Le aziende oggi sono sempre più propense a sfruttare le nuove tecnologie come Intelligenza Artificiale, deep learning e machine learning per introdurre nuovi servizi e trarre più valore dai dati aziendali. Per raggiungere questo obiettivo, hanno bisogno di un’architettura di dati completa ed efficiente in grado di eliminare i colli di bottiglia e velocizzare il processo operativo.

In questo contesto, è fondamentale effettuare un’attenta pianificazione delle infrastrutture e identificare le strategie da implementare per facilitare il flusso di dati attraverso la pipeline di deep learning, giungere a tempi di implementazione più rapidi e massimizzare la differenziazione competitiva.

Questo white paper, fornito da NetApp, illustra le sfide dell’infrastruttura AI e spiega come creare una pipeline di dati per i flussi di lavoro di deep learning oggi. Leggendolo scoprirete quali sono:

• gli step per creare un’architettura hardware agile capace di evolvere rapidamente
• le strategie che permettono di accelerare il flusso di dati attraverso la pipeline, sia on premise che in cloud
• i passi da seguire per eliminare i colli di bottiglia operativi e ottimizzare la produttività
• le considerazioni da fare per un eventuale passaggio al modello edge-to-cloud