Toutes les organisations qui se lancent dans l'adoption de l'IA se heurtent au même obstacle : les données non structurées qui alimentent l'IA et l'analyse sont dispersées entre systèmes de fichiers, stockages d'objets, sites périphériques, centres de données et multiples clouds. Vous savez que les données existent. Les trouver, c'est une autre histoire.
Les outils de recherche traditionnels n'ont jamais été conçus pour cela. Ils reposent sur des robots d'exploration, des pipelines ETL et des bases de données distinctes qui deviennent obsolètes presque aussitôt créées. Il en résulte une recherche lente, complexe, sujette aux erreurs et coûteuse. À mesure que les volumes de données augmentent, ces inefficacités s'accumulent, faisant grimper les coûts, ralentissant les prises de décision et dévalorisant les données d'entreprise.
Le problème de la recherche de données non structurées aujourd'hui
Si vous avez déjà essayé de répondre à une question simple comme « où se trouvent toutes les données appartenant à cette personne ? » dans un environnement à l'échelle du pétaoctet, les difficultés rencontrées vous seront familières :
Parcours lents de l'espace de noms qui parcourent des environnements de fichiers massifs pendant des heures, voire des jours.
Index obsolètes produit par des robots d'exploration et des pipelines ETL qui ne peuvent pas suivre le rythme des changements.
Infrastructures complexes déployées sur des bases de données, des machines virtuelles et des clusters de recherche distincts, uniquement pour rendre les données accessibles.
Étiquetage manuel qui limite la précision des découvertes et ne peut jamais être étendue.
Soutien insuffisant à l'IA/ML flux de travail et agents autonomes nécessitant un accès aux données en temps réel.
Recherche fragmentée à travers le cœur de réseau, le cloud et la périphérie, sans vue unique de votre infrastructure.
NeuralSearch : Recherche intégrée au stockage lui-même
Qumulo NeuralSearch adopte une approche fondamentalement différente : au lieu d’ajouter la recherche au stockage, elle l’intègre directement au stockage, là où se trouve déjà la vérité. NeuralSearch transforme le système de fichiers en un moteur de requêtes dynamique, utilisant les métadonnées déjà suivies par la plateforme et une quantité quasi illimitée de métadonnées supplémentaires pouvant être ajoutées, et les matérialisant en continu et en temps réel grâce à des index colonnaires natifs.
Cela signifie pas de robots d'exploration, pas d'indexation, pas de balisage manuel et aucune infrastructure de recherche distincte à déployer et à maintenir. Uniquement une recherche en temps réel sur des centaines de millions de fichiers, avec une cohérence absolue et sans résultats obsolètes.
Quatre façons de demander, une seule source de vérité
NeuralSearch permet à tous, techniciens ou non, d'interroger les données comme ils le souhaitent :
Recherche de métadonnées SQL. Interrogez instantanément le système et les métadonnées définies par l'utilisateur, en utilisant des formats ouverts comme Parquet et Iceberg grâce à des outils tels que Spark, Trino et DuckDB.
Recherche en langage naturel. Posez des questions en langage clair, par exemple : « Montrez-moi tous les contrats clients contenant le mot « renouvellement » et expirant cette année », et un LLM les traduira automatiquement en SQL.
Recherche sémantique. Les vecteurs intégrés permettent d'effectuer des recherches par signification, similarité et contexte visuel plutôt que par nom de fichier ou par étiquette. Par exemple : « trouver des scènes de poursuite dans le désert incluant une voiture ».
Recherche temporelle. Posez-vous la question « Qu'est-ce qui a changé depuis lundi ? » pour optimiser les enquêtes de conformité, les audits et la visibilité opérationnelle.
Là où ça rapporte
L'impact se fait rapidement sentir dans les flux de travail les plus importants :
Découverte de données par IA/ML. Localisez et récupérez les ensembles de données d'entraînement en quelques secondes, sans duplication ni préparation manuelle.
Modernisation de l'analyse de données. Remplacez les parcours lents des espaces de noms par des requêtes de métadonnées rapides basées sur SQL.
Conformité et enquêtes. Trouvez instantanément les fichiers pertinents grâce à la recherche par métadonnées et temporelle.
Découverte des médias et des contenus. Afficher des scènes spécifiques, du contenu visuel et des ressources créatives grâce à la recherche sémantique plutôt qu'à l'étiquetage manuel.
Plateformes d'IA agentiques. Offrir aux agents autonomes une découverte de données en temps réel grâce à des interfaces compatibles MCP et des protocoles standard.
Pourquoi le stockage natif est important
Grâce à l'intégration de NeuralSearch à la plateforme de données cloud de Qumulo, les entreprises bénéficient d'une vue unique et intelligente de leurs données, quel que soit leur environnement (infrastructure, cloud et périphérie), avec une propagation globale des métadonnées en temps réel, sans réplication ni indexation séparée. La récupération des données s'effectue via les flux de travail NFS et S3 standard déjà utilisés par les équipes.
Résultat : une découverte plus rapide, des coûts opérationnels réduits et un accès considérablement simplifié aux données non structurées. Explorez des milliards de fichiers aussi facilement que vous naviguez sur Internet et transformez vos découvertes en actions concrètes en toute confiance.
Démarrer
NeuralSearch est disponible avec une majoration de 25 % par rapport au tarif CNQ ou ANQ (en $/To) et est déployé sur une machine virtuelle distincte ; pour une licence sur site, contactez le service commercial de Qumulo. Pour en savoir plus, cliquez ici. ici.
Des milliards de fichiers. Une plateforme intelligente. Des possibilités illimitées.