Lorsque les premiers entrepôts de données ont été développés, les gens les ont utilisés pour prendre des décisions, les sortes de décisions qui étaient prises dans les salles de réunion chaque mois ou chaque trimestre. Aujourd’hui, elles sont prises tous les quelques millisecondes, ce qui brouille considérablement la ligne entre les entrepôts de données et les systèmes opérationnels. En fait, les deux deviennent de plus en plus la même chose, ce qui signifie que notre tolérance à l’indisponibilité des entrepôts de données diminue. Alors, comment pouvons-nous la minimiser? Ce mois-ci, Amazon Redshift a lancé une solution de haute disponibilité qui s’étend sur plusieurs zones de disponibilité AWS (AZ) dans une seule région AWS et pourrait aider à le faire. Développé pour les groupes de travail RA3 de Redshift, il promet de réduire considérablement le risque d’indisponibilité pour les charges de travail critiques sur Redshift. Nous avons parlé à Saurav Das, responsable du produit senior pour Amazon Redshift, pour en savoir plus sur son fonctionnement. Il existe un risque de panne avec chaque charge de travail. Ce qui change, c’est la tolérance du client à ce risque, en fonction de facteurs tels que leur taille, leur cas d’utilisation et d’autres problèmes tels que les responsabilités réglementaires. Selon Das, de nombreuses charges de travail sont critiques pour les affaires; une panne pouvant aller jusqu’à une heure peut être une irritation pour elles, mais ne mettra pas les opérations commerciales en échec. Les charges de travail moins tolérantes au risque sont critiques pour la mission, explique-t-il, ce qui signifie qu’elles doivent être reprises en quelques secondes plutôt qu’en quelques minutes pour que les opérations soient intactes. Dans le passé, ces charges de travail critiques pour la mission étaient principalement transactionnelles. Un système de dispatch d’ambulances qui prend des appels et route les véhicules disponibles vers une urgence pourrait entrer dans cette catégorie. Les charges de travail analytiques étaient généralement moins critiques en termes de temps. Une entreprise financière pourrait vouloir analyser les chiffres pour un rapport d’intelligence d’affaires pendant la nuit avant que la cloche ne sonne le matin, mais ce n’est certainement pas critique pour la mission.
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