Günümüzde kuruluşların içindeki bilgilere erişim genellikle hala çok parçalanmıştır. Veriler, hizmet platformlarında veya bulut ortamlarında şirket içi olsun, bir dizi kaynak sisteminde oluşturulmaktadır. Bu, bir kuruluşun tüm veri varlıklarının net ve birleşik bir görünümünü elde etme yeteneğini engelleyen veri ve altyapı siloları oluşturur.
Bu zorluk, görünürlük odaklı bir mimari olarak bilinen yeni bir mimari yaklaşıma yol açıyor. Özünde, bulut ortamlarında ve/veya şirket içi donanımda olsun, verilerinizi depolayan ve kullanan çeşitli veri mimarileri arasındaki engelleri yıkmak için tasarlanmış veri altyapısı yönetimine modern bir yaklaşımdır. Verileri barındıran altyapı üzerinde uçtan uca görünürlük ve yönetim sağlamak için birleşik bir kontrol düzlemi oluşturur. Bu temel görünürlük, bir veri kumaşının verilerin kendisinin tek, birleşik bir görünümünü sunmasını sağlar ve nerede olursa olsun keşfedilebilir, erişilebilir ve yönetilebilir hale getirir.
Bu birleşik yaklaşım, kuruluşların AI hırsları için kritik öneme sahiptir.
AI, hem gelişmiş yetenekleri hem de karmaşıklığı modern altyapıya sunar. Geniş veri kümelerini kullanarak değer üretir – ancak bu, kuruluşlara AI ve veriler arasındaki bağlantıyı sürdürmeleri için baskı oluşturur. Sadece doğru olduğunda, birleştirilmiş bir mimari aracılığıyla tam veriler mevcuttur, bir kuruluş AI modellerini güvenle eğitebilir ve kullanabilir.
Çalışmalar, birçok kuruluşun bu bağlantıyı henüz güvenilir bir şekilde sürdürmediğini göstermektedir.
Örneğin bankacılık ve finansal hizmetler sektöründeAraştırmalar, verilerin “sadece çeyrek zamanın ve nerede ihtiyaç duyulduğunda mevcut olduğunu” göstermektedir. Resim sektörlerde çok daha iyi değil BT liderlerinin dörtte biri diyor Yapay zeka kullanım durumlarını yerine getirmek için “verileri kullanılabilir hale getirmek” için yardıma ihtiyaçları vardır.
Veri yükseltmenin iki tarafı
Bu alandaki iyileştirme çalışmalarının çoğu verilerin kendisini geliştirmeye odaklanma eğilimindedir: sadakat, kalite, standardizasyon, soy ve diğer yönetişimle ilgili faktörler. Bu, AI sistemlerine yutma için mevcut verilerin hazırlanması için iyi ve önemli bir başlangıç noktasıdır.
Ancak veri kullanılabilirliği – bir AI modeli tarafından yutulmaya hazırlanma ve hazırlama dahil – bulmacanın sadece bir parçasını ele alıyor.
Kuruluşların ayrıca verilerin nerede saklandığını ve AI tarafından yutulması için nasıl toplandığını optimize etmelidir. Bu zaman geçtikçe daha da önemli hale gelir – yapay zekanın kendisi öğrendiği daha fazla veri üretmeye başladığında; Büyük dil modelleri (LLM’ler) daha fazla veri aç elde ettikçe; Veya kuruluşlar, yüzlerce veya binlerce AI ajanının veya asistanlının aynı anda tanımlanmış bir işlem dizisinde belirli eylemleri gerçekleştirmek için veri alt kümelerine çekildiği çok ajan AI sistemlerini benimser.
Kuruluşlar için, verilerin uygun bir yerde saklanması sorunu haline gelir, böylece güvenilir bir şekilde çağrılabilir; Ve yapay zekanın karşılaştığı herhangi bir sorunu sağlamak için verilerin her zaman nerede olduğu konusunda görünürlüğe sahip olmak, müşteriye bakan bir sorun ortaya çıkmadan önce algılanabilir ve düzeltilebilir.
Verilerin gerektiğinde ve nerede ihtiyaç duyulduğunu sağlama ihtiyacı, görünürlük güdümlü bir mimari kavramın önde gelen AI benimseyenler tarafından çıkarılmasının ve benimsenmesinin temel bir nedenidir.
