El almacenamiento de AI se refiere a arquitecturas y sistemas de almacenamiento especializados (tanto hardware como software) diseñados para cumplir con los exigentes requisitos de las cargas de trabajo de inteligencia artificial (AI). Estas cargas de trabajo a menudo implican conjuntos de datos masivos, procesamiento de alta velocidad y análisis en tiempo real, lo que hace que las soluciones de almacenamiento tradicionales sean insuficientes. Los sistemas de almacenamiento de AI están optimizados para escalabilidad, rendimiento e integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL).
Por qué es importante el almacenamiento con AI
Cada proyecto de AI, desde el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje hasta el desarrollo del reconocimiento avanzado de imágenes, se basa en grandes cantidades de datos. El éxito de estas iniciativas de AI requiere una infraestructura de datos sólida y confiable para administrar, almacenar y proporcionar los datos necesarios. Una encuesta reciente de IDC descubrió que las empresas ven su infraestructura como una prioridad principal para pasar de la experimentación de GenAI a la adopción amplia de AI en su negocio y pila de TI.
Sin embargo, incluso enfocarse en los cambios de infraestructura aún presenta desafíos. Muchas organizaciones se centran en configurar y optimizar las GPU para tareas basadas en AI que requieren mucha computación. A medida que avanzan con sus proyectos de AI, generalmente se enfrentan a desafíos relacionados con el almacenamiento en torno a la accesibilidad, el rendimiento y la escalabilidad de los datos. Sus sistemas de almacenamiento pueden experimentar cuellos de botella en el rendimiento y carecer de la capacidad de mantener las GPU completamente utilizadas para una rápida capacitación e implementación de AI. Estos sistemas pueden tener dificultades para proporcionar un alto rendimiento en cargas de trabajo de medios mixtos, lo cual es necesario para garantizar una recuperación rápida de datos para la AI sin sacrificar la velocidad. También pueden ser demasiado complejos para administrar y carecer de escalamiento de eficiencia energética que les permita crecer con las demandas de AI sin un aumento en el consumo de energía.
El almacenamiento de AI proporciona la capacidad, el rendimiento y la flexibilidad necesarios para admitir aplicaciones impulsadas por AI. Su importancia radica en permitir que las organizaciones aprovechen la potencia de la AI mediante la administración eficiente de conjuntos de datos grandes y complejos que impulsan el entrenamiento, la inferencia y otros procesos de AI.
Cómo se diferencia el almacenamiento de AI del almacenamiento tradicional
El almacenamiento de AI difiere del almacenamiento de datos tradicional de varias maneras:
- Variedad y volumen de datos: Las aplicaciones de AI requieren el manejo de grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes, videos y datos de sensores, mientras que el almacenamiento tradicional se centra principalmente en datos estructurados como bases de datos y archivos.
- Alto rendimiento: El almacenamiento de AI prioriza las IOPS altas y la latencia baja para admitir el procesamiento de datos en tiempo real, a diferencia del almacenamiento tradicional, que puede priorizar el costo o la capacidad sobre la velocidad.
- Paralelismo: Los sistemas de AI necesitan procesar datos en paralelo entre nodos distribuidos, lo que exige arquitecturas avanzadas como almacenamiento de objetos o sistemas de archivos paralelos.
- Integración perfecta: Las soluciones de almacenamiento de AI están diseñadas para trabajar estrechamente con marcos de trabajo de AI (p. ej., TensorFlow, PyTorch) y aceleradores (p. ej., GPU, TPU).
Cómo funciona el almacenamiento de AI
El almacenamiento de AI emplea arquitecturas escalables, como almacenamiento de objetos y sistemas de archivos paralelos, para administrar el crecimiento exponencial de los datos. Estos sistemas distribuyen datos en varios nodos de almacenamiento, lo que garantiza que los datos siempre estén disponibles y puedan ser procesados en paralelo por aplicaciones de AI.
El almacenamiento de AI también utiliza tecnologías como la memoria expresa no volátil (NVMe) y las unidades de estado sólido (SSD) para la recuperación de datos de alta velocidad, la reducción de la latencia durante las tareas de entrenamiento o inferencia y la asistencia del movimiento de datos de alto ancho de banda, lo cual es crucial para el entrenamiento de grandes modelos de AI.
