Перспективы внедрения инновационных систем хранения данных искусственным интеллектом | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Мухамадиева, К. Б. Перспективы внедрения инновационных систем хранения данных искусственным интеллектом / К. Б. Мухамадиева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2015. — № 22 (102). — С. 153-154. — URL: https://moluch.ru/archive/102/23405/ (дата обращения: 16.12.2024).



Перспективы внедрения инновационных систем хранения данных искусственным интеллектом

Мухамадиева Кибриё Бахадировна, ассистент,

Бухарский инженерно-технологический институт, Республика Узбекистан.

 

В статье рассмотрен вопрос целесообразности внедрения систем хранения данных, применяя искусственный интеллект, а также их классификация по функциональности и области применения.

Ключевые слова: системы хранения данных, методы организации хранения данных, инновационные системы, искусственный интеллект.

 

В настоящее время актуальным является вопрос о целесообразности внедрения систем хранения данных в информационную систему, а также их классификация с точки зрения функционального назначения и области применения. Прежде чем определить тип, наиболее подходящий в каждом конкретном случае системы хранения данных применяя искусственный интеллект, следует определить целесообразность такого решения в целом. Чтобы сделать это, посмотрим на то, какие задачи способно оно решить и какие выгоды оно может принести в инфраструктуру предприятия. Система хранения централизованное хранилище. Из этого следует целый ряд важных преимуществ:

        более экономное потребление памяти;

        высокая доступность данных;

        простота емкости расширяемости хранения;

        централизованный подход к управлению и мониторингу.

Рассмотрим более традиционный подход, в котором каждый существующий в инфраструктуре сервер использует собственный накопитель данных. Если рассматривается задача увеличения емкости, то необходимо увеличить емкость, вам нужно будет заменить физический диск сервера более емким, чтобы решить проблему передачи данных. Кроме того, сервер может физически не поддерживать необходимое количество накопителей. При использовании централизованного хранилища емкости могут быть выделены логически и изменяться в соответствии с растущими потребностями конкретного сервера. Кроме того, в случае централизованного хранилища, его емкость используется более рационально, равномерно распределяясь между серверами. Расширение возможностей хранилища и централизации гораздо проще: просто нужно добавить необходимое количество дисков в хранилище [2]. Использование системы хранения данных применяя искусственный интеллект также позволяет упростить и ускорить управление и мониторинг хранилища. Внедрение современных систем хранения данных применяя искусственный интеллект требуют значительных финансовых вложений и затрат во времени. С реализацией таких систем следует также учитывать, что существующая информационная системы хранения данных в то время будет работать в нештатном состоянии, что в свою очередь может привести к сбоям на предприятии. Для успешной реализации необходимо учитывать не только основные характеристики системы хранения данных, но и общую структуру всей информационной системы, которая, вероятно, претерпит значительные изменения в их организации. Несмотря на трудности в реализации, системы хранения данных применяя искусственный интеллект может удовлетворить широкий спектр потребностей владельца информационной структуры. Когда рациональные затраты на внедрение подхода и техническое обслуживание возмещаются достигаемыми результатами за счет преимущества использования системы хранения данных искусственным интеллектом [1]. Организация в целях удовлетворения своих бизнес-системы хранения данных, как правило, использует самые последние серверные приложения. Современные серверные приложения, в свою очередь, для выполнения задач и достижения максимальной эффективности представляют высокие требования к информационной структуре организации. Эти требования распространяются не только на аппаратную мощность и производительность вычислительных ресурсов, но и степень отказоустойчивости, а также эффективность в распределении вычислительных ресурсов [2].

