Les entreprises sont confrontées au double défi de rendre les données facilement accessibles aux utilisateurs tout en protégeant et en respectant des politiques strictes en matière de gouvernance des données. Au fur et à mesure que les volumes de données augmentent, la tâche de les gérer d’une manière qui respecte à la fois les besoins d’accessibilité et les exigences réglementaires devient de plus en plus complexe. Il est impératif de maintenir cet équilibre pour que les entreprises puissent opérer dans des cadres juridiques tout en exploitant leurs données pour leur efficacité opérationnelle.
Les entreprises n’ont plus le luxe de disposer d’une solution de stockage unique ; elles doivent travailler avec une variété d’options de stockage, chacune adaptée à des critères de performance spécifiques, à des besoins d’accès et à des contraintes budgétaires. Le choix de la bonne solution de stockage à la bonne phase du cycle de vie des données n’implique pas seulement des considérations financières, mais a également un impact sur l’efficacité opérationnelle. Les migrations et les transitions fréquentes entre ces diverses options de stockage entraînent des coûts élevés et des perturbations opérationnelles, ce qui affecte la productivité des utilisateurs et la continuité du flux de travail.
Avec le développement de l’IA et de l’apprentissage automatique, les entreprises génèrent davantage de données à des taux sans précédent. Ces technologies rendent nécessaire la mise en place de systèmes complets de gestion des données capables de gérer des volumes et une complexité accrus. Les flux de travail liés à l’IA et à l’apprentissage automatique exigent que les données soient déplacées d’un stockage économique et moins performant vers des systèmes plus coûteux et plus performants, capables de gérer des tâches de traitement intensives. La gestion de ce flux de données croissant sans nuire aux performances du système représente un défi de taille pour l’infrastructure informatique.
Le rôle de l’orchestration des données
L’orchestration des données affine la gestion des données sur diverses plateformes de stockage, en automatisant le placement des fichiers pour répondre aux exigences du flux de travail sans interrompre les utilisateurs. Ce processus implique des algorithmes et des politiques sophistiqués qui évaluent les exigences de performance et les coûts de stockage afin de déterminer l’emplacement optimal des données à un moment donné. L’objectif est de maintenir une haute disponibilité et des vitesses d’accès élevées tout en minimisant les coûts et en respectant les normes de conformité.
Hammerspace a lancé une solution d’orchestration et de stockage de données définie par logiciel qui améliore la flexibilité et l’évolutivité des systèmes de gestion de données. Sa technologie permet aux entreprises de gérer leurs environnements de données de manière dynamique, en donnant accès aux fichiers à travers des infrastructures globales. La solution d’Hammerspace prend en charge un large éventail de types de stockage et les intègre dans un système cohésif qui fonctionne de manière transparente entre les sites géographiques, les environnements cloud et les centres de données sur site.
Accès aux données pour les consommateurs ou les entreprises
La technologie grand public fixe des normes élevées en matière d’accès aux données, en offrant aux utilisateurs une expérience simple sur tous les appareils. Les utilisateurs de smartphones et de tablettes s’attendent à pouvoir accéder instantanément à leurs fichiers, sans avoir à comprendre où et comment leurs données sont stockées. Les utilisateurs en entreprise s’attendent souvent à une accessibilité similaire, ce qui représente un défi dans les environnements d’entreprise où la complexité des données et des systèmes dépasse de loin celle des appareils personnels.
La gravité des données – le concept selon lequel de grandes quantités de données peuvent être coûteuses et complexes à déplacer – pose un défi important dans les environnements où les données doivent être dynamiquement alignées sur les solutions de stockage les plus rentables et les plus efficaces. Pour les entreprises dont les données sont réparties sur plusieurs sites géographiques et environnements cloud, les implications logistiques et financières du déplacement de grands ensembles de données peuvent l’emporter sur les avantages, ce qui complique la gestion et l’évolutivité des architectures de données d’entreprise.
Besoin d’une orchestration automatisée des données dans les entreprises
De nombreuses entreprises fonctionnent encore avec des infrastructures informatiques très cloisonnées, où les données sont enfermées dans des systèmes ou des plateformes de stockage spécifiques. Ces silos créent des obstacles à l’accès et à la gestion efficaces des données, ce qui entraîne des inefficacités opérationnelles et une augmentation des coûts. Des perturbations se produisent lorsqu’il faut accéder aux données ou les déplacer entre ces systèmes cloisonnés, ce qui affecte la productivité et la souplesse globales de l’organisation.
L’orchestration automatisée des données relève ces défis en fournissant un système transparent de gestion des données sur plusieurs plateformes de stockage sans perturber l’accès des utilisateurs ou les performances des applications. Grâce à l’orchestration automatisée, les données peuvent circuler librement entre les systèmes en fonction des besoins, guidées par des politiques intelligentes qui optimisent les coûts, les performances et les exigences de conformité. Cela permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle et l’agilité des entreprises pour répondre à l’évolution des conditions du marché et aux avancées technologiques.
Métadonnées globales
La gestion globale des métadonnées transforme le mode d’accès aux données et leur utilisation dans des systèmes de stockage disparates. L’approche d’Hammerspace consolide les métadonnées des fichiers dans un espace de noms global unifié, ce qui donne l’impression aux utilisateurs que leurs fichiers résident localement, quel que soit leur emplacement physique réel. Cette abstraction simplifie les interactions de l’utilisateur avec les données et augmente la productivité en supprimant les complexités liées à l’accès aux fichiers stockés à différents endroits ou sur différents supports de stockage.
Implications pour l’IA et l’apprentissage automatique
Une orchestration efficace des données est déterminante pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique, qui nécessitent un accès rapide et fiable à de vastes ensembles de données. La capacité d’orchestrer efficacement les données élimine la nécessité de créer de nouveaux référentiels de données centralisés chaque fois qu’un modèle d’IA doit être formé ou mis à jour. Au lieu de cela, les algorithmes d’IA et de ML peuvent accéder aux données et les traiter quel que soit l’endroit où elles résident dans l’infrastructure, ce qui accélère considérablement le temps de compréhension et réduit les frais généraux associés à la gestion des données.
L’avenir de l’orchestration des données
L’orchestration automatisée des données représente une opportunité considérable pour la gestion des données par les entreprises. En supprimant les inefficacités associées aux environnements de données cloisonnés, les entreprises peuvent réduire leurs coûts opérationnels et améliorer l’utilisation du stockage. Plus important encore, elles peuvent accroître leur agilité, ce qui leur permet de réagir plus rapidement aux changements du marché et aux avancées technologiques. L’adoption de systèmes automatisés d’orchestration des données tels que ceux fournis par Hammerspace représente une approche tournée vers l’avenir qui promet de rationaliser la gestion des données dans des environnements informatiques de plus en plus complexes.
