當 AI 應用正式步入生產環境時，企業可能面臨著資料四散、資安威脅與基礎設施成本增加的挑戰。NetApp 資深技術顧問徐榮君在近期舉辦的 AI Ready 資料治理論壇，以「確保資料暢行無阻，滿足企業 AI 所需燃料」為題，剖析 AI 資料管道在建構過程中的成本與安全痛點，分享如何透過 NetApp 一站式管理平台，協助企業打破資料孤島，建立嚴密的資安護欄。
「從 POC 邁向真實生產環境，企業平均需動用約 13 種工具，在資料準備與模型訓練的各個階段，往往需要複製 6 到 7 份資料副本，要將非結構化資料轉換為 AI 所需的向量資料庫時，資料量同時也會膨脹 10 到 20 倍，大幅增加企業成本，」徐榮君指出，面對龐雜的資料量以及高昂成本，企業需要大規模優化運算與儲存效能的自動化解決方案。
針對資料孤島與搬移的挑戰，NetApp 提供 NetApp Console 一站式資料管理平台，涵蓋地端與三大公有雲 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 作業系統。企業只需透過簡單拖拉的方式就能設定資料傳輸，且無需進行繁瑣的格式轉換，能在正確的時間與地點取得需要的資料。同時為了加速 AI 檢索效率，NetApp 透過 Metadata 引擎讓資料從業人員能與儲存管理員協作，輕鬆找到並理解資料，背後採取輕量且優化的 API 查詢 Metadata，有助於大幅減少約 70% 的 NFS 目前流量，同時自動變更偵測，實現 AI 工作流程自動化，保持取得最新的資料，加速和簡化 AI 驅動的資料處理、管理和治理。
資料護欄系統，能在 AI 讀取前自動識別機敏資訊
當大語言模型開始存取企業內部資料時，確保使用合規的資料成為企業最關注的資安議題。NetApp 資料護欄系統能在資料提供給 AI 使用前，自動資料分類與穩健的資料保護政策，識別資料中的敏感內容，徐榮君舉例，「譬如信用卡卡號或者是薪資結構，系統能夠事先辨識分類並進行匿名化，假設 AI 運算需要這些資料，系統也能確保資料不被揭露。」此外，資料護欄具有事先完整排除特定檔案或文件的能力，若有敏感資料誤入 AI 系統，管理者也能執行事後追溯與剔除，從源頭根除資料外洩風險。系統更內建防毒與威脅偵測，一旦資料遭受勒索軟體攻擊或異常加密，系統能在第一時間自動攔截。
「我們不只是單純的儲存平台，而是可以利用儲存的特性，加速企業在 AI 資料整理與生成的過程，」徐榮君表示，針對跨雲資產調度不易的痛點，透過混合多雲的一站式資料管理平台，企業能實現更無縫且高效的資源調配。
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