Lo storage AI si riferisce a sistemi e architetture di storage specializzati (sia hardware che software) progettati per soddisfare i requisiti esigenti dei workload di intelligenza artificiale (AI). Questi workload spesso comportano enormi dataset, elaborazione ad alta velocità e analytics in tempo reale, rendendo insufficienti le soluzioni di storage tradizionali. I sistemi di storage AI sono ottimizzati per la scalabilità, le performance e l'integrazione con i workflow di machine learning (ML) e deep learning (DL).
Perché lo storage AI è importante
Ogni progetto di AI, dalla formazione di modelli linguistici di grandi dimensioni allo sviluppo di un riconoscimento avanzato delle immagini, si basa su enormi quantità di dati. Il successo di queste iniziative di AI richiede un'infrastruttura dati solida e affidabile per gestire, archiviare e fornire i dati necessari. Un recente sondaggio di IDC ha rilevato che le aziende considerano la loro infrastruttura come una priorità assoluta per passare dalla sperimentazione GenAI all'adozione dell'AI in generale nel loro stack aziendale e IT.
Tuttavia, anche concentrarsi sui cambiamenti infrastrutturali comporta ancora delle sfide. Molte organizzazioni si concentrano sulla configurazione e sull'ottimizzazione delle GPU per le attività ad alta intensità di calcolo basate sull'AI. Man mano che progrediscono con i loro progetti di AI, in genere incontrano sfide correlate allo storage in materia di accessibilità, velocità di trasmissione e scalabilità dei dati. I loro sistemi di storage potrebbero incontrare colli di bottiglia nelle performance e non avere la possibilità di mantenere le GPU completamente utilizzate per accelerare l'addestramento e il deployment dell'AI. Questi sistemi possono avere difficoltà a fornire performance elevate per i workload dei supporti misti, che sono necessarie per garantire il recupero rapido dei dati per l'AI senza sacrificare la velocità. Possono anche essere troppo complessi da gestire e non essere scalabili in modo efficiente dal punto di vista energetico, il che consentirebbe loro di crescere con le esigenze di AI senza un picco del consumo energetico.
Lo storage AI fornisce la capacità, le performance e la flessibilità necessarie per supportare le applicazioni basate sull'AI. Il suo significato risiede nel consentire alle organizzazioni di sfruttare la potenza dell'AI gestendo in modo efficiente i set di dati grandi e complessi che guidano l'addestramento, l'inferenza e altri processi di AI.
In che modo lo storage AI si differenzia dallo storage tradizionale
Lo storage AI si differenzia dal data storage tradizionale in diversi modi:
- Volume e varietà dei dati: Le applicazioni AI richiedono la gestione di grandi quantità di dati non strutturati, come immagini, video e dati dei sensori, mentre lo storage tradizionale si concentra principalmente su dati strutturati come database e file.
- Performance elevate: Lo storage AI dà la priorità a IOPS elevati e bassa latenza per supportare l'elaborazione dei dati in tempo reale, a differenza dello storage tradizionale, che può dare la priorità ai costi o alla capacità rispetto alla velocità.
- Parallelismo: I sistemi AI devono elaborare i dati in parallelo tra i nodi distribuiti, richiedendo architetture avanzate come l'object storage o i file system paralleli.
- Integrazione perfetta: Le soluzioni di storage AI sono progettate per funzionare a stretto contatto con framework di AI (ad es. TensorFlow, PyTorch) e acceleratori (ad es. GPU, TPU).
Come funziona lo storage AI
Lo storage AI utilizza architetture scalabili come l'object storage e i file system paralleli per gestire la crescita esponenziale dei dati. Questi sistemi distribuiscono i dati su più nodi di storage, garantendo che siano sempre disponibili e possano essere elaborati in parallelo dalle applicazioni di AI.
Lo storage AI utilizza anche tecnologie come le unità non-volatile memory express (NVMe) e le unità a stato solido (SSD) per il recupero dei dati ad alta velocità, riducendo la latenza durante le attività di addestramento o inferenza e supportando il movimento dei dati a larghezza di banda elevata, che è fondamentale per addestrare modelli di AI di grandi dimensioni.