Las cargas de trabajo de AI generalmente requieren soluciones de almacenamiento por niveles para equilibrar el costo y el rendimiento. Los datos de acceso frecuente se almacenan en almacenamiento de alta velocidad, mientras que los datos de acceso infrecuente se archivan en un almacenamiento rentable y más lento.
El rol de la AI y el ML en la optimización de las soluciones de almacenamiento
Así es exactamente como AI y ML optimizan las soluciones de almacenamiento:
Análisis predictivos
Los algoritmos de AI y ML analizan patrones de uso para predecir futuras necesidades de almacenamiento, lo que permite una escalabilidad proactiva y la asignación de recursos. Esto minimiza el sobreaprovisionamiento y garantiza el uso óptimo de los recursos de almacenamiento.
Ubicación y almacenamiento en caché de datos
Los algoritmos de ubicación inteligente de datos optimizan dónde se almacenan los datos dentro de un sistema (p. ej., más cerca de los nodos de cálculo o en niveles de almacenamiento más rápidos). AI puede administrar los sistemas de almacenamiento en caché para garantizar que los datos a los que se accede con mayor frecuencia estén disponibles.
Detección de anomalías
Los sistemas impulsados por AI monitorean los entornos de almacenamiento para detectar irregularidades, como posibles fallas de hardware o cuellos de botella, lo que permite el mantenimiento predictivo y la reducción del tiempo de inactividad.
Compresión y desduplicación
Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la compresión y desduplicación de datos, lo que reduce la superficie de almacenamiento y preserva la integridad y accesibilidad de los datos.
Beneficios del almacenamiento con AI
El almacenamiento de AI proporciona numerosas ventajas sobre los sistemas de almacenamiento tradicionales, lo que lo convierte en un componente esencial en los flujos de trabajo modernos de AI y ML. A continuación, se presenta una exploración detallada de sus beneficios clave.
Eficiencia
El almacenamiento de AI automatiza los procesos de administración de datos, como el etiquetado de metadatos, el escalonamiento y la recuperación, lo que elimina la intervención manual y reduce la complejidad operativa. Las arquitecturas de almacenamiento de alta velocidad (p. ej., NVMe y SSD) y los mecanismos de almacenamiento en caché inteligente garantizan una latencia baja para las tareas de capacitación e inferencia.
Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la compresión y desduplicación, optimizando el espacio de almacenamiento sin sacrificar el rendimiento.
Escalabilidad
Los sistemas de almacenamiento de AI están diseñados para la escalabilidad horizontal, lo que permite a las organizaciones agregar capacidad sin problemas a medida que crecen los volúmenes de datos. El almacenamiento de AI puede administrar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que lo hace ideal para conjuntos de datos heterogéneos. AI asigna recursos dinámicamente según la demanda de cargas de trabajo, lo que garantiza una utilización óptima.
Seguridad y confiabilidad
Los sistemas de almacenamiento de AI monitorean continuamente los patrones de acceso a datos y detectan actividades inusuales, lo que proporciona advertencias tempranas de posibles violaciones. AI puede ayudar a garantizar que los datos se almacenen de forma segura y cumplan con los requisitos regulatorios, como GDPR o HIPAA, mediante la automatización de las verificaciones de cumplimiento. AI identifica posibles fallas de hardware antes de que ocurran, lo que protege los datos y reduce el tiempo de inactividad. Una empresa de tecnología, por ejemplo, puede evitar las interrupciones del almacenamiento mediante el uso de diagnósticos impulsados por AI para reemplazar las unidades que fallan de manera proactiva.
Innovación
El almacenamiento de AI se integra sin problemas con los marcos de trabajo de AI y los aceleradores de hardware, lo que facilita la experimentación y el entrenamiento rápidos del modelo. El procesamiento previo, el aumento y la distribución de datos entre los recursos informáticos se vuelven más eficientes.
Aplicaciones de almacenamiento de AI y casos de uso
Las siguientes industrias se benefician en gran medida del almacenamiento de AI:
Salud
El almacenamiento de AI está revolucionando la atención de la salud al permitir el manejo eficiente de conjuntos de datos masivos, mejorar el diagnóstico y optimizar las operaciones.
