O armazenamento de AI se refere a sistemas e arquiteturas de armazenamento especializados (hardware e software) desenvolvidos para atender aos requisitos exigentes de cargas de trabalho de inteligência artificial (AI). Essas cargas de trabalho frequentemente envolvem conjuntos de dados massivos, processamento de alta velocidade e análise em tempo real, tornando as soluções de armazenamento tradicionais insuficientes. Os sistemas de armazenamento de AI são otimizados para escalabilidade, desempenho e integração com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina (ML, Machine Learning) e aprendizado profundo (DL, aprendizagem profunda).
Por que o armazenamento de AI é importante
Cada projeto de AI, desde o treinamento de grandes modelos de linguagem até o desenvolvimento de reconhecimento avançado de imagens, depende de grandes quantidades de dados. O sucesso dessas iniciativas de AI exige uma infraestrutura de dados robusta e confiável para gerenciar, armazenar e fornecer os dados necessários. Uma pesquisa recente da IDC descobriu que as empresas veem sua infraestrutura como uma prioridade para mudar da experimentação da GenAI para uma ampla adoção de AI em seus negócios e pilha de TI.
No entanto, mesmo se concentrar em mudanças de infraestrutura ainda traz desafios. Muitas organizações estão focadas em configurar e otimizar GPUs para tarefas com uso intensivo de computação e baseadas em AI. À medida que avançam em seus projetos de AI, normalmente encontram desafios relacionados ao armazenamento relacionados à acessibilidade, à taxa de transferência e à escalabilidade dos dados. Seus sistemas de armazenamento podem experimentar gargalos de desempenho e não ter a capacidade de manter as GPUs totalmente utilizadas para treinamento e implantação rápidos de AI. Esses sistemas podem ter dificuldades para fornecer alto desempenho em cargas de trabalho de mídia mista, o que é necessário para garantir recuperação rápida de dados para AI sem sacrificar a velocidade. Eles também podem ser muito complexos para gerenciar e não ter dimensionamento eficiente em energia, o que permitiria que crescessem com as demandas de AI sem um aumento no consumo de energia.
O armazenamento de AI oferece a capacidade, o desempenho e a flexibilidade necessários para dar suporte a aplicativos orientados por AI. Sua importância é permitir que as organizações aproveitem o poder da AI gerenciando com eficiência os grandes e complexos conjuntos de dados que impulsionam treinamento, inferência e outros processos de AI.
Como o armazenamento de AI difere do armazenamento tradicional
O armazenamento de AI difere do armazenamento de dados tradicional de algumas maneiras:
- Volume e variedade de dados: Os aplicativos de AI exigem lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, como imagens, vídeos e dados de sensores, enquanto o armazenamento tradicional se concentra principalmente em dados estruturados, como bancos de dados e arquivos.
- Alto desempenho: O armazenamento de AI prioriza IOPS altos e baixa latência para dar suporte ao processamento de dados em tempo real, ao contrário do armazenamento tradicional, que pode priorizar custo ou capacidade em detrimento da velocidade.
- Paralelismo: Os sistemas de AI precisam processar dados em paralelo entre nós distribuídos, exigindo arquiteturas avançadas, como armazenamento de objetos ou sistemas de arquivos paralelos.
- Integração perfeita: As soluções de armazenamento de inteligência AI são desenvolvidas para trabalhar em estreita colaboração com estruturas de AI (por exemplo, TensorFlow, PyTorch) e aceleradores (por exemplo, GPUs, TPUs).
Como funciona o armazenamento de AI
O armazenamento de AI emprega arquiteturas escaláveis, como armazenamento de objetos e sistemas de arquivos paralelos, para gerenciar o crescimento exponencial dos dados. Esses sistemas distribuem dados em vários nós de armazenamento, garantindo que os dados estejam sempre disponíveis e possam ser processados em paralelo por aplicativos de AI.