Рассмотрим задачи и проблемы, которые, как правило, в состоянии решить реализацией систем хранения данных применяя искусственный интеллект. Увеличение скорости доступа к данным является первым, но не самым важным преимуществом внедрения системы хранения данных применяя искусственный интеллект. Во многом этот пункт зависит от протоколов и физической средой для передачи данных. Здесь Важной функцией является обеспечение доступности данных. Именно поэтому большинство решений по реализации данной системы хранения данных на сегодняшний день сосредоточены на использовании инструментов, которые могут увеличить процент безотказной работы. В условиях ограниченных ресурсов и бюджетов в области разработки решений следует также стремиться к максимизации использования вычислительных ресурсов и консолидация данных. Если необходимо, решение может удовлетворить возможности распределения физических емкостей хранения на виртуальные. Это позволяет более гибкое выделение дискового пространства и управление, в качестве хранилища и всей инфраструктуры. Также одним из важных преимуществ для решений по внедрению системы хранения данных является обеспечение расширяемости структуры. В удовлетворении потребностей развития и расширения компании, соответственно, растет и компьютерный парк. Это требует соответствующего увеличения емкости системы хранения данных. Таким образом, эффективность решения определяется также наличием простой и гибкой системы расширяемости для системы хранения данных [3].

Несмотря на все преимущества реализации сети хранения данных применяя новые информационные технологии, оно сопровождается значительными затратами, и интеграция такой системы должна сопровождаться тщательным анализом существующей инфраструктуры и потребностей заказчика. В процессе создания такой системы хранения данных должно быть достигнуто оптимальное соотношение трех основных показателей: максимальности, доступности, максимальной производительности, минимальной общей стоимости.

В случае распределенной информационной структуры выбор должен непременно падать на сети хранения данных нейронной сетью. Также физической средой передачи данных должна выступать оптическая сеть, позволяющая соединять распределенные центры обработки данных на максимальных скоростях и обеспечить высокий уровень доступности. Поскольку эти структуры часто используются крупными организациями, то факторы передачи данных в этом случае являются наиболее важными. Кроме того, бюджет, израсходованный на реализацию такой системы будет наиболее подходящим. Таким образом, были рассмотрены и классифицированы различные способы организации систем хранения данных применяя искусственный интеллект. В соответствии с типом доступа и методом организации сети хранения данных были установлены критерии отбора в отношении масштаба организации и автоматизации работы сети искусственным интеллектом.

 

Литература:

 

  1.                Лобанов А. К. CITForum. Методы построения систем хранения данных. Эксперт департамента системных решений, Компания IBM Jet Info Online № 7, 2003/
  2.                .Паклин Н.Б, Орешков В. И. С.П.: Системы хранения данных применяя искусственный интеллект Питер. 2013. 706с.
  3.                Петрунина А. Организация хранения данных в информационной системе. Статья с конференции. 2015г. 136–139с.
Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, система хранения данных, информационная система, передача данных, целесообразность внедрения систем хранения данных, централизованное хранилище.


Похожие статьи

Технология организации хранения данных в информационной системе

В данной статье рассматривается определение целесообразности внедрения систем хранения данных, а также их классификация по функциональности и области применения.

Системы автоматизации зданий, диспетчеризация инженерных систем и их эксплуатация и перспективы их развития

В статье рассмотрены основные инженерные системы, применяемые в объектах промышленного и гражданского строительства, а также методы повышения их эффективности. Одним из возможных способов решения поставленной задачи является повышение уровня автомати...

Разработка системы контроля и управления доступом с применением биометрических методов идентификации

В статье рассмотрены биометрические методы идентификации, применяемые в системах контроля и управления доступом, приведена классификация методов идентификации и основные параметры оценки представленных систем. В качестве базовой технологии выступает ...

Вопросы внедрения искусственного интеллекта в разделы криминалистики

Данная научная статья посвящена исследованию внедрения искусственного интеллекта в разделы криминалистики. Автор рассматривает применение различных методов и технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, анализ больших данных и к...

Складская автоматизация на основе искусственного интеллекта

По мере развития автоматизации и цифровизации, интеграция технологий искусственного интеллекта в системы управления складом приобретает все большее значение. Цель данной статьи: провести всесторонний анализ процессов автоматизации складских помещений...

Особенности дистанционного обучения

В статье приведены основные направления развития системы образования в контексте ее дальнейшей информатизации. Рассмотрены задачи системы открытого образования и современные технологии дистанционного обучения. Перечислены свойства учебных материалов,...

