VRITIMES
ID
Raise It With Press Release
TechnologyCommerce / LifestyleFood / BeverageEducationReal Estate / Architecture
Garansi Publikasi di 100 Media Hanya Rp499k Rp449k atau Uang Kembali. Dapatkan Sekarang!
Try it >>
press release

/ Penyimpanan NAS yang Efisien, Cepat, dan Sangat Skalabel untuk Pengembangan AI di Perusahaan

Penyimpanan NAS yang Efisien, Cepat, dan Sangat Skalabel untuk Pengembangan AI di Perusahaan

QNAP Systems, Inc.
Jakarta - 12 Agustus 2024 – Dalam perbincangan hangat seputar kecerdasan buatan saat ini, sementara perhatian semua orang terpusat pada daya komputasi, yang dianggap sebagai "sekop untuk menambang tambang emas AI", "gudang" yang digunakan untuk menyimpan tambang emas dan produk olahannya sebenarnya juga sangat diperlukan dan jauh lebih penting daripada yang mungkin Anda duga.
preview

Perkembangan pesat AI generatif telah menyebabkan pertumbuhan aplikasi AI yang eksplosif. Selain terus menarik perhatian dan memicu imajinasi orang, teknologi ini juga telah membawa perubahan revolusioner ke berbagai industri. Dalam lingkungan pasar yang sangat kompetitif saat ini, perusahaan terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing. Pengembangan kecerdasan buatan telah membawa peluang luar biasa bagi bisnis, terutama di bidang sistem AI generatif. Sistem bertenaga AI ini dapat mengotomatiskan banyak tugas yang sebelumnya memerlukan intervensi manual, seperti meningkatkan pengalaman pelanggan dengan agen layanan pelanggan virtual swalayan, meningkatkan operasi pusat kontak, meningkatkan produktivitas dan kreativitas karyawan secara signifikan, memperluas dan mempercepat pembuatan konten pemasaran, menghasilkan konten penjualan yang kuat, bertukar pikiran dan mengembangkan produk baru, atau secara otomatis menjalankan ekstraksi dan analisis data dokumen.

Namun, untuk mencapai tujuan ini, perusahaan masih memerlukan arsitektur penyimpanan yang andal dan efisien untuk mendukung pelatihan dan penerapan model AI. Untuk tujuan ini, QNAP NAS menawarkan solusi pengembangan AI perusahaan yang dioptimalkan.

Pengembangan AI dengan QNAP sebagai data storage
Pengembangan AI dengan QNAP sebagai data storage

Penerapan pelatihan model AI On-premises memastikan keamanan dan keandalan yang sangat baik

Semakin banyak perusahaan memilih untuk melatih model AI secara lokal daripada mengandalkan layanan cloud. Alasannya meliputi keamanan dan privasi data, pengendalian biaya, kinerja dan penyesuaian, serta persyaratan kepatuhan. Saat memproses data sensitif, seperti catatan produksi dan data keuangan, pelatihan di tempat dapat memastikan bahwa data tersebut sepenuhnya dikontrol oleh perusahaan untuk perlindungan keamanan dan privasi. Industri dan wilayah tertentu memiliki peraturan penyimpanan data yang ketat. Pelatihan di tempat dapat membantu mematuhi persyaratan hukum ini dan menghindari risiko kepatuhan.

Selain itu, komputasi awan mahal, terutama untuk pelatihan skala besar dan jangka panjang. Dengan memperoleh dan memelihara infrastruktur mereka sendiri, perusahaan dapat mengendalikan biaya jangka panjang secara lebih efektif. Menyebarkan perangkat keras khusus di tempat dapat menghindari masalah yang terkait dengan berbagi sumber daya awan dan latensi jaringan. Perusahaan juga dapat menyesuaikan lingkungan perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan mereka sendiri untuk memastikan kinerja dan stabilitas yang tinggi.

Peran manajemen dan penyimpanan data dalam pengembangan AI

Menurut perkiraan IDC, AI akan menghasilkan 394ZB data pada tahun 2028, yang menyiratkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 24% dari tahun 2023 hingga 2028. Perkiraan ini menunjukkan meningkatnya permintaan akan solusi penyimpanan AI yang efisien dan dapat diskalakan.

Dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, pembuatan dan konsumsi data juga meningkat secara dramatis. Pertumbuhan data yang eksplosif mendorong kemajuan signifikan dalam AI. Semakin banyak data yang dibuat, semakin baik hasil AI, yang mengarah pada lebih banyak data yang disimpan dalam model AI. Saat ini, sebagian besar AI digunakan untuk menghasilkan teks, video, gambar, dan banyak konten menarik lainnya. Semua ini berarti bahwa penyimpanan akan menjadi semakin penting dalam pertumbuhan dan evolusi AI di masa mendatang.

