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Desafios do cliente

Colaboradores
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Os clientes podem enfrentar os seguintes desafios ao tentar acessar dados de big data analytics para operações de AI:

  • Os dados do cliente estão em um repositório de data Lake. O data Lake pode conter diferentes tipos de dados, como dados estruturados, não estruturados, semi-estruturados, logs e dados de máquina para máquina. Todos esses tipos de dados precisam ser processados em sistemas de AI.

  • A IA não é compatível com sistemas de arquivos Hadoop. Uma arquitetura típica de AI não pode acessar diretamente dados HDFS e HCFS, que devem ser movidos para um sistema de arquivos compreensível por IA (NFS).

  • A migração de dados do data Lake para a AI geralmente requer processos especializados. A quantidade de dados no data Lake pode ser muito grande. O cliente precisa ter uma maneira eficiente, de alta taxa de transferência e econômica de migrar dados para sistemas de AI.

  • A sincronizar dados. Se um cliente quiser sincronizar dados entre a plataforma de Big Data e a IA, às vezes, os dados processados por IA podem ser usados com o Big Data para processamento analítico.