AI-storage verwijst naar gespecialiseerde opslagsystemen en architecturen (zowel hardware als software) die zijn ontworpen om te voldoen aan de veeleisende vereisten van AI-workloads (AI Intelligence). Deze workloads omvatten vaak enorme datasets, snelle verwerking en realtime analytics, waardoor traditionele opslagoplossingen onvoldoende zijn. AI-opslagsystemen zijn geoptimaliseerd voor schaalbaarheid, prestaties en integratie met machine learning (ML) en Deep learning (DL) workflows.
Waarom AI-opslag belangrijk is
Elk AI-project, van het trainen van grote taalmodellen tot het ontwikkelen van geavanceerde beeldherkenning, is afhankelijk van enorme hoeveelheden data. Het succes van deze AI-initiatieven vereist een robuuste en betrouwbare data-infrastructuur om de nodige data te beheren, op te slaan en te leveren. Uit een recent IDC-onderzoek bleek dat bedrijven hun infrastructuur zien als een topprioriteit voor de overgang van GenAI-experimenten naar brede AI-adoptie in hun bedrijf en IT-stack.
Maar zelfs het focussen op infrastructurele veranderingen brengt nog steeds uitdagingen met zich mee. Veel organisaties zijn gericht op het configureren en optimaliseren van GPU's voor rekenintensieve, op AI gebaseerde taken. Naarmate ze vooruitgang boeken met hun AI-projecten, worden ze doorgaans geconfronteerd met opslaggerelateerde uitdagingen rond toegankelijkheid, doorvoer en schaalbaarheid van data. Hun opslagsystemen kunnen te maken krijgen met prestatieknelpunten en hebben niet de mogelijkheid om GPU's volledig te gebruiken voor snelle AI-training en -implementatie. Deze systemen kunnen moeite hebben om hoge prestaties te leveren voor mixed media-workloads, wat nodig is om te zorgen voor snel data-ophalen voor AI zonder in te leveren op snelheid. Ze kunnen ook te complex zijn om te beheren en geen energie-efficiënte schaalbaarheid hebben, waardoor ze met de AI-eisen kunnen meegroeien zonder een piek in het stroomverbruik.
AI-opslag biedt de capaciteit, prestaties en flexibiliteit die nodig zijn om AI-gestuurde applicaties te ondersteunen. Het belang ervan ligt in het in staat stellen van organisaties om de kracht van AI te benutten door efficiënt de grote en complexe datasets te beheren die training, inferentie en andere AI-processen stimuleren.
Hoe AI-opslag verschilt van traditionele opslag
AI-opslag verschilt op een paar manieren van traditionele dataopslag:
- Datavolume en -variatie: AI-applicaties vereisen het verwerken van enorme hoeveelheden ongestructureerde data, zoals afbeeldingen, video's en sensordata, terwijl traditionele opslag zich voornamelijk richt op gestructureerde data zoals databases en bestanden.
- Hoge prestaties: AI-opslag geeft prioriteit aan hoge IOPS en lage latency om realtime dataverwerking te ondersteunen, in tegenstelling tot traditionele opslag, waardoor kosten of capaciteit prioriteit kunnen krijgen boven snelheid.
- Parallellisme: AI-systemen moeten data parallel over gedistribueerde nodes verwerken, waarbij geavanceerde architecturen zoals objectopslag of parallelle bestandssystemen nodig zijn.
- Naadloze integratie: AI-opslagoplossingen zijn ontworpen om nauw samen te werken met AI-frameworks (bijv. TensorFlow, PyTorch) en accelerators (bijv. GPU's, TPU's).
Hoe AI-opslag werkt
AI-opslag maakt gebruik van schaalbare architecturen zoals objectopslag en parallelle bestandssystemen om de exponentiële groei van data te beheren. Deze systemen verdelen data over meerdere opslagnodes, zodat data altijd beschikbaar zijn en parallel kunnen worden verwerkt door AI-applicaties.
AI-storage maakt ook gebruik van technologieën zoals niet-vluchtige memory express (NVMe) en Solid-state-schijven (SSD's) voor het snel ophalen van data, het verminderen van latency tijdens training of inferentietaken en het ondersteunen van dataverplaatsing met hoge bandbreedte, wat cruciaal is voor het trainen van grote AI-modellen.
AI-workloads vereisen doorgaans gelaagde opslagoplossingen om kosten en prestaties in evenwicht te brengen. Veelgebruikte data worden opgeslagen op snelle opslag, terwijl niet vaak geopende data worden gearchiveerd op kosteneffectieve, tragere opslag.
De rol van AI en ML bij het optimaliseren van opslagoplossingen
Dit is precies hoe AI en ML opslagoplossingen optimaliseren:
Voorspellende analytics
AI- en ML-algoritmen analyseren gebruikspatronen om toekomstige opslagbehoeften te voorspellen, waardoor proactieve schaalbaarheid en resourcetoewijzing mogelijk zijn. Dit minimaliseert overprovisioning en zorgt voor een optimaal gebruik van opslagresources.