Meskipun AI mengubah kehidupan dan menginspirasi aplikasi baru, intinya tetap pada pemanfaatan dan pembuatan data. Saat memproses dan menganalisis data yang ada, sistem AI membuat data baru yang sering disimpan karena nilai praktisnya. Pada saat yang sama, data ini membuat basis data yang ada dan sumber data tambahan lebih berharga untuk konteks dan pelatihan model, sehingga menciptakan siklus yang saling memperkuat. Peningkatan pembuatan data mendorong perluasan penyimpanan data, yang pada gilirannya mendorong lebih banyak pembuatan data.

Singkatnya, siklus data AI dapat dibagi menjadi enam tahap:
1. Pengarsipan data mentah dan penyimpanan konten, Ini adalah langkah pertama dalam siklus data, mengumpulkan dan menyimpan data mentah dari berbagai sumber secara aman dan efisien.
2. Persiapan dan impor data, 
Pada tahap ini, data diproses, dibersihkan, dan diubah untuk mempersiapkannya untuk pelatihan model.
3. Pelatihan Model AI, 
Pada tahap ini, model AI menjalani pelatihan berulang untuk membuat prediksi akurat berdasarkan data pelatihan.
4. Integrasi antarmuka dan prompting, 
Tahap ini melibatkan pembuatan antarmuka yang mudah digunakan untuk model AI, termasuk API, dasbor, dan alat yang menggabungkan data spesifik konteks dengan petunjuk pengguna akhir.
5. Mesin inferensi AI, Tahap ini melibatkan penerapan model terlatih ke dalam lingkungan produksi.
6. Hasilkan konten baru, Tahap terakhir adalah pembuatan konten baru.

AI bukan hanya tentang daya komputasi dan penyimpanan, tetapi juga melibatkan manajemen data

Keberhasilan sistem AI generatif bergantung pada manajemen dan penyimpanan data berkualitas tinggi. Misalnya, arsitektur Retrieval-Augmented Generation (RAG), yang bertujuan untuk "membuat model bahasa besar menjadi lebih cerdas," bergantung pada basis data besar untuk mengambil informasi yang relevan dan menghasilkan respons yang bermakna. Jika kualitas data buruk atau mengandung kesalahan, hal itu akan secara langsung memengaruhi keakuratan hasil pengambilan dan keandalan konten yang dihasilkan.

Manajemen data yang baik dapat memastikan pembersihan data, praproses yang teratur, dan meningkatkan kualitas data, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja model RAG. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan pengguna kehilangan kepercayaan pada sistem, sehingga mengurangi penggunaan dan penerimaannya. Basis data vektor adalah kumpulan data vektor multidimensi. Peningkatan kuantitas dan dimensi data akan secara signifikan meningkatkan kebutuhan ruang penyimpanan. Ruang penyimpanan yang tidak memadai dapat menyebabkan kegagalan penulisan data, yang mengakibatkan ketidakkonsistenan data yang memengaruhi keakuratan hasil pengambilan.

Data internal dalam arsitektur RAG perlu menjaga konsistensi dan integritas di berbagai node penyimpanan. Kesalahan, ketidakkonsistenan, atau kerusakan pada pencadangan data dapat menyebabkan pengambilan dan pembuatan hasil yang tidak akurat. Model RAG perlu mengambil sejumlah besar data dalam waktu singkat. Struktur penyimpanan data dan teknik pengambilan yang dirancang dengan baik dapat meningkatkan kecepatan pengambilan secara signifikan, mengurangi latensi, dan meningkatkan pengalaman pengguna. Akses data yang tidak efisien akan meningkatkan beban komputasi pada sistem dan mengurangi kinerja secara keseluruhan.

QNAP NAS dapat dipercayakan dengan tugas penting untuk menyimpan data mentah AI

QNAP NAS menawarkan berbagai fitur untuk mendukung kebutuhan pelatihan model AI perusahaan secara efektif. QNAP NAS dapat menampung data mentah dalam jumlah besar (termasuk video dan foto) dan mendukung beberapa protokol penyimpanan untuk mencapai akses yang lancar secara lokal dan di cloud. Hal ini membuatnya sangat cocok untuk menyimpan data mentah dari berbagai platform. QNAP NAS memiliki skalabilitas tinggi, transmisi data yang efisien, dukungan protokol yang fleksibel, dan kemampuan perlindungan data yang canggih. QNAP NAS menyediakan kapasitas penyimpanan tingkat PB dan memiliki teknologi snapshot dan pencadangan yang canggih.

