En el mundo digital actual, desde las aplicaciones en la nube y el análisis impulsado por IA hasta los lagos de datos y los documentos de transacciones, solo gracias por el crecimiento significativo en la creación y el movimiento de datos. La carga creada por este crecimiento significativo a menudo se vuelve demasiado difícil en el presupuesto, la electricidad y la ansiedad sostenible.
El crecimiento incesante ha creado una preocupación central por las habilidades de almacenamiento de datos para las empresas de todo el mundo. La cantidad de información generada a partir de investigaciones científicas, transacciones financieras o medios e imágenes, a menudo mejora nuestros ahorros, la protección y la infección son asequibles. Como resultado, la infraestructura de almacenamiento no debe ser necesaria antes de que se deban equilibrar el gasto, el rendimiento, la protección y la sostenibilidad.
Los datos para Long fueron a la vez un obstáculo capaz y clave en la tecnología de la información, así como una barrera clave: el algoritmo tradicional, ya sea daño (dañoReduce el tamaño del archivo eliminando metadatos innecesarios) O daño (Los datos originales reducen el tamaño del archivo eliminando algunos de forma permanente), Tuvo que equilibrar las prioridades competitivas. La relación de contracción más alta a menudo es necesaria para realizar más cálculos y reducir el retraso en la introducción, mientras que los datos completos son posibles al garantizar la lealtad y la integridad, solo fueron posibles ahorros modestos en almacenamiento y ancho de banda. Esta compensación ha hecho que una enorme cantidad de datos de misión crítica sea difícil de manejar para el negocio (Como operadores de nube, proveedores de atención médica, IoT y datos de sensores e instituciones financieras.) Para lograr la mejora de habilidades significativas sin riesgo de movimiento, coherencia o información sensible.
Filón ha abordado este obstáculo a largo plazo revisando desde cero. En lugar de depender de un algoritmo convencional, Philo obtiene digestión, consolidación y optimización impulsadas por IA utilizando el motor consciente de la arquitectura. Este novedoso motor es capaz de dinamizar sus métodos para cada conjunto de datos y perfil de hardware. Este avance permite a Philo ofrecer altas proporciones de contracción y lealtad de datos sin los recursos del sistema de transferencia adicional. También desbloquea facilidades para el estrés laboral y tipos de datos que antes se consideraban virtualmente “Encoger“Para optimización ofensiva.
Los Philo Spaces desarrollados por Philo Systems se crearon para abordar estos desafíos artísticos directamente. Al aplicar su primer tipo de métodos de contracción de daños, los espacios Philo pueden reducir el volumen de datos no solo en las partes restantes, sino en todos los factores. Las iniciativas de almacenamiento de objetos de Philo Core Core Technology y Philo Spaces pueden permitir que sus presupuestos de ancho de banda puedan acelerarse y sincronizarse rápidamente, y así reducir el componente principal del gasto operativo actual del centro de datos. Su arquitectura de producto se adapta a la liberación de nuevos niveles de habilidades para la gestión de datos a gran escala sin cambiar la aplicación existente o la experiencia del usuario, se adapta perfectamente a la nube y al entorno centrado en la IA.
Participar en aceleradores como el programa de accesorios de la aplicación net es el primer paso para implementar y legalizar los espacios Philo en el entorno de fabricación. Esto muestra un nuevo ejemplo, donde nuestra economía de datos es la clave para liberar recursos, erradicar la sostenibilidad y utilizar el poder de la innovación digital de la próxima generación.
(Reclamo Denry: Las opiniones y puntos de vista publicados en este artículo son del autor y no reflejan los puntos de vista de su estilo)))))
