CTERA သည် The Cold Data Storage Report ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး၊ ၎င်းတွင် စည်းမျဉ်းသတ်မှတ်ထားသော စက်မှုလုပ်ငန်းများအပါအဝင် enterprise NAS ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် file-share discovery scan ၈၅၆ ခုမှတစ်ဆင့် live production data ၁၆ petabytes ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားပြီး၊ အစီရင်ခံစာစာမျက်နှာက ၉၀ ရက်အတွင်း ပြုပြင်မွမ်းမံသည်ဟု သတ်မှတ်ထားသော သိုလှောင်ထားသည့် စွမ်းရည်၏ ၄.၄% သာ တက်ကြွစွာ အသုံးပြုနေကြောင်း ခေါင်းစဉ်နံပါတ်တွင် ဖော်ပြထားသည်။ ကျန်တာတွေကတော့ သိုလှောင်ထားတဲ့ စွမ်းရည်ရဲ့ ၈၃.၁% ဟာ တစ်နှစ်ထက်ပိုပြီး ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်း မရှိတဲ့ ဖိုင်တွေထဲမှာ ရှိနေပြီး၊ တစ်ဦးချင်းဖိုင်တွေရဲ့ ၉၇.၅% ဟာ အဲဒီအချိန်အတွင်း ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်း မရှိတဲ့ ဖိုင်တွေ၊ ၈၈% ဟာ တစ်နှစ်ထက်ပိုပြီး ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်း မရှိတဲ့ ဖိုင်တွေနဲ့ သိမ်းဆည်းထားတဲ့ ဒေတာတွေရဲ့ ၉.၉% သာ ရက် ၉၀ အတွင်း ထိတွေ့မှု ရှိခဲ့ပါတယ်။ CTERA ရဲ့ အယူအဆကတော့ enterprise တွေဟာ သူတို့ရဲ့ စျေးအကြီးဆုံး storage tier ကို de facto archive အနေနဲ့ အသုံးပြုနေကြပြီး ၎င်းအတွက် ဘေလ်က နေရာသုံးခုမှာ ပေါ်လွင်နေပါတယ်- ကုန်ကျစရိတ်၊ လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှုနဲ့ AI စနစ်တွေက ရယူတဲ့ အရည်အသွေးတို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
မတော်တဆ မော်ကွန်းတိုက်အဖြစ် အဓိကသိုလှောင်မှု
ဒါတွေအားလုံးက ပြဿနာအသစ်မဟုတ်ပါဘူး။ IT ဟာ ROT အတိုကောက် (ထပ်တူကျ၊ ခေတ်မမီတော့၊ သို့မဟုတ် မရေမရာ) ဆိုတဲ့ စကားလုံးကို နှစ်ပေါင်းများစွာ အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ အစီရင်ခံစာမှာ ကိန်းဂဏန်းတွေကို ထည့်သွင်းထားတာက multiplier ပါ။ primary array ပေါ်က cold files တွေဟာ flash ဒါမှမဟုတ် hybrid capacity ကို အသုံးပြုပြီး tier ကို ကာကွယ်ပေးတဲ့ backup pass၊ snapshot နဲ့ replication job တိုင်းကို လုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် ဘယ်သူမှ မဖတ်တဲ့ data တွေနဲ့ estate scale ကို ထိန်းသိမ်းဖို့ လိုအပ်တဲ့ resources တွေ ကုန်ဆုံးသွားပါတယ်။ “capacity ရဲ့ ၄.