Dengan menggunakan QuObjects untuk membuat penyimpanan objek S3 di QNAP NAS, pengembang dapat dengan mudah memigrasikan data yang disimpan di cloud ke NAS. Dalam arsitektur RAG, basis data vektor biasanya digunakan dan dikelola menggunakan kontainer Docker. QNAP NAS tidak hanya mendukung virtualisasi kontainer tetapi juga impor/ekspor kontainer. Hal ini memungkinkan pengembang untuk mencadangkan dan memigrasikan beberapa kontainer, dan mengakses data dengan lancar di berbagai platform seperti Windows, Linux, dan macOS. Kemampuan berbagi yang tangguh secara signifikan meningkatkan efisiensi manajemen data untuk personel pembersihan data. Qsirch dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menghapus data duplikat, tidak lengkap, dan tidak akurat dalam kumpulan data, meningkatkan kualitas data, dan membuatnya lebih sesuai untuk pelatihan dan penggunaan model RAG.

Jika terjadi masalah atau penghapusan tidak disengaja selama proses pembersihan data, pengembang dapat menggunakan Snapshot untuk memulihkan data asli ke versi sebelumnya, yang dapat mencegah hilangnya data dan menghemat waktu. QNAP NAS mendukung berbagai konfigurasi RAID dan juga menawarkan berbagai alat cadangan bawaan bagi pengembang untuk membuat cadangan data mentah.

QNAP NAS mendukung pengaturan izin yang terperinci. Izin akses khusus dapat ditetapkan untuk setiap file dan folder guna memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses dan mengubah data. WORM dapat mencegah modifikasi data yang tidak sah dan memastikan integritas dan konsistensi data, yang sangat penting untuk proses pengambilan dan pembuatan data dalam arsitektur RAG.

Fitur IOPS yang sangat tinggi dan latensi rendah dari All-flash NAS memastikan data dapat diambil dan diproses dengan cepat. QNAP menawarkan salah satu solusi NAS all-flash terlengkap di industri, yang menyediakan latensi rendah dan performa tinggi untuk memenuhi kebutuhan akses dan pemrosesan data yang sering dalam arsitektur RAG. Selain itu, jaringan berkecepatan tinggi 25/100GbE memungkinkan transfer data yang lebih cepat antarperangkat, yang sangat penting untuk arsitektur RAG yang memerlukan operasi baca dan tulis yang sering pada kumpulan data besar. Hal ini secara signifikan mengurangi latensi transfer data dan meningkatkan efisiensi sistem secara keseluruhan.


Solusi terbaik yang efisien dan hemat biaya

Dengan menggunakan QNAP NAS untuk mendukung pelatihan model AI di lokal, perusahaan dapat memperoleh keuntungan signifikan dalam keamanan data, pengendalian biaya, pengoptimalan kinerja, dan kepatuhan. Solusi penyimpanan efisien yang disediakan oleh QNAP dapat memenuhi berbagai kebutuhan perusahaan modern dalam proses pengembangan AI, memastikan data berkualitas tinggi dan keandalan tinggi, serta meningkatkan daya saing perusahaan secara keseluruhan.
 

Untuk informasi lebih lanjut tentang QNAP silahkan kunjungi QNAP untuk pengembangan AI .

About QNAP Systems, Inc.
QNAP (Quality Network Appliance Provider) berkomitmen untuk menyediakan solusi komprehensif dalam pengembangan perangkat lunak, desain perangkat keras, dan manufaktur internal. Berfokus pada inovasi penyimpanan, jaringan, dan video pintar, QNAP kini memperkenalkan solusi Cloud NAS yang revolusioner yang menggabungkan perangkat lunak berbasis langganan mutakhir dan ekosistem saluran layanan yang beragam. QNAP membayangkan NAS sebagai lebih dari sekedar penyimpanan sederhana dan telah menciptakan infrastruktur jaringan berbasis cloud untuk pengguna guna meng-host dan mengembangkan analisis kecerdasan buatan, komputasi edge, dan integrasi data pada solusi QNAP mereka.
Contact
Email : idmarketing@qnap.com Whatsapp : +62 817-1717-7627 Website : https://www.qnap.com/

Categories
Servers / PeripheralsSystem / Website / Application development

Other Press Release
Servers / Peripherals
QVR Recording Vault Beta, Solusi Backup CCTV GRATIS.
QNAP Systems, Inc.
Sep 30, 2024

