我們經(jīng)常需要一點動力來幫助我們打破常規(guī)，以一種遲到的方式改變自己。對許多人來說，這種火花以新的一年的形式出現(xiàn)，以新的決心為重點。但對于IT組織來說，這種動機將以生成人工智能的形式出現(xiàn)，并需要新的基礎(chǔ)設(shè)施和投資來支持生成人工智能計劃。

根據(jù) TechTarget 企業(yè)戰(zhàn)略小組 (ESG) 最近的研究“駕馭不斷發(fā)展的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施格局”，92% 的數(shù)據(jù)管理員和其他參與內(nèi)部人工智能計劃的 IT 專業(yè)人員預(yù)計到 2024 年將生成式人工智能投入生產(chǎn)。生成式人工智能投資將 今年將遍及各個組織。 這項投資可能會推動進一步的投資，因為組織通常會通過人工智能計劃快速取得成功。 在同一項研究中，ESG 發(fā)現(xiàn) 72% 的組織在前三個月內(nèi)看到了人工智能計劃的價值。

鑒于組織在人工智能方面取得成功的速度有多快，我們可以預(yù)期擁有新的生成式人工智能項目的更多組織將很快在這些項目上取得成功。 這種成功將再次刺激進一步的投資。

生成式人工智能投資不會僅限于公共云。 在上面引用的人工智能研究中，ESG 發(fā)現(xiàn) 30% 的組織希望主要在混合云環(huán)境中部署人工智能基礎(chǔ)設(shè)施——跨越本地和外部位置。 因此，到 2024 年，各組織將投入必要的注意力和重點，對其本地基礎(chǔ)設(shè)施、管理工具和運營進行現(xiàn)代化改造，以最大限度地發(fā)揮其生成式 AI 計劃以及其他數(shù)字運營的價值。

由于大多數(shù)技術(shù)供應(yīng)商都提供工具來幫助加速生成式人工智能項目，因此投資將成為組織繼續(xù)其現(xiàn)代化之旅所需的火花。 沿著這些思路，我對 2024 年的本地基礎(chǔ)設(shè)施做出了三個預(yù)測。

1、預(yù)計到 2024 年，本地即服務(wù)的采用率將增加 50% 或更多

我們的研究表明，本地數(shù)據(jù)中心選項即服務(wù)(服務(wù)提供商擁有硬件并處理安裝、維護、網(wǎng)絡(luò)和運行數(shù)據(jù)中心的其他方面)可以改變組織加速其運營并減少成本的能力。 本地基礎(chǔ)設(shè)施的總擁有成本。

盡管有這些優(yōu)勢，但內(nèi)部會計要求和預(yù)算限制阻礙了其采用。 通過這種方式，組織允許自己的內(nèi)部官僚機構(gòu)浪費金錢并阻礙內(nèi)部數(shù)字化計劃。 生成式人工智能是一項具有足夠優(yōu)先級和可見性的舉措，使組織能夠更容易地接受本地即服務(wù)的選項以及簡化設(shè)計和加速部署的能力。 市場上已經(jīng)有多種可以加速生成式人工智能項目的本地服務(wù)選項。 示例包括 Dell Technologies Apex 和 HPE GreenLake 的服務(wù)。

2、跨云一致性將成為2024年的賭注

混合云是可預(yù)見的未來的標準運營模式。 根據(jù)最近的另一項 ESG 研究“多云應(yīng)用程序部署和交付決策”，98% 的組織擁有分布在內(nèi)部和外部多個云位置的各個組件的應(yīng)用程序。

然而，分布式應(yīng)用程序的復(fù)雜性也隨之增加。 這種復(fù)雜性只會越來越大。 隨著生成式人工智能計劃鼓勵組織評估跨多個地點的擴展數(shù)據(jù)環(huán)境，決策者將重點投資于能夠在本地和外部環(huán)境中提供一致體驗的工具和技術(shù)。

數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施管理工具和實踐需要保持一致。 產(chǎn)品包括 VMware、Nutanix 和 RedHat 的選項。 此外，Dell Technologies Apex 云平臺可以將 Microsoft Azure、VMware 或 Red Hat 體驗作為服務(wù)提供本地服務(wù)。 在存儲方面，Hitachi Vantara 最近發(fā)布了 VSP One，這是一款旨在提供跨云存儲一致性的產(chǎn)品。

3、2024 年本地現(xiàn)代化將重點關(guān)注超整合

直到最近，IT 組織一直關(guān)心的問題是如何跟上數(shù)據(jù)的快速增長。 現(xiàn)在，創(chuàng)新存儲技術(shù)已經(jīng)變得如此盛大，以至于一般組織不再關(guān)心如何跟上數(shù)據(jù)增長的步伐。 與此同時，管理和放置數(shù)據(jù)以及簡化和自動化相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)的挑戰(zhàn)正在成為一個更大的問題。 換句話說，對于典型的組織來說，簡單性已經(jīng)成為比可擴展性更高的優(yōu)先級。

由于組織已經(jīng)受到生成式人工智能計劃的激勵，投資于低延遲、現(xiàn)代存儲環(huán)境，我預(yù)計這些架構(gòu)研究將擴大部署決策，以支持人工智能以外的更廣泛的應(yīng)用程序。

最近的創(chuàng)新，例如來自 Pure Storage 的 FlashArray//E 系列和 NetApp 的 AFF C 系列的創(chuàng)新，正在幫助降低支持大規(guī)模整合工作的成本。 雖然這些技術(shù)并不是專門針對人工智能工作負載，但我預(yù)計，這些技術(shù)將首先作為支持生成式人工智能的存儲現(xiàn)代化舉措，發(fā)現(xiàn)更大規(guī)模整合的機會。 全閃存的采用將在所有工作負載中增加，而不僅僅是人工智能。

專注于數(shù)據(jù)中心

過去幾年，數(shù)據(jù)和應(yīng)用的焦點一直是公有云。 到 2024 年，我預(yù)測對生成式 AI 的廣泛興趣將使人們的注意力重新回到數(shù)據(jù)中心。 過去幾年，本地基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品出現(xiàn)了巨大的創(chuàng)新。 我預(yù)計生成式人工智能將成為鼓勵組織重新評估其現(xiàn)代化方法的催化劑，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。