- Imágenes médicas: El almacenamiento de AI admite el procesamiento en tiempo real de radiografías, RM y TC, lo que permite diagnósticos más rápidos.
- Investigación genómica: La secuenciación de alto rendimiento genera grandes volúmenes de datos, lo que requiere un almacenamiento escalable para el análisis.
- Telemedicina: El almacenamiento de AI garantiza un manejo seguro y eficiente de los datos de los pacientes para las consultas remotas.
Sector financiero
El almacenamiento de AI mejora la seguridad de los datos, la detección de fraudes y la eficiencia operativa en los servicios financieros.
- Detección de fraude: Los sistemas de almacenamiento impulsados por AI analizan los patrones de transacciones en tiempo real para identificar anomalías.
- Administración de riesgos: Los modelos predictivos utilizan datos históricos almacenados en sistemas de AI para evaluar la solvencia y los riesgos del mercado.
- Comercio algorítmico: Los sistemas de almacenamiento de AI de alta velocidad facilitan el análisis de mercado en tiempo real y la ejecución de operaciones.
Entretenimiento y medios
El almacenamiento de AI transforma la forma en que se crea, distribuye y consume el contenido, lo que permite experiencias personalizadas y flujos de trabajo eficientes.
- Recomendaciones de contenido: El almacenamiento de AI potencia algoritmos que analizan las preferencias del usuario para sugerir contenido relevante.
- Edición y producción de videos: Los sistemas impulsados por AI etiquetan e indexan los activos de medios, simplificando el proceso de edición.
- Juegos: El almacenamiento de AI mejora el análisis en tiempo real en los juegos, al almacenar los datos de los jugadores para adaptar el juego de forma dinámica.
Automotriz
El almacenamiento de AI respalda el desarrollo de vehículos autónomos y sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS).
- Automóviles autónomos: El almacenamiento de AI maneja vastos conjuntos de datos generados por sensores, cámaras y Lidar para modelos de entrenamiento.
- Mantenimiento predictivo: El almacenamiento de AI hace un seguimiento de los datos de rendimiento de los vehículos para predecir y prevenir fallas.
Fabricación
El almacenamiento de AI impulsa la eficiencia y la innovación en fábricas inteligentes.
- Administración de datos IoT: El almacenamiento de AI procesa datos de sensores y máquinas para optimizar la producción.
- Control de calidad: Los modelos de AI comparan los datos de producción en vivo con los estándares almacenados en los sistemas de AI para detectar defectos.
Desafíos con el almacenamiento de AI
Los desafíos asociados con el almacenamiento de AI son numerosos y surgen de la creciente demanda de soluciones eficientes, escalables y seguras.
Estos incluyen:
Costo
Las tecnologías como los SSD NVMe y las GPU, que son integrales para los sistemas de alto rendimiento, pueden implicar gastos sustanciales que pueden ser prohibitivos para las pequeñas y medianas empresas, que a menudo tienen dificultades para equilibrar la inversión inicial con los costos operativos continuos.
Complejidad
Otro desafío crítico radica en las complejidades de integración. La combinación de los sistemas de almacenamiento de AI con la infraestructura de TI existente y los flujos de trabajo de AI/ML puede ser técnicamente exigente. Cuando se ejecutan de manera deficiente, los esfuerzos de integración pueden provocar un rendimiento subóptimo y interrupciones en el flujo de trabajo.
Brecha de habilidades
Una brecha de habilidades exacerba aún más estos desafíos. Implementar y administrar el almacenamiento de AI requiere experiencia tanto en tecnologías de almacenamiento avanzadas como en flujos de trabajo de AI/ML. Sin personal capacitado, las organizaciones corren el riesgo de implementaciones ineficientes y de subutilización de sus recursos.
Cómo abordar los desafíos del almacenamiento de AI
Primero, evalúe sus necesidades de datos al comprender el tipo, el volumen y la frecuencia del uso de datos dentro de sus flujos de trabajo de AI. Es esencial seleccionar soluciones de almacenamiento que se adapten a los datos no estructurados y, al mismo tiempo, ofrecer niveles para información menos crítica.
