Aktuality -> Hardware - 10. 8. 2006

Pozor na vysoké teploty

disk_632.jpgSpolečnost TDP-Ontrack provedla v měsíci červenci přibližně o 50 % zásahů více, než je v tomto období podle statistik běžné. Mimořádné teploty, které panovaly prakticky celý měsíc, značně komplikovaly chlazení pevných disků a řada firem i soukromých uživatelů se ocitla v nebezpečí, že o svá cenná data přijdou. Nevhodná teplota a vlhkost nebo jejich skokové změny mají devastující vliv na životnost pevných disků. Jednotlivé značky disků se navíc liší maximální povolenou teplotou pláště a tím, jak teplo urychluje jeho stárnutí.

TDP-Ontrack v současné době provádí v průměru 10 úspěšných záchran denně a počet přijatých zakázek neustále roste. Dlouhodobá úspěšnost překračuje 90 %. Mezi médii, z nichž se data zachraňují nejčastěji, dominují disky a disková pole. V poslední době rychle přibývá i záchran dat z paměťových karet využívaných v PDA, mobilních telefonech a digitálních fotoaparátech i některých dalších médií.

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.