Servers / Peripherals
Eksklusif untuk ZFS NAS! Solusi Disaster Recovery Terbaik.
QNAP Systems, Inc.
Sep 19, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Thunderbolt : NAS dengan port Thunderbolt, Solusi penyimpanan gambar berkelanjutan dan transfer data berkinerja tinggi.
QNAP Systems, Inc.
Aug 30, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Merilis QTS 5.2, Memperkenalkan Pusat Keamanan untuk Pemantauan Aktivitas File Aktif, Peningkatan Keamanan, dan Perlindungan Data
QNAP Systems, Inc.
Aug 22, 2024

Servers / Peripherals
Pelajari Semua tentang Produk Ekspansi Penyimpanan QNAP
QNAP Systems, Inc.
Aug 08, 2024

Servers / Peripherals
CPU, GPU, NPU, TPU: Apa Itu?
QNAP Systems, Inc.
Aug 01, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Meluncurkan Solusi Backup 3-2-1 Terbaru untuk Keamanan Data yang Lebih Baik
QNAP Systems, Inc.
Jul 29, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Thunderbolt™ 4 NAS TBS-h574TX dan TVS-h874T Memenangkan Penghargaan Desain Produk Red Dot 2024
QNAP Systems, Inc.
Jul 23, 2024

Network / Network Equipment
QNAP Memperkenalkan QSW-M3224-24T Managed Switch 24-Port 10GbE L3 1U berkinerja tinggi yang mendukung redundansi MC-LAG dan aplikasi AV-over-IP
QNAP Systems, Inc.
Jul 17, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Hadirkan solusi Login Tanpa Kata Sandi untuk Meningkatkan Keamanan NAS
QNAP Systems, Inc.
Jun 19, 2024

Servers / Peripherals
COMPUTEX 2024: QNAP Membawa Solusi Penyimpanan dan Jaringan dalam AI, Manufaktur Cerdas, High Availbility, Cloud, Pengeditan Video, dan Air Gap Backup
QNAP Systems, Inc.
Jun 11, 2024

Servers / Peripherals
Kelola file foto lebih mudah dengan QNAP QuMagie
QNAP Systems, Inc.
May 14, 2024

Servers / Peripherals
Lindungi data dari serangan ransomware dengan QNAP Security Center
QNAP Systems, Inc.
May 02, 2024

Servers / Peripherals
Pencarian Semantik yang didukung AI untuk Merevolusi Pencarian Gambar di QNAP NAS dengan Qsirch 5.4.0 Beta
QNAP Systems, Inc.
Apr 23, 2024

Servers / Peripherals
Solusi Perlindungan Sempurna Terhadap Serangan Ransomware dengan QNAP ADRA NDR
QNAP Systems, Inc.
Apr 02, 2024

Servers / Peripherals
Ekspansi data skala besar sampai dengan ukuran Petabyte menggunakan QNAP TL-R2400PES-RP
QNAP Systems, Inc.
Mar 14, 2024

Servers / Peripherals
Backup PC/Server Windows® Gratis, dengan QNAP NetBak PC Agent
QNAP Systems, Inc.
Mar 12, 2024

Servers / Peripherals
NAS Thunderbolt 4, Berapa banyak waktu dan uang yang dapat Anda hemat?
QNAP Systems, Inc.
Feb 13, 2024

Servers / Peripherals
Penyimpanan Luar Biasa dengan AMD Ryzen™ 7000 Series : QNAP TS-h3077AFU NAS All-Flash
QNAP Systems, Inc.
Feb 05, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Menggebrak CES 2024: TBS-h574TX dan TVS-h874T Mendulang Pujian dari TechRadar Pro!
QNAP Systems, Inc.
Jan 25, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Bekerjasama Dengan Digital Ocean untuk meningkatkan keamanan data pengguna.
QNAP Systems, Inc.
Jan 15, 2024

Servers / Peripherals
Jaga Data Perusahaan lebih Aman dengan Prediksi Kegagalan Drive NAS Berbasis AI - DA Drive Analyzer 2.0
QNAP Systems, Inc.
Jan 09, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Merilis NASbook Thunderbolt™ 4 All-Flash – TBS-h574TX Mendukung Produksi Video dengan Kecepatan Tinggi dan SSD M.2 Hot-Swappable
QNAP Systems, Inc.
Jan 03, 2024

Servers / Peripherals
QNAP Merilis NAS ZFS Enterprise Seri TS-hx77AXU-RP dengan Prosesor AMD Ryzen™ 7000 Series yang Revolusioner
QNAP Systems, Inc.
Dec 27, 2023

QNAP Systems, Inc.
URL
https://www.qnap.com/
Industry
Technology
Weekly Release Ranking
Sep 25, 2024 2024
Catat Baik-baik, Ini Cara Withdraw Token HMSTR ke Wallet Telegram
Bittime
VRITIMES Video
vritimes na euvritimes jpFree consultationManual Ebook IndonesiaPR College