Dataplaatsing en -caching
Intelligente algoritmen voor dataplaatsing optimaliseren waar data binnen een systeem worden opgeslagen (bijv. dichter bij berekeningsknooppunten of in snellere opslaglagen). AI kan cachingsystemen beheren om ervoor te zorgen dat de meest gebruikte data direct beschikbaar zijn.
Anomaliedetectie
AI-gestuurde systemen bewaken opslagomgevingen op onregelmatigheden, zoals potentiële hardwarestoringen of knelpunten, waardoor voorspellend onderhoud en verminderde downtime mogelijk zijn.
Compressie en deduplicatie
Machine learning-algoritmen verbeteren datacompressie en -deduplicatie, waardoor de opslagvoetafdruk wordt verminderd en de data-integriteit en -toegankelijkheid behouden blijven.
Voordelen van AI-opslag
AI-opslag biedt tal van voordelen ten opzichte van traditionele opslagsystemen, waardoor het een essentieel onderdeel is van moderne AI- en ML-workflows. Hieronder vindt u een gedetailleerde verkenning van de belangrijkste voordelen.
Efficiëntie
AI-opslag automatiseert datamanagementprocessen, zoals Metadata-tagging, tiering en retrieval, waardoor handmatige interventie overbodig wordt en de operationele complexiteit wordt verminderd. Snelle opslagarchitecturen (bijv. NVMe en SSD's) en intelligente cachingmechanismen zorgen voor een lage latency voor trainings- en inferentietaken.
Machine learning-algoritmen verbeteren de compressie en deduplicatie, waardoor de opslagruimte wordt geoptimaliseerd zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
Schaalbaarheid
AI-opslagsystemen zijn ontworpen voor horizontale schaalbaarheid, waardoor organisaties naadloos capaciteit kunnen toevoegen naarmate datavolumes groeien. AI-opslag kan gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data beheren, waardoor het ideaal is voor heterogene datasets. AI wijst op dynamische wijze resources toe op basis van de vraag naar workloads, waardoor optimaal gebruik wordt gegarandeerd.
Beveiliging en betrouwbaarheid
AI-opslagsystemen monitoren voortdurend de patronen van datatoegang en detecteren ongebruikelijke activiteiten, waardoor vroege waarschuwingen worden gegeven voor potentiële inbreuken. AI kan ervoor zorgen dat data veilig worden opgeslagen en voldoen aan wettelijke vereisten, zoals AVG of HIPAA, door nalevingscontroles te automatiseren. AI identificeert potentiële hardwarestoringen voordat ze zich voordoen, waardoor data worden beschermd en downtime wordt verminderd. Een technologiebedrijf kan bijvoorbeeld opslagstoringen voorkomen door AI-gestuurde diagnostiek te gebruiken om defecte schijven proactief te vervangen.
Innovatie
AI-opslag integreert naadloos met AI-frameworks en hardwareaccelerators, waardoor snelle modeltraining en experimenten mogelijk worden. Voorverwerking, uitbreiding en distributie van data over compute resources wordt efficiënter.
AI-opslagapplicaties en use cases
De volgende industrieën profiteren enorm van AI-opslag:
Gezondheidszorg
AI-storage zorgt voor een revolutie in de gezondheidszorg door de efficiënte verwerking van enorme datasets mogelijk te maken, de diagnostiek te verbeteren en de activiteiten te stroomlijnen.
- Medische beeldvorming: AI-opslag ondersteunt realtime verwerking van röntgenfoto's, MRI's en CT-scans, waardoor snellere diagnoses mogelijk zijn.
- Genomica-onderzoek: High-throughput sequencing genereert enorme datavolumes, waarvoor schaalbare opslag voor analyse nodig is.
- Telegeneeskunde: AI-opslag zorgt voor een veilige en efficiënte verwerking van patiëntgegevens voor consulten op afstand.
Finance
AI-opslag verbetert de databeveiliging, fraudedetectie en operationele efficiëntie in financiële diensten.
- Opsporing van fraude: AI-aangedreven opslagsystemen analyseren transactiepatronen in realtime om afwijkingen te identificeren.
- Risicomanagement: Voorspellende modellen gebruiken historische data die zijn opgeslagen in AI-systemen om de kredietwaardigheid en marktrisico's te beoordelen.
- Algoritmische handel: Snelle AI-opslagsystemen vergemakkelijken realtime marktanalyse en uitvoering van transacties.
Entertainment en media
AI-opslag transformeert de manier waarop content wordt gecreëerd, gedistribueerd en verbruikt, waardoor gepersonaliseerde ervaringen en efficiënte workflows mogelijk worden.
- Inhoudsaanbevelingen: AI-opslag ondersteunt algoritmen die gebruikersvoorkeuren analyseren om relevante inhoud voor te stellen.
- Videobewerking en -productie: AI-gestuurde systemen taggen en indexeren media-assets, waardoor het bewerkingsproces wordt vereenvoudigd.
- Gaming: AI-storage verbetert realtime analytics tijdens het gamen en slaat spelersgegevens op om de gameplay dynamisch aan te passen.
