做儲存嘅 NetApp 喺 INSIGHT 大會上，由產品市場資深副總裁 Jen Prenner 出聲，講佢哋嘅「智能數據基礎設施」策略：幾十年嘅舊檔案，唔使搬遷、唔使重組，就做到「AI-ready」。
Prenner 講：「要俾 AI 用，數據要可存取、有治理、有保護、有可用。」佢仲加：「你唔使重新架構數據、唔使搬走，就可以喺項目入面用呢啲數據。」
呢句講落好順，但「AI-ready」四個字到底要乜，材料入面冇定義。統一講法係要同一套方法覆蓋檔案（file）、區塊（block）同物件（object）三種儲存，唔好再造新筒倉（silo）；仲宣佈會喺 Oracle 雲上推出一個全託管儲存服務，12 個月內可用。Prenner 話最多客户係「雲＋邊緣＋本地」三樣都搞，統一策略就係點都唔多複雜。
保護呢塊，佢話要「入層面」，唔好後補。NetApp 自己嘅數據保護工具，加埋同 Commvault Systems 擴大合作。Console 控制平面亦支援離線本地部署，俾啲要同雲斷開嘅環境用，佢話一個工具搞掂管理、觀察、報告、分析、修復，唔使養多隊人、買多套工具，省錢。
NetApp 自稱「唔止係儲存供應商」，話同客户有 30 年信任。但「智能數據基礎設施」呢個詞喺材料入面冇拆解，只係一句承諾：數據喺原處就做到 AI 用。
阿調搞兩下：「唔搬數據、唔重組，就 AI-ready」呢句好順，但「AI-ready」要乜，材料冇定義。幾十年舊檔案入面有私隱數據、有過期個人記錄，「governed, protected」呢兩個字講，機制係乜？資料主體（data subject）對舊數據嘅查閲、更正、刪除權利，點跟住數據入 AI 流程？呢啲材料入面冇一個字。
同埋，NetApp 係儲存的，唔係模型嘅。舊數據「AI-ready」做咗，邊個負責模型嘅準確同偏誤？數據層做好，上面模型出錯，責任層層點分？統一策略省咗筒倉嘅錢，但私隱同數據主體權利，喺「唔搬數據」嘅策略入面，邊個層面處理？
呢單材料只係一場廠商大會嘅單向説明，冇獨立技術測試、冇第三方評估、冇客户獨立確認。「AI-ready」就係一個承諾，未見執行細節。
（來源披露：此內容來自 theCUBE，theCUBE 係 NetApp INSIGHT 嘅付費媒體夥伴；NetApp 同其他贊助商對 theCUBE 同 SiliconANGLE 嘅內容冇編輯控制權。）
阿調｜深度調教