Görünürlük güdümlü bir mimarinin unsurlarını açma
Birçok mimari kavramda olduğu gibi, görünürlük güdümlü mimariler bir dizi temel ilke üzerine inşa edilmiştir. Bunun ötesinde, teknik seçenekler söz konusu olduğunda, birkaç potansiyel seçenek ve yol vardır ve seçilenler bugün kuruluşların ve gelecekteki devlete ulaşmak istediklerine bağlı olacaktır.
En üst düzeyde, görünürlük güdümlü bir mimari, buluttan şirket içi, kenara kadar verileri barındıran tüm BT altyapısında uçtan uca, gerçek zamanlı görünürlük oluşturur. Bu, merkezi bir gösterge tablosundan daha fazlasını gerektirir; Bunun yerine, görünürlük veri ve depolama altyapısının çekirdeğine dahil edilmelidir.
Yüksek düzeyde, bu, veri kumaşları, olay odaklı teknoloji ve siloları parçalayan ve çeşitli ortamlarda veri erişimini ve yönetimini birleştiren gözlemlenebilirlik platformları gibi modern çözümlerle etkinleştirilebilir.
Veri kumaşları, heterojen sistemlerin üstünde soyutlama katmanları oluşturmak için kullanılır ve maliyetli veya gereksiz hareket olmadan kesintisiz veri erişimini sağlar. Bu, verilerin kaynak sistemlerde kalabilmesini ve yalnızca gerektiğinde ve nerede gerektiğinde dokunulmasını sağlar.
Daha fazla kuruluş ayrıca veri hareketine gerçek zamanlı, etkinlik odaklı yaklaşımlara geçiyor. Yapay zeka aracı döneme geçtikçe, giderek daha fazla veri erişimini gerçek zamanlı olarak gerektirir. Gerçek zamanlı veri boru hatlarının ve olay odaklı yaklaşımların kullanımına öncelik veren veri mimarisi değişiklikleri, verilerin kilidini açmak ve hareketliliğini artırmak için anahtardır. Gerçek zamanlı veri boru hatları, geleneksel parti işleme kısıtlamalarının çok ötesinde acil bilgileri ve karar vermeyi destekleyerek sürekli veri alım ve analizini güçlendirir.
Ek olarak, gözlemlenebilirlik, AI sistemlerini destekleyen uçtan uca altyapının tüm bölümlerine pişirilmeli ve bulutları, şirket içi sistemleri ve kenar cihazlarını kapsayan birleşik bir kontrol düzlemi kullanarak bir araya gelmelidir.
Birleşik gözlemlenebilirlik izlemekten daha fazlasıdır: BT sistemlerini bağlam açısından zengin içgörüler sunan ve belirleyici eylem sağlayan akıllı, proaktif motorlara dönüştürür.
Uçtan uca altyapı boyunca birleşik gözlemlenebilirlik ile kuruluşlar, bu zekayı AI modellerini gerçek zamanlı olarak desteklemek için altyapıyı optimize etmek için kullanabilirler. Bu, depolama talebini ve potansiyel arızaları gerçekleşmeden önce tahmin etmek için öngörücü analitik gibi AI destekli tekniklerin kullanılmasını veya erişim modellerine ve performans ihtiyaçlarına dayalı en uygun depolama ortamına dinamik olarak verileri yerleştirme avantajından yararlanmayı içerebilir.
Görünürlük güdümlü bir mimariyi benimsemek, Avustralya kuruluşlarının AI yeteneklerini geliştirmeleri için bir sonraki aşamadır. Görünürlük güdümlü bir mimarinin tüm bileşenleri ve yetenekleri mevcut olduğunda, esnek, uyarlanabilir bir platform kurulur – kuruluşların AI servetlerini dönüştürür.
Yazan: Matthew Hardman, APAC Baş Teknoloji Sorumlusu, Hitachi Vantara
Hitachi Vantara, 209 numaralı standda sergilenen Gartner IT Sempozyumu/XPO Gold Coast’a (8-10 Eylül 2025) katılacak. AI uzmanı Gary Mancuso, 9 Eylül Salı günü 13: 45’te Sergi Salonu’nda 13 Eylül Salı günü “AI Ambitions v Gerçekleri: AI’daki Partneriniz” oturumunu sunacak.