O armazenamento de AI também usa tecnologias como memória não volátil expressa (NVMe, Non-volatile Memory Express) e unidades de estado sólido (SSDs, Solid-State Drives) para recuperação de dados de alta velocidade, reduzindo a latência durante tarefas de treinamento ou inferência e dando suporte ao movimento de dados de alta largura de banda, o que é crucial para treinar modelos grandes de AI.
As cargas de trabalho de AI normalmente exigem soluções de armazenamento em camadas para equilibrar custo e desempenho. Os dados acessados com frequência são armazenados em armazenamento de alta velocidade, enquanto os dados acessados com pouca frequência são arquivados em armazenamento econômico e lento.
O papel da AI e do aprendizado de ML na otimização das soluções de armazenamento
Veja exatamente como a AI e o aprendizado de ML otimizam as soluções de armazenamento:
Análise preditiva
Algoritmos de AI e ML analisam padrões de uso para prever necessidades futuras de armazenamento, permitindo expansão proativa e alocação de recursos. Isso minimiza o provisionamento excessivo e garante o uso ideal dos recursos de armazenamento.
Colocação e armazenamento em cache de dados
Algoritmos inteligentes de posicionamento de dados otimizam onde os dados são armazenados em um sistema (por exemplo, mais perto de nós de computação ou em camadas de armazenamento mais rápidas). A AI pode gerenciar sistemas de cache para garantir que os dados acessados com mais frequência estejam prontamente disponíveis.
Detecção de anomalias
Sistemas orientados por AI monitoram ambientes de armazenamento quanto a irregularidades, como possíveis falhas de hardware ou gargalos, permitindo manutenção preditiva e tempo de inatividade reduzido.
Compactação e desduplicação
Os algoritmos de aprendizado de máquina melhoram a compactação e a desduplicação de dados, reduzindo a área de armazenamento e preservando a integridade e a acessibilidade dos dados.
Benefícios do armazenamento de AI
O armazenamento de AI oferece inúmeras vantagens em relação aos sistemas de armazenamento tradicionais, o que o torna um componente essencial nos fluxos de trabalho modernos de AI e ML. Veja abaixo uma exploração detalhada dos principais benefícios.
Eficiência
O armazenamento de AI automatiza processos de gerenciamento de dados, como marcação de metadados, camadas e recuperação, eliminando a intervenção manual e reduzindo a complexidade operacional. Arquiteturas de armazenamento de alta velocidade (por exemplo, NVMe e SSDs) e mecanismos de cache inteligentes garantem baixa latência para tarefas de treinamento e inferência.
Algoritmos de aprendizado de máquina melhoram a compactação e a desduplicação, otimizando o espaço de armazenamento sem sacrificar o desempenho.
Escalabilidade
Os sistemas de armazenamento de AI foram desenvolvidos para escalabilidade horizontal, permitindo que as organizações adicionem capacidade sem problemas conforme o volume de dados aumenta. O armazenamento de AI pode gerenciar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, tornando-o ideal para conjuntos de dados heterogêneos. A AI aloca recursos dinamicamente com base na demanda da carga de trabalho, garantindo a utilização ideal.
Segurança e confiabilidade
Os sistemas de armazenamento de AI monitoram continuamente os padrões de acesso aos dados e detectam atividades incomuns, fornecendo alertas antecipados de possíveis violações. A AI pode ajudar a garantir que os dados sejam armazenados com segurança e cumpram os requisitos regulatórios, como GDPR ou HIPAA, automatizando as verificações de conformidade. AI identifica possíveis falhas de hardware antes que elas ocorram, protegendo os dados e reduzindo o tempo de inatividade. Uma empresa de tecnologia, por exemplo, pode evitar interrupções de armazenamento usando diagnósticos orientados por AI para substituir unidades com falha de maneira proativa.
Inovação
O armazenamento de AI se integra perfeitamente a estruturas de AI e aceleradores de hardware, facilitando o treinamento e a experimentação rápidos de modelos. O pré-processamento, o aumento e a distribuição de dados entre os recursos de computação se tornam mais eficientes.