Интеллектуальная система выявления фейков на фотографии

В данной статье вводится понятие фейковых фотографий и рассматривается роль интеллектуальных систем в выявлении фейков на фотографиях. Описываются основные методы и подходы с использованием машинного обучения и нейронных сетей. Приведены примеры испо...

Классификация систем поддержки принятия решений для использования в системе управления событиями и информацией о безопасности

В статье представлен обзор типов систем поддержки принятия решений (СППР) с целью определения оптимального решения для использования в SIEM-системах, рассмотрены возможные способы интеграции СППР в Государственную систему обнаружения, предупреждения ...

К вопросу безопасности облачных технологий

В данной работе дано определение понятию «облачные технологии», указана история возникновения концепции «облака», рассматриваются предпосылки и перспективы развития облачных сервисов. Особое внимание уделено вопросу безопасности и конфиденциальности ...

Позиционирование и взаимодействие в беспроводных сенсорных сетях

В статье описаны основные проблемы проектирования сенсорных сетей, алгоритмы определения местонахождения устройств сенсорной сети и приведены рекомендации по их применению в зависимости от зоны покрытия. Рассмотрены алгоритмы, позволяющие увеличить с...

Похожие статьи

Технология организации хранения данных в информационной системе

В данной статье рассматривается определение целесообразности внедрения систем хранения данных, а также их классификация по функциональности и области применения.

Системы автоматизации зданий, диспетчеризация инженерных систем и их эксплуатация и перспективы их развития

В статье рассмотрены основные инженерные системы, применяемые в объектах промышленного и гражданского строительства, а также методы повышения их эффективности. Одним из возможных способов решения поставленной задачи является повышение уровня автомати...

Разработка системы контроля и управления доступом с применением биометрических методов идентификации

В статье рассмотрены биометрические методы идентификации, применяемые в системах контроля и управления доступом, приведена классификация методов идентификации и основные параметры оценки представленных систем. В качестве базовой технологии выступает ...

Вопросы внедрения искусственного интеллекта в разделы криминалистики

Данная научная статья посвящена исследованию внедрения искусственного интеллекта в разделы криминалистики. Автор рассматривает применение различных методов и технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, анализ больших данных и к...

Складская автоматизация на основе искусственного интеллекта

По мере развития автоматизации и цифровизации, интеграция технологий искусственного интеллекта в системы управления складом приобретает все большее значение. Цель данной статьи: провести всесторонний анализ процессов автоматизации складских помещений...

Особенности дистанционного обучения

В статье приведены основные направления развития системы образования в контексте ее дальнейшей информатизации. Рассмотрены задачи системы открытого образования и современные технологии дистанционного обучения. Перечислены свойства учебных материалов,...

Интеллектуальная система выявления фейков на фотографии

В данной статье вводится понятие фейковых фотографий и рассматривается роль интеллектуальных систем в выявлении фейков на фотографиях. Описываются основные методы и подходы с использованием машинного обучения и нейронных сетей. Приведены примеры испо...

Классификация систем поддержки принятия решений для использования в системе управления событиями и информацией о безопасности

В статье представлен обзор типов систем поддержки принятия решений (СППР) с целью определения оптимального решения для использования в SIEM-системах, рассмотрены возможные способы интеграции СППР в Государственную систему обнаружения, предупреждения ...

К вопросу безопасности облачных технологий

В данной работе дано определение понятию «облачные технологии», указана история возникновения концепции «облака», рассматриваются предпосылки и перспективы развития облачных сервисов. Особое внимание уделено вопросу безопасности и конфиденциальности ...

Позиционирование и взаимодействие в беспроводных сенсорных сетях

В статье описаны основные проблемы проектирования сенсорных сетей, алгоритмы определения местонахождения устройств сенсорной сети и приведены рекомендации по их применению в зависимости от зоны покрытия. Рассмотрены алгоритмы, позволяющие увеличить с...

Задать вопрос