近年數位轉型浪潮席捲，驅使企業努力償還舊有IT債、擁抱現代化科技，而「人工智慧」與「混合多雲」正是其中關鍵。但要達到隨心所欲駕馭AI與Hybrid Multi-Cloud境界，須以正確的資訊架構（Information Architecture，IA）為基礎，藉由現代化的系統與儲存架構，建造出統一資料資源池，讓儲存在資料中心或各種公有雲的所有資料，皆能隨時被存取、被信任、被分析，成為企業創新的珍貴燃料。
不少企業採用傳統NAS管理非結構化資料，其實NAS有很多限制，包括僅能向上擴展、處理能力跟不上資料飛速增長，且不支援混合多雲部署；換言之NAS絕非現代化IA，難以支撐各種AI與分析型應用。根據IDC預測，到2021年將有超過80%企業資料存放在水平擴展的儲存系統，較目前30%成長許多。可以預期，具有水平擴展、軟體定義等特質，且適用於各種公私雲混合環境的檔案及物件儲存系統將成為主流，才稱得上現代化IA。
AI資料平臺有5個關鍵「S」。首先是「速度」（Speed），要讓資料科學家更快找到所需資料，減少無謂猜測與反覆試錯。其次是「成本」（Spend），在滿足效能與容量要求的前提下優化存儲架構，降低總體成本。第三是「可擴充性」（Scale），利用模組化方案，從數百個應用、數百萬條資料的小規模部署出發，快速成長到數千個應用、數十億條資料。再來是「軟體」（Software），結合軟體定義方案極致利用高效能硬體，自動實現最大I/O輸送量、平行加速、資料保護及災備等功能。最後是「支援」（Support），以AI參考架構為基礎，支援x86、Power異質環境，同時也支混合多雲環境，優化資料管道。
顯然地，企業必須整合內外部各類資料，才能構築AI成功階梯。運用Spectrum Scale、Cloud Object Storage（COS）等多項重要技術，串聯為端到端（收集、組織、分析、融合）的AI資料管理平臺，能進一步改變傳統和新一代應用程式的資料經濟，帶來卓越的速度、敏捷與效率；而混合多雲存儲則內含了物件儲存、水平擴展的文件儲存與區塊儲存、虛擬化等不同應用需求而設計的技術群組，能整合多雲數據，承載所有應用。另外，藉由內部部署與雲端資料中心之間或雲端資料中心相互之間的鏡映功能，企業將能整合運用On-premise及AWS儲存資源，進而針對工作負載遷移、業務連續性、資料保護等，創造最佳應用場景。
採用混合多雲的力量實現創新與靈活性需要有效的技術戰略，而人工智慧的旅程，更需要現代化資料的收集、組織與分析，唯有IA才能掃除AI轉型的障礙，贏得關鍵競爭力。
＜本文作者：于伯琨現為IBM硬體系統事業部總經理＞