Automotive
AI-opslag ondersteunt de ontwikkeling van autonome voertuigen en geavanceerde driver-assistance systemen (ADAS).
- Zelfrijdende auto's: AI-opslag verwerkt enorme datasets die worden gegenereerd door sensoren, camera's en Lidar voor trainingsmodellen.
- Voorspellend onderhoud: AI-opslag houdt de prestatiegegevens van voertuigen bij om storingen te voorspellen en te voorkomen.
Productie
AI-opslag stimuleert efficiëntie en innovatie in slimme fabrieken.
- IoT-datamanagement: AI-opslag verwerkt data van sensoren en machines om de productie te optimaliseren.
- Kwaliteitscontrole: AI-modellen vergelijken live productiedata met normen die zijn opgeslagen in AI-systemen om defecten op te sporen.
Uitdagingen met AI-opslag
De uitdagingen die gepaard gaan met AI-opslag zijn talrijk en komen voort uit de steeds groeiende vraag naar efficiënte, schaalbare en veilige oplossingen.
Hiertoe behoren:
Kosten
Technologieën zoals NVMe SSD's en GPU's, die integraal deel uitmaken van high-performance systemen, kunnen aanzienlijke kosten met zich meebrengen die voor kleine en middelgrote bedrijven verboden kunnen zijn, die vaak moeite hebben om de initiële investering in evenwicht te brengen met de lopende operationele kosten.
Complexiteit
Een andere cruciale uitdaging ligt in integratiecomplexiteiten. Het combineren van AI-opslagsystemen met bestaande IT-infrastructuur en AI/ML-workflows kan technisch veeleisend zijn. Wanneer de integratie-inspanningen slecht worden uitgevoerd, kunnen ze leiden tot suboptimale prestaties en verstoringen van de workflow.
Vaardighedenkloof
Een tekort aan vaardigheden maakt deze uitdagingen nog erger. Het implementeren en beheren van AI-opslag vereist expertise in zowel geavanceerde opslagtechnologieën als AI/ML-workflows. Zonder deskundig personeel riskeren organisaties inefficiënte implementaties en onderbenutting van hun middelen.
Hoe AIAIopslaguitdagingen aan te pakken
Beoordeel eerst uw databehoeften door het type, het volume en de frequentie van het datagebruik binnen uw AI-workflows te begrijpen. Het selecteren van opslagoplossingen die ruimte bieden voor ongestructureerde data en tegelijkertijd tiering bieden voor minder kritieke informatie is essentieel.
Budget- en kostenmanagement spelen ook een cruciale rol. Het evalueren van de totale eigendomskosten - inclusief hardware, software en onderhoud - kan u begeleiden naar hybride modellen die een evenwicht vinden tussen krachtige opslag voor actieve data en cloudopslag voor archiveringsdoeleinden.
Compatibiliteit en integratie zijn even belangrijk. Het garanderen van naadloze integratie met bestaande infrastructuur en ondersteuning voor populaire AI/ML-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch kan prestatieproblemen voorkomen.
Robuuste beveiligingsmaatregelen, zoals encryptie, toegangscontroles en regelmatige audits, moeten worden geïmplementeerd. Het selecteren van leveranciers met sterke beveiligingscertificeringen en ondersteuning bij de naleving van de regelgeving voegt een extra beschermingslaag toe.
Voor latency-gevoelige applicaties moeten bedrijven hun specifieke vereisten evalueren en investeren in geoptimaliseerde opslagoplossingen zoals NVMe, naast cachingmechanismen om de toegang tot data te versnellen.
Ten slotte kan de samenwerking met gerenommeerde leveranciers en het gebruik van hun expertise in AI-opslagtechnologieën de implementatie stroomlijnen en schaalbaarheid bevorderen. Pure Storage is zo'n leverancier, maar hieronder meer.
Gebouwd voor de toekomst
AI-opslag transformeert snel hoe organisaties data opslaan, beheren en gebruiken. De toekomst van AI-opslag ligt in het vermogen om zich aan te passen aan opkomende technologieën, groeiende datacomplexiteiten aan te pakken en innovatie in verschillende sectoren te stimuleren.
AI-opslag gaat verder dan traditionele oplossingen door artificiële intelligentie en machine learning te integreren om datamanagementprocessen te optimaliseren, prestaties te verbeteren en moderne workloads te ondersteunen.
Het begrijpen en aannemen van AI-opslagoplossingen is niet langer optioneel voor organisaties die concurrerend willen blijven. Nu data met een ongekend tempo groeien, kunnen traditionele opslagsystemen niet bijbenen met de eisen van AI-gestuurde applicaties. AI-opslag zorgt ervoor dat bedrijven het volledige potentieel van hun data kunnen benutten, waardoor agility, innovatie en succes op de lange termijn mogelijk worden.
Waarom Pure Storage voor AI Storage
Elk bedrijf dat opslag in zijn AI-workflows wil gebruiken, kan een voorsprong nemen op Pure Storage.
Het Pure Storage-platform helpt organisaties:
Maximaliseer prestaties en efficiëntