma di avere più di 8.000 clienti paganti, con un tasso di crescita annuo composto del 54% delle vendite negli ultimi tre anni.
Non è probabile che Redis sostituirà presto i database esistenti, dato il costo della memoria. Tuttavia, è chiaro che i database in esecuzione in memoria potrebbero ovviare alla necessità di un database tradizionale. La sfida ora è determinare non solo quale tipo di database distribuire, ma anche dove deve essere eseguito al meglio, soppesando il costo della memoria rispetto alle prestazioni dei sistemi di storage basati su disco.