I workload di AI in genere richiedono soluzioni di storage a più livelli per bilanciare costi e performance. I dati a cui si accede di frequente vengono archiviati su uno storage ad alta velocità, mentre i dati a cui si accede di rado vengono archiviati su uno storage più lento e conveniente.
Il ruolo di AI e ML nell'ottimizzazione delle soluzioni di storage
Ecco esattamente come AI e ML ottimizzano le soluzioni di storage:
Analisi predittiva
Gli algoritmi di AI e ML analizzano i modelli di utilizzo per prevedere le esigenze di storage future, consentendo una scalabilità proattiva e l'allocazione delle risorse. Ciò riduce al minimo l'overprovisioning e garantisce un utilizzo ottimale delle risorse di storage.
Posizionamento e caching dei dati
Gli algoritmi intelligenti di posizionamento dei dati ottimizzano la posizione in cui i dati vengono archiviati all'interno di un sistema (ad esempio, più vicino ai nodi di calcolo o in tier di storage più veloci). L'AI è in grado di gestire i sistemi di caching per garantire la disponibilità immediata dei dati a cui si accede più di frequente.
Rilevamento delle anomalie
I sistemi basati sull'AI monitorano gli ambienti di storage per rilevare eventuali irregolarità, come potenziali guasti hardware o colli di bottiglia, consentendo la manutenzione predittiva e riducendo i downtime.
Compressione e deduplica
Gli algoritmi di machine learning migliorano la compressione e la deduplica dei dati, riducendo l'ingombro dello storage e preservando l'integrità e l'accessibilità dei dati.
Vantaggi dello storage AI
Lo storage AI offre numerosi vantaggi rispetto ai sistemi di storage tradizionali, rendendolo un componente essenziale nei moderni workflow di AI e ML. Di seguito è riportata un'analisi dettagliata dei vantaggi principali.
Efficienza
Lo storage AI automatizza i processi di gestione dei dati, come il tagging, il tiering e il recupero dei metadati, eliminando l'intervento manuale e riducendo la complessità operativa. Le architetture di storage ad alta velocità (ad es. NVMe e SSD) e i meccanismi di caching intelligente garantiscono una bassa latenza per le attività di addestramento e inferenza.
Gli algoritmi di machine learning migliorano la compressione e la deduplica, ottimizzando lo spazio di storage senza sacrificare le performance.
Scalabilità
I sistemi di storage AI sono progettati per offrire scalabilità orizzontale, consentendo alle organizzazioni di aggiungere capacità in modo trasparente man mano che i volumi di dati aumentano. Lo storage AI è in grado di gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, il che lo rende ideale per dataset eterogenei. L'AI alloca le risorse in modo dinamico in base alla domanda dei workload, garantendo un utilizzo ottimale.
Sicurezza e affidabilità
I sistemi di storage AI monitorano continuamente i modelli di accesso ai dati e rilevano attività insolite, fornendo avvisi tempestivi di potenziali violazioni. L'AI può aiutare a garantire che i dati siano archiviati in modo sicuro e rispettino i requisiti normativi, come il GDPR o l'HIPAA, automatizzando i controlli di conformità. L'AI identifica i potenziali guasti hardware prima che si verifichino, proteggendo i dati e riducendo i downtime. Un'azienda tecnologica, ad esempio, può evitare le interruzioni dello storage utilizzando la diagnostica basata sull'AI per sostituire le unità guasti in modo proattivo.
Innovazione
Lo storage AI si integra perfettamente con framework AI e acceleratori hardware, facilitando l'addestramento e la sperimentazione rapidi dei modelli. La pre-elaborazione, l'aumento e la distribuzione dei dati tra le risorse di elaborazione diventano più efficienti.
Applicazioni e casi d'uso dello storage AI
I seguenti settori beneficiano notevolmente dello storage AI:
Sanità
Lo storage AI sta rivoluzionando la sanità, consentendo una gestione efficiente di enormi dataset, migliorando la diagnostica e semplificando le operazioni.