Casos de uso e aplicativos de armazenamento de AI
Os seguintes setores se beneficiam muito do armazenamento de AI:
Área da saúde
O armazenamento de AI está revolucionando a assistência médica ao permitir o manuseio eficiente de conjuntos de dados massivos, melhorando o diagnóstico e simplificando as operações.
- Imagiologia médica: O armazenamento de AI é compatível com o processamento em tempo real de raios X, RMs e TCs, permitindo diagnósticos mais rápidos.
- Pesquisa genômica: O sequenciamento de alta taxa de transferência gera grandes volumes de dados, exigindo armazenamento escalável para análise.
- Telemedicina: O armazenamento de AI garante o manuseio seguro e eficiente dos dados dos pacientes para consultas remotas.
Finanças
O armazenamento de AI melhora a segurança de dados, a detecção de fraudes e a eficiência operacional em serviços financeiros.
- Detecção de fraude: Os sistemas de armazenamento com inteligência AI analisam padrões de transação em tempo real para identificar anomalias.
- Gerenciamento de riscos: Os modelos preditivos usam dados históricos armazenados em sistemas de AI para avaliar a credibilidade e os riscos de mercado.
- Negociação algorítmica: Os sistemas de armazenamento de AI de alta velocidade facilitam a análise de mercado em tempo real e a execução de negociações.
Entretenimento e mídia
O armazenamento de AI transforma a forma como o conteúdo é criado, distribuído e consumido, permitindo experiências personalizadas e fluxos de trabalho eficientes.
- Recomendações de conteúdo: O armazenamento de AI potencializa algoritmos que analisam as preferências do usuário para sugerir conteúdo relevante.
- Edição e produção de vídeos: Os sistemas orientados por AI marcam e indexam ativos de mídia, simplificando o processo de edição.
- Jogos: O armazenamento de AI melhora a análise em tempo real nos jogos, armazenando dados dos jogadores para adaptar o gameplay dinamicamente.
Automotivo
O armazenamento de AI dá suporte ao desenvolvimento de veículos autônomos e sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS, Advanced Driver-Assistance Systems).
- Carros autônomos: O armazenamento de AI lida com vastos conjuntos de dados gerados por sensores, câmeras e Lidar para modelos de treinamento.
- Manutenção preditiva: O armazenamento de AI rastreia os dados de desempenho do veículo para prever e evitar falhas.
Fabricação
O armazenamento de AI impulsiona a eficiência e a inovação em fábricas inteligentes.
- Gerenciamento de dados IoT: O armazenamento de AI processa dados de sensores e máquinas para otimizar a produção.
- Controle de qualidade: Os modelos de AI comparam dados de produção ao vivo com padrões armazenados em sistemas de AI para detectar defeitos.
Desafios do armazenamento de AI
Os desafios associados ao armazenamento de AI são inúmeros e surgem da demanda cada vez maior por soluções eficientes, escaláveis e seguras.
Eles incluem:
Custo
Tecnologias como SSDs NVMe e GPUs, que são parte integrante de sistemas de alto desempenho, podem gerar despesas substanciais que podem ser proibitivas para pequenas e médias empresas, que muitas vezes têm dificuldade para equilibrar o investimento inicial com os custos operacionais contínuos.
Complexidade
Outro desafio crítico está nas complexidades da integração. Combinar sistemas de armazenamento de AI com a infraestrutura de TI existente e fluxos de trabalho de AI/ML pode ser tecnicamente exigente. Quando mal executados, os esforços de integração podem levar a desempenho abaixo do ideal e interrupções no fluxo de trabalho.
Lacuna de habilidades
Uma lacuna de habilidades exacerba ainda mais esses desafios. A implementação e o gerenciamento do armazenamento de AI exigem expertise em tecnologias avançadas de armazenamento e fluxos de trabalho de AI/ML. Sem pessoal qualificado, as organizações correm o risco de implantações ineficientes e subutilização de seus recursos.
