KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ game PC, console, retro online và phần mềm hữu ích

Doanh nghiệp đang đặt ưu tiên cao cho việc đưa mô hình AI vào sản xuất, nhưng rào cản lớn vẫn là quản trị và truy cập dữ liệu ở quy mô cần thiết. Sự kết hợp giữa hạ tầng lưu trữ hiệu năng cao của Pure Storage và hệ sinh thái dịch vụ đám mây của Microsoft Azure đang được nhiều tổ chức nhìn nhận như một lộ trình để biến dữ liệu thô thành “AI-ready” — tức dữ liệu đã được tổ chức, bảo mật và cung cấp kịp thời cho quá trình huấn luyện và suy diễn mô hình.

Về mặt chiến lược, mối quan hệ giữa nhà cung cấp lưu trữ và nền tảng đám mây tập trung vào nhiều yếu tố: giảm thiểu độ trễ truy cập dữ liệu, tối ưu hóa luồng dữ liệu giữa on‑premise và cloud, và cung cấp các kiến trúc tham chiếu để triển khai AI/ML ở quy mô doanh nghiệp. Pure Storage mang đến các giải pháp lưu trữ flash hiệu năng cao và công cụ quản lý dữ liệu, còn Azure cung cấp nền tảng tính toán, dịch vụ quản lý dữ liệu và các công cụ AI như Azure Machine Learning, Azure Synapse và dịch vụ Kubernetes để vận hành các pipeline dữ liệu.

Kết quả kỳ vọng là giảm “data friction” — khoảng cách giữa dữ liệu hiện có và dữ liệu có thể dùng ngay cho mô hình. Các doanh nghiệp được hỗ trợ bằng các connector, kiến trúc tham chiếu và hỗ trợ tích hợp để chuyển dữ liệu một cách an toàn, đồng thời đảm bảo tiêu chí quản trị, tuân thủ và bảo mật. Sự hỗ trợ này đặc biệt quan trọng với khối lượng dữ liệu lớn cho các tác vụ huấn luyện mô hình lớn (large-scale training) và cho các workloads thời gian thực cần truy xuất dữ liệu nhanh.

Một điểm nổi bật là khả năng hoạt động trong môi trường hybrid — nơi dữ liệu vẫn nằm phân tán giữa trung tâm dữ liệu tại chỗ và nhiều đám mây công cộng. Microsoft Azure cung cấp các dịch vụ quản trị và kết nối như Azure Arc để quản lý tài nguyên đa đám mây, trong khi các nền tảng lưu trữ của Pure có thể đóng vai trò làm lớp lưu trữ hiệu năng cao bên dưới các workload AI. Sự phối hợp này giúp doanh nghiệp duy trì kiểm soát dữ liệu nhạy cảm tại chỗ nhưng vẫn tận dụng sức mạnh điện toán đám mây cho huấn luyện mô hình và suy diễn.

Song song với hiệu năng, nhu cầu về bảo mật và quản trị dữ liệu vẫn là trọng tâm. Các giải pháp tích hợp thường kèm theo các tính năng mã hóa, quản lý quyền truy cập và khả năng audit để đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Ngoài ra, tối ưu hoá dữ liệu (tiering, nén, dedupe) và kiến trúc tham chiếu giúp giảm chi phí lưu trữ và truyền tải dữ liệu đến môi trường huấn luyện trên Azure, từ đó đem lại lợi ích chi phí cho doanh nghiệp khi vận hành workloads AI ở quy mô.

Doanh nghiệp quan tâm có thể tham khảo thông tin chi tiết từ nguồn công bố của Pure Storage và tài nguyên về các dịch vụ AI của Microsoft để đánh giá sự phù hợp với hạ tầng hiện tại. Tham khảo thêm tại: Bài viết trên Artificial Intelligence News, trang chính thức của Pure Storage và trang giải pháp AI của Microsoft Azure hoặc Azure Machine Learning.

Sự hợp tác giữa Pure Storage và Azure phản ánh xu hướng rõ rệt: để AI thực sự có giá trị với doanh nghiệp, cần có lớp hạ tầng dữ liệu được thiết kế để phục vụ nhu cầu hiệu năng, bảo mật và quản trị. Giải pháp tích hợp không phải là thuốc chữa mọi vấn đề, nhưng cung cấp nền tảng thực tế giúp rút ngắn thời gian triển khai, giảm rủi ro và tối ưu chi phí cho các tổ chức đang chuyển mình sang kỷ nguyên dữ liệu — nơi AI là nhân tố quyết định.