- Imaging medico: Lo storage AI supporta l'elaborazione in tempo reale di radiografie, RM e TAC, consentendo diagnosi più rapide.
- Ricerca genomica: Il sequenziamento a velocità di trasmissione elevata genera enormi volumi di dati, che richiedono uno storage scalabile per l'analisi.
- Telemedicina: Lo storage AI garantisce una gestione sicura ed efficiente dei dati dei pazienti per le consultazioni da remoto.
Finanza
Lo storage AI migliora la sicurezza dei dati, il rilevamento delle frodi e l'efficienza operativa nei servizi finanziari.
- Rilevamento delle frodi: I sistemi di storage basati sull'AI analizzano i modelli di transazione in tempo reale per identificare le anomalie.
- Gestione dei rischi: I modelli predittivi utilizzano i dati storici memorizzati nei sistemi di AI per valutare l'affidabilità creditizia e i rischi di mercato.
- Trading algoritmico: I sistemi di storage AI ad alta velocità facilitano l'analisi di mercato in tempo reale e l'esecuzione delle operazioni.
Intrattenimento e media
Lo storage AI trasforma il modo in cui i contenuti vengono creati, distribuiti e utilizzati, offrendo esperienze personalizzate e workflow efficienti.
- Consigli sui contenuti: Lo storage AI potenzia gli algoritmi che analizzano le preferenze degli utenti per suggerire contenuti pertinenti.
- Video editing e produzione: I sistemi basati sull'AI taggano e indicizzano le risorse multimediali, semplificando il processo di modifica.
- Gioco: Lo storage AI migliora gli analytics in tempo reale nel gaming, memorizzando i dati dei giocatori per adattare il gameplay in modo dinamico.
Automobilistico
Lo storage AI supporta lo sviluppo di veicoli autonomi e sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS).
- Auto a guida autonoma: Lo storage AI gestisce enormi dataset generati da sensori, telecamere e Lidar per i modelli di addestramento.
- Manutenzione predittiva: Lo storage AI monitora i dati sulle performance dei veicoli per prevedere e prevenire i guasti.
Industria manifatturiera
Lo storage AI promuove l'efficienza e l'innovazione nelle fabbriche intelligenti.
- Gestione dei dati IoT: Lo storage AI elabora i dati provenienti da sensori e macchine per ottimizzare la produzione.
- Controllo qualità: I modelli AI confrontano i dati di produzione live con gli standard memorizzati nei sistemi AI per rilevare i difetti.
Sfide dello storage AI
Le sfide associate allo storage AI sono numerose e derivano dalla crescente domanda di soluzioni efficienti, scalabili e sicure.
tra cui:
Costo
Tecnologie come le unità SSD e le GPU NVMe, che sono parte integrante dei sistemi a performance elevate, possono comportare spese sostanziali che possono essere proibitive per le piccole e medie imprese, che spesso faticano a bilanciare l'investimento iniziale con i costi operativi correnti.
Complessità
Un'altra sfida critica risiede nelle complessità dell'integrazione. La combinazione dei sistemi di storage AI con l'infrastruttura IT esistente e i workflow AI/ML può essere tecnicamente impegnativa. Se eseguiti in modo inadeguato, gli sforzi di integrazione possono portare a performance non ottimali e interruzioni del flusso di lavoro.
Lacuna di competenze
Un divario di competenze aggrava ulteriormente queste sfide. L'implementazione e la gestione dello storage AI richiedono esperienza sia nelle tecnologie di storage avanzate che nei workflow AI/ML. In assenza di personale qualificato, le organizzazioni rischiano deployment inefficienti e sottoutilizzo delle risorse.
Come affrontare le sfide dello storage AI
Innanzitutto, valuta le tue esigenze di dati comprendendo il tipo, il volume e la frequenza di utilizzo dei dati all'interno dei workflow di AI. È essenziale scegliere soluzioni di storage in grado di gestire i dati non strutturati, offrendo allo stesso tempo tiering per informazioni meno critiche.