၄% ကိုသာ actively အသုံးပြုတဲ့အခါ enterprise တွေဟာ သူတို့ရဲ့ ဈေးအကြီးဆုံး storage tier ကို cold archive အနေနဲ့ အသုံးပြုနေကြပါတယ်။ အဲဒါက storage နဲ့ data protection ကုန်ကျစရိတ်၊ security exposure နဲ့ အခု AI system တွေမှာ ရရှိနိုင်တဲ့ information ရဲ့ အရည်အသွေးတွေကို multiplier effect ဖြစ်စေပါတယ်” လို့ CTERA ရဲ့ CTO ဖြစ်သူ Aron Brand က ပြောပါတယ်။ သူ့ရဲ့ ညွှန်ကြားချက်ကတော့ placement ပါ- “အဖြေက data အဟောင်းတွေကို ဖျက်ပစ်ရုံတင် မဟုတ်ပါဘူး။ အဲဒီ data က ဘယ်နေရာမှာ ရှိလဲဆိုတာကို ပိုကောင်းတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချဖို့ပါ။ ဈေးကြီးတဲ့ primary storage ပေါ်မှာ မှီခိုမနေဘဲ information ကို သိမ်းဆည်းပြီး ကာကွယ်နိုင်ပါတယ်။” ဒါက ဒီနှစ် LTO တင်ပို့မှု တွေမှာ ကျွန်တော်တို့ မြင်တွေ့ခဲ့ရတဲ့ archive-tier တိုးတက်မှုရဲ့ နောက်ကွယ်က demand signal ပါပဲ ။
လုံခြုံရေးထိတွေ့မှုနှင့် AI ပြန်လည်ရယူခြင်း အရည်အသွေး
အလုပ်မလုပ်သောဒေတာသည် လူများနေ့စဉ်အသုံးပြုသည့်ဒေတာကဲ့သို့ပင် တူညီသောဝင်ရောက်ခွင့်အောက်တွင် တူညီသောကွန်ရက်အသုံးပြုနိုင်သောမျှဝေမှုများတွင် ရှိနေလေ့ရှိသောကြောင့် အသုံးပြုသူများနှင့် အပလီကေးရှင်းများသည် နေ့စဉ်လုပ်ငန်းများ လိုအပ်သည်ထက် များစွာပိုမိုသော အချက်အလက်များကို ရောက်ရှိနိုင်သည်။ ထိုဒေတာကို တိုက်ရိုက်အဆင့်မှ ရွှေ့ပြောင်းခြင်းသည် သိမ်းဆည်းထားသည့်အရာကို မပြောင်းလဲဘဲ ဖိုင်စနစ်များတွင် ဖော်ထုတ်ခံရသော အရေးကြီးသောပစ္စည်းများပမာဏကို လျှော့ချပေးသည်။
AI-readiness point က ပိုသစ်ပါတယ်။ အဖွဲ့အစည်းတွေက သူတို့ရဲ့ file estates တွေမှာ retrieval နဲ့ search tool တွေကို ထောက်ပြလာတာနဲ့အမျှ၊ သမိုင်းဝင် ဒါမှမဟုတ် အစားထိုးထားတဲ့ material အများအပြားဟာ လက်ရှိ document တွေနဲ့ သက်ဆိုင်မှုအတွက် ယှဉ်ပြိုင်ကြပြီး model တစ်ခုဟာ သူ retrieve လုပ်တဲ့အရာလောက်သာ ယုံကြည်စိတ်ချရပါတယ်။ CTERA ဟာ ဒီအတွက် အချိန်အတော်ကြာ တည်ဆောက်နေခဲ့ပါတယ်။ သူ့ရဲ့ n8n integration က file data ကို AI workflow တွေဆီ ဖော်ထုတ်ပေးပြီး၊ သူ့ရဲ့ Fusion Direct က AI pipeline တွေအတွက် file တွေနဲ့ object တွေကို target လုပ်ပါတယ်၊ ပြီးတော့ report မှာ အဲဒီ pipelines တွေက index မလုပ်ခင် corpus ကို clean လုပ်ဖို့အတွက် case အနေနဲ့ ဖော်ပြထားပါတယ်။ report အပြည့်အစုံကို registration form နောက်ကွယ်က CTERA ကနေ ရယူနိုင်ပါတယ် ။
အမေဇုံ