Como lidar com os desafios do armazenamento de AI
Primeiro, avalie suas necessidades de dados entendendo o tipo, o volume e a frequência do uso de dados em seus fluxos de trabalho de AI. Selecionar soluções de armazenamento que acomodem dados não estruturados enquanto oferecem camadas para informações menos críticas é essencial.
A gestão de custos e orçamento também desempenha um papel fundamental. Avaliar o custo total de propriedade, incluindo hardware, software e manutenção, pode orientá-lo em direção a modelos híbridos que equilibram o armazenamento de alto desempenho para dados ativos com o armazenamento em nuvem para fins de arquivamento.
A compatibilidade e a integração são igualmente essenciais. Garantir integração contínua com a infraestrutura existente e suporte para estruturas populares de AI/ML, como TensorFlow e PyTorch, pode evitar problemas de desempenho.
Medidas de segurança robustas, como criptografia, controles de acesso e auditorias regulares, devem ser implementadas. Selecionar fornecedores com certificações de segurança sólidas e suporte à conformidade regulatória adiciona uma camada adicional de proteção.
Para aplicativos sensíveis à latência, as empresas devem avaliar seus requisitos específicos e investir em soluções de armazenamento otimizadas, como NVMe, juntamente com mecanismos de cache para acelerar o acesso aos dados.
Por fim, a parceria com fornecedores de boa reputação e o aproveitamento de sua experiência em tecnologias de armazenamento de AI podem simplificar a implementação e promover a escalabilidade. A Pure Storage é um desses fornecedores, mas mais sobre isso abaixo.
Desenvolvido para o futuro
O armazenamento de AI está transformando rapidamente a forma como as organizações armazenam, gerenciam e utilizam dados. O futuro do armazenamento de AI está em sua capacidade de se adaptar às tecnologias emergentes, lidar com as complexidades crescentes dos dados e impulsionar a inovação entre os setores.
O armazenamento de AI vai além das soluções tradicionais integrando inteligência artificial e aprendizado de máquina para otimizar processos de gerenciamento de dados, melhorar o desempenho e dar suporte a cargas de trabalho modernas.
Entender e adotar soluções de armazenamento de AI não é mais opcional para organizações que buscam se manter competitivas. Com o crescimento dos dados a uma taxa sem precedentes, os sistemas de armazenamento tradicionais não conseguem acompanhar as demandas de aplicativos orientados por AI. O armazenamento de AI garante que as empresas possam aproveitar todo o potencial de seus dados, permitindo agilidade, inovação e sucesso de longo prazo.
Por que a Pure Storage para armazenamento de AI
Qualquer empresa que queira consumir armazenamento em seus fluxos de trabalho de AI pode se recuperar com a Pure Storage.
A plataforma da Pure Storage ajuda as organizações a:
Maximize o desempenho e a eficiência:
- Acelere os fluxos de dados de AI com arquitetura paralela e desempenho multidimensional.
- Use de 85% a 95% menos energia e espaço para armazenamento.
- Melhore a preparação de dados com gerenciamento de arquivos 64 vezes mais rápido usando o RapidFile Toolkit.
Unifique seus dados para AI:
Simplifique o gerenciamento do armazenamento de dados:
- Melhore a utilização do armazenamento com movimentação dinâmica da carga de trabalho e recomendações baseadas em AI.
- Melhore a produtividade com gerenciamento e provisionamento simples e automatizados.
- Simplifique o planejamento de capacidade com insights orientados por AI.
- Implantação rápida com projetos validados.
Resolva a imprevisibilidade do crescimento da AI:
- Cresça facilmente com armazenamento como serviço orientado por SLA.
- Atenda aos requisitos de crescimento da AI com capacidade não disruptiva e expansão do desempenho.
- Aproveite a implantação sem tempo de inatividade para novos upgrades de software.
- Obtenha serviços de dados corporativos para aplicativos em contêiner.
Saiba mais sobre como você pode maximizar o desempenho, obter eficiência inigualável, aproveitar todo o potencial de suas iniciativas de AI e potencializar o futuro da AI com a Pure Storage.