Anche la gestione del budget e dei costi svolge un ruolo cruciale. La valutazione del costo totale di proprietà, inclusi hardware, software e manutenzione, può guidarti verso modelli ibridi che bilanciano lo storage a performance elevate per i dati attivi con lo storage cloud per scopi di archiviazione.
La compatibilità e l'integrazione sono altrettanto importanti. Assicurare una perfetta integrazione con l'infrastruttura esistente e il supporto per i framework AI/ML più diffusi come TensorFlow e PyTorch può prevenire i problemi di performance.
Devono essere implementate solide misure di sicurezza, come la crittografia, i controlli degli accessi e gli audit periodici. La scelta di fornitori con certificazioni di sicurezza solide e supporto per la conformità normativa aggiunge un ulteriore livello di protezione.
Per le applicazioni sensibili alla latenza, le aziende devono valutare i requisiti specifici e investire in soluzioni di storage ottimizzate come NVMe, insieme a meccanismi di caching per accelerare l'accesso ai dati.
Infine, la collaborazione con fornitori affidabili e lo sfruttamento della loro esperienza nelle tecnologie di storage AI possono semplificare l'implementazione e promuovere la scalabilità. Pure Storage è uno di questi vendor, ma più avanti.
Creato per il futuro
Lo storage AI sta rapidamente trasformando il modo in cui le organizzazioni archiviano, gestiscono e utilizzano i dati. Il futuro dello storage AI risiede nella sua capacità di adattarsi alle tecnologie emergenti, affrontare le crescenti complessità dei dati e promuovere l'innovazione in tutti i settori.
Lo storage AI va oltre le soluzioni tradizionali integrando l'intelligenza artificiale e il machine learning per ottimizzare i processi di gestione dei dati, migliorare le performance e supportare i workload moderni.
Comprendere e adottare soluzioni di storage AI non è più facoltativo per le organizzazioni che vogliono rimanere competitive. Con la crescita dei dati a un ritmo senza precedenti, i sistemi di storage tradizionali non riescono a tenere il passo con le esigenze delle applicazioni basate sull'AI. Lo storage AI consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei dati, garantendo agilità, innovazione e successo a lungo termine.
Perché scegliere Pure Storage per lo storage AI
Qualsiasi azienda che desideri utilizzare lo storage nei propri workflow di AI può ottenere un vantaggio da Pure Storage.
La piattaforma Pure Storage aiuta le organizzazioni a:
Massimizza performance ed efficienza:
- Accelera le pipeline di dati AI con un'architettura parallela e performance multidimensionali.
- Usa l'85%-95% di energia e spazio in meno per lo storage.
- Migliora la preparazione dei dati con una gestione dei file 64 volte più veloce con RapidFile Toolkit.
Unifica i tuoi dati per l'AI:
- Consolida i silos di dati su una piattaforma condivisa e unificata.
- Gestisci in modo olistico gli abbonamenti e le risorse di storage da un unico pannello di controllo.
- Integra diverse origini dati, indipendentemente dal protocollo, dalle dimensioni dei file o dal numero di file/oggetti.
- Usa un'unica piattaforma coerente per l'intero ecosistema di AI.
Semplifica la gestione del data storage:
- Migliora l'utilizzo dello storage con lo spostamento dinamico dei workload e consigli basati sull'AI.
- Migliora la produttività con una gestione e un provisioning semplici e automatizzati.
- Semplifica la pianificazione della capacità con informazioni approfondite basate sull'AI.
- Accelera il deployment con progetti convalidati.
Risolvi l'imprevedibilità della crescita dell'AI:
- Cresci facilmente con lo Storage-as-a-Service basato su SLA.
- Soddisfa i requisiti di crescita dell'AI con capacità non disruptive ed espansione delle performance.
- Sfrutta il deployment zero-downtime per i nuovi aggiornamenti software.
- Ottieni data services enterprise per le applicazioni containerizzate.
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