La administración de costos y presupuestos también desempeña un papel fundamental. Evaluar el costo total de propiedad, incluido hardware, software y mantenimiento, puede guiarlo hacia modelos híbridos que equilibran el almacenamiento de alto rendimiento para datos activos con el almacenamiento en la nube para fines de archivo.
La compatibilidad y la integración son igualmente críticas. Garantizar la integración sin problemas con la infraestructura existente y la asistencia para marcos de trabajo de AI/ML populares como TensorFlow y PyTorch puede evitar problemas de rendimiento.
Se deben implementar medidas de seguridad sólidas, como encriptación, controles de acceso y auditorías periódicas. Seleccionar proveedores con certificaciones de seguridad sólidas y asistencia de cumplimiento regulatorio agrega una capa adicional de protección.
Para las aplicaciones sensibles a la latencia, las empresas deben evaluar sus requisitos específicos e invertir en soluciones de almacenamiento optimizadas como NVMe, junto con mecanismos de almacenamiento en caché para acelerar el acceso a los datos.
Por último, asociarse con proveedores de buena reputación y aprovechar su experiencia en tecnologías de almacenamiento de AI puede optimizar la implementación y fomentar la escalabilidad. Pure Storage es uno de esos proveedores, pero más adelante.
Diseñado para el futuro
El almacenamiento de AI está transformando rápidamente la forma en que las organizaciones almacenan, administran y utilizan los datos. El futuro del almacenamiento de AI radica en su capacidad para adaptarse a las tecnologías emergentes, abordar las crecientes complejidades de datos e impulsar la innovación en todas las industrias.
El almacenamiento de AI va más allá de las soluciones tradicionales al integrar inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar los procesos de administración de datos, mejorar el rendimiento y admitir cargas de trabajo modernas.
Comprender y adoptar las soluciones de almacenamiento de AI ya no es opcional para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas. Con el crecimiento de datos a una velocidad sin precedentes, los sistemas de almacenamiento tradicionales no pueden seguir el ritmo de las demandas de las aplicaciones impulsadas por AI. El almacenamiento de AI garantiza que las empresas puedan aprovechar todo el potencial de sus datos, lo que permite agilidad, innovación y éxito a largo plazo.
Por qué Pure Storage para el almacenamiento de AI
Cualquier empresa que desee consumir almacenamiento en sus flujos de trabajo de AI puede obtener una ventaja de Pure Storage.
La plataforma de Pure Storage ayuda a las organizaciones a:
Maximice el rendimiento y la eficiencia:
- Acelere los procesos de datos de AI con arquitectura paralela y rendimiento multidimensional.
- Use entre un 85 % y un 95 % menos de potencia y espacio para el almacenamiento.
- Mejore la preparación de datos con una administración de archivos 64 veces más rápida a través de RapidFile Toolkit.
Unifique sus datos para AI:
- Consolide los silos de datos en una plataforma compartida y unificada.
- Administre holísticamente sus suscripciones y activos de almacenamiento desde un único panel.
- Integre diversas fuentes de datos, independientemente del protocolo, el tamaño del archivo o el recuento de archivos/objetos.
- Use una única plataforma consistente para todo su ecosistema de AI.
Simplifique la administración del almacenamiento de datos:
- Mejore la utilización del almacenamiento con el movimiento dinámico de la carga de trabajo y las recomendaciones basadas en AI.
- Mejore la productividad con administración y aprovisionamiento simples y automatizados.
- Simplifique la planificación de capacidad con resultados impulsados por AI.
- Implementación rápida con diseños validados.
Resuelva la imprevisibilidad del crecimiento de la AI:
- Crezca fácilmente con el almacenamiento como servicio basado en SLA.
- Cumpla con los requisitos de crecimiento de AI con capacidad sin interrupciones y expansión del rendimiento.
- Disfrute de la implementación sin tiempo de inactividad para nuevas actualizaciones de software.
- Obtenga servicios de datos empresariales para aplicaciones en contenedores.
Obtenga más información sobre cómo puede maximizar el rendimiento, lograr una eficiencia inigualable, liberar todo el potencial de sus iniciativas de AI y potenciar el futuro de la AI con Pure Storage.
