Sức mạnh của machine learning trong quản lý dữ liệu

Với những tiện ích mà máy tính mang lại trong việc xử lý giao diện người dùng cho các ứng dụng và dịch vụ, thì không có gì ngạc nhiên khi Machine learning nhanh chóng trở thành một phần quan trọng của trung tâm xử lý dữ liệu. Cách chuyển đổi công nghệ này đang giúp các doanh nghiệp khắc phục các vấn đề mở rộng lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách thông minh.

Machine learning là một chủ đề hot trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Từ những chiếc xe hơi tự lái, đến việc tiếp cận những nội dung không chính thống trong cuộc chiến chống khủng bố, và các ứng dụng chỉnh sửa ảnh tự động trước khi bạn chụp. Machine learning xuất hiện ở khắp mọi nơi. Mỗi sự đổi mới đang tạo ra làn sóng cơ hội kinh doanh mới, đồng thời đơn giản hóa và tự động hóa các vấn đề vượt quá tầm xử lý dữ liệu của con người, tại một thời điểm hay thậm chí là trọn đời.

Mặc dù Machine learning là một xu hướng mới nổi, nhưng đó cũng là một bước đột phá trong một thời gian dài. Quay trở lại năm 1959, Arthur Samuel – nhà tiên phong về khoa học máy tính và game đã xác định Machine learning như là “máy tính có khả năng học hỏi mà không cần lập trình rõ ràng”.

Với những tiện ích mà máy tính mang lại trong việc xử lý giao diện người dùng cho các ứng dụng và dịch vụ, thì không có gì ngạc nhiên khi Machine learning nhanh chóng trở thành một phần quan trọng của trung tâm xử lý dữ liệu. Cách chuyển đổi công nghệ này đang giúp các doanh nghiệp khắc phục các vấn đề mở rộng lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách thông minh. Trong khi những cuộc tấn công mạng gia tăng, các nhà nghiên cứu đang kiểm tra cách Machine learning có thể cải thiện an ninh trung tâm dữ liệu. Kiểm soát của Machine learning dựa trên kết nối Interet of Things (IoT) đã giúp quản lý năng lượng và tối ưu hóa hiệu quả làm mát để giúp các trung tâm dữ liệu trở nên ý thức về năng lượng hơn. Bất kỳ sự gia tăng hiệu quả nào đều được hoan nghênh nhất, vì theo dự báo của NRDC vào năm 2020, dự luật về điện để duy trì vận hành các trung tâm dữ liệu ở Hoa Kỳ dự kiến ​​sẽ đạt 13 tỷ USD.

Máy móc “thông minh” vượt ra ngoài mong đợi.

Thế nhưng những hiệu quả vượt trội vượt xa những much-needed digital guard dogs and smart switches. Ngày nay, bất chấp sự đổi mới nhanh chóng về công nghệ flash và bộ nhớ khác (non-volatile memory – NVMe), toàn bộ hệ thống lưu trữ được sử dụng không hiệu quả. Lý giải là do không có cách để biết đâu là dữ liệu nóng và cần hiệu suất cao hoặc dữ liệu nào không hoạt động và có thể chuyển sang tầng lưu trữ ít tốn kém hơn, chẳng hạn như đám mây ngoại vi. Từ những ngày đầu xuất hiện của máy tính, lưu trữ đã bị “mù” đối với các trình ứng dụng,. Kết quả là, để đảm bảo các thỏa thuận mức dịch vụ, bộ phân IT sẽ cung cấp quá mức nhu cầu lưu trữ của ứng dụng, dẫn đến các tệp tin lạnh đang sử dụng dữ liệu đắt tiền một cách phung phí. Tin tốt là sự hiểu biết cần thiết để cung cấp tự động hóa máy học đã bị ẩn trong bản thân dữ liệu.

Siêu dữ liệu (Metadata) – dạng dữ liệu mô tả về dữ liệu – có thể được sử dụng để xác định thời điểm một tệp được truy cập lần cuối, người đã mở nó, những gì đã thay đổi và nhiều thuộc tính khác giúp tiết lộ giá trị kinh doanh hiện tại của một tập dữ liệu nhất định. Phần mềm công cụ siêu dữ liệu có thể ảo hóa dữ liệu và kiểm tra cách dữ liệu phù hợp với các tài nguyên lưu trữ có sẵn trong hệ sinh thái của bạn. Với trí thông minh đó, nó có thể di chuyển dữ liệu theo bất kỳ mức độ chi tiết (LUN, khối lượng, thư mục, thư mục con hoặc một tập tin) để phù hợp với mục tiêu của IT. Metadata hoạt động lâu hơn, có thể thu thập và phân tích mẫu và bắt đầu đưa ra các khuyến nghị làm thế nào để tối ưu hóa các nguồn lực, từ đó tối đa hóa cả hiệu suất cho dữ liệu cần đến nó, và tiết kiệm cho dữ liệu hay không. Điều quan trọng là bạn vẫn có thể kiểm soát thủ công và xác định dữ liệu cần hiệu suất vì có thể CEO sẽ muốn truy cập lại các email 18 tháng trước của họ chỉ trong vài giây.

Ngoài ra, IT có thể tiếp tục quản lý dữ liệu theo cách thủ công trong mỗi kho lưu trữ trong trung tâm dữ liệu, nhưng khi các doanh nghiệp bắt đầu áp dụng các giải pháp thay thế hiệu quả hơn thì việc gắn bó với hiện trạng có thể trở thành rủi ro kinh doanh lớn hơn nhiều so với việc tự động hóa việc quản lý dữ liệu qua cơ sở hạ tầng IT và đám mây.

Machine learning hiểu được cách làm tốt hơn trong tương lai nhờ những gì đã có kinh nghiệm trong quá khứ. Có lẽ đây là lý do tại sao rất nhiều người trong chúng ta cảm thấy một chút sợ hãi khi chúng ta nghe về sự tăng trưởng trong Machine learning. Các máy móc có thể ít tình cảm hơn con người, nhưng may mắn thay, chúng có trí tuệ của con người. Chúng ta có thể đặt khả năng làm việc của chúng ở những nơi mà các doanh nghiệp cần nó nhất  – trong quản lý dữ liệu của chúng ta.

Việc áp dụng Machine Learning ngày càng trở nên phổ biến, cùng cập nhật các ứng dụng mới nhất của Machine Learning qua sự kiện: CÔNG NGHỆ CỦA TƯƠNG LAI: ĐỘT PHÁ GÌ TỪ MACHINE LEARNING? với các Topic:

?Topic 1: Bắt đầu nghiên cứu Machine Learning từ đâu và như thế nào?

?Topic 2: All about Automation Marketing

?Topic 3: Ứng dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng

?Topic 4: Ứng dụng Machine Learning cải thiện hệ thống Recommendation

THÔNG TIN CHI TIẾT & ĐĂNG KÍ THAM DỰ: https://meetup.vn/e/nbn

Vì kiến thức là không chờ đợi, hãy đăng kí tham dự ngay hôm nay!