Mai-Lan Tomsen Bukovec, vice-président d'AWS responsable du stockage lié à Amazon S3 et de la technologie de migration des données cloud, a commenté le service de stockage Amazon S2024 présenté lors de re:Invent 3.Mises à jour connexes, en mettant l'accent sur l'aide aux utilisateurs pour promouvoir l'innovation technologique en matière d'intelligence artificielle du côté du stockage.
Le stockage jouant un rôle important dans les services cloud, un accès plus efficace aux données est devenu essentiel au développement de ces services. Face à la tendance actuelle de développement des applications technologiques d'intelligence artificielle, la capacité des services d'intelligence artificielle à trouver plus rapidement les informations pertinentes et à générer des réponses justes dans des délais courts est étroitement liée au mode de stockage des données.
En termes de formation de l'IA, la manière de former des modèles d'IA avec des données de haute qualité est en fait étroitement liée au stockage, c'est pourquoi Amazon S3 continue d'être un service AWS clé.
Cependant, face à la croissance continue des services, la quantité de données générées quotidiennement continue de croître de manière exponentielle, obligeant les entreprises et les développeurs à réfléchir attentivement à la planification de leur architecture de stockage. Cela est particulièrement vrai avec le développement de l'intelligence artificielle, qui génère des volumes de données inimaginables. Accéder plus efficacement aux données et exploiter efficacement cette masse de données pour le développement de l'intelligence artificielle devient de plus en plus crucial.
Lors de l'événement re:Invent 2024, AWS s'est vanté d'avoir permis aux utilisateurs d'économiser plus de 3 milliards de dollars sur leurs coûts de stockage grâce à la catégorie de stockage Amazon S40 Intelligent-Tiering. De plus, AWS a ajouté la prise en charge du format de table de stockage open source Apache Iceberg et le système de tables Amazon S3 Tables, qui peut tripler la vitesse de stockage. Le système de gestion des métadonnées Amazon S3 permet également de retrouver plus rapidement les données stockées correctes par comparaison, même en cas de modification ultérieure des données.
D'autres mises à jour visent également à répondre aux besoins de traitement des données liés à la fourniture de services à l'échelle mondiale. L'utilisation de satellites permet de corriger les erreurs de temps de traitement liées aux différents fuseaux horaires, afin que toutes les données puissent clarifier correctement leurs heures de stockage et de modification respectives, et ainsi prendre des décisions de traitement différentes. L'utilisation des tables globales d'Amazon DynamoDB permet également d'exploiter une base de données multirégionale et polyvalente, entièrement gérée, sans serveur, avec une disponibilité de 99.999 %. Enfin, Amazon Aurora SQL, un système de base de données SQL distribué plus rapide, est également proposé.
Les données non structurées sont cruciales pour le développement de l'intelligence artificielle
Mai-Lan Tomsen Bukovec estime que seule la création d'un contenu de données de qualité permettra de développer une meilleure technologie d'intelligence artificielle. AWS met actuellement à jour en permanence son service de stockage Amazon S3 afin de permettre aux utilisateurs de stocker leurs données plus simplement et d'y accéder plus efficacement.
Les technologies d'IA actuelles nécessitent une forte demande de données non structurées. Il est donc crucial de stocker efficacement les données non structurées générées par la technologie Amazon Q. La plateforme Amazon SageMaker permet également d'accélérer l'apprentissage des modèles d'IA, permettant ainsi une utilisation plus efficace des données dans les technologies d'IA.
Accélérer l'intégration et la migration des données grâce à l'intelligence artificielle
Outre un accès et une utilisation plus efficaces des données, AWS offre également des fonctionnalités de migration de services de données, permettant la migration des services Microsoft .NET vers l'environnement cloud Linux, plus performant. Cela permet de quadrupler la vitesse d'exécution des services, de convertir les processus de l'environnement virtuel VMware d'origine en environnements cloud natifs et de réduire le temps d'intégration des services applicatifs sur les mainframes de plusieurs années à plusieurs mois. Les entreprises et les développeurs peuvent ainsi réduire considérablement le temps d'intégration des données et éviter toute perte ou tout dommage de données pendant la migration.
Mai-Lan Tomsen Bukovec a souligné que, par le passé, l'intégration et la migration de données historiquement empilées constituaient un défi considérable au sein des grandes entreprises ou des équipes pluridisciplinaires. Cependant, la technologie Amazon Q permet désormais de réaliser l'intégration en parallèle sans affecter les activités existantes.
Maintenir une coopération approfondie avec davantage d'entreprises tierces pour offrir aux utilisateurs des choix plus pratiques
Quant aux nombreuses fonctionnalités innovantes des applications de base de données qu’AWS a déjà introduites, affecteront-elles également les relations de coopération existantes avec les fournisseurs de services de base de données tiers ?
À cet égard, Mai-Lan Tomsen Bukovec estime qu'il n'y aura pas de conflit, soulignant que l'objectif principal d'AWS est d'aider les utilisateurs à résoudre des problèmes plus complexes et de fournir plus d'options afin que les utilisateurs puissent décider de la solution appropriée pour eux-mêmes et investir dans la construction de services dans un délai plus court et avec plus de coûts de main-d'œuvre.
En fait, AWS continue également de travailler en étroite collaboration avec de nombreuses sociétés tierces pour permettre à leurs services d'être utilisés en douceur sur la plate-forme cloud AWS, attirant ainsi davantage d'utilisateurs vers l'importation de services et formant un cycle de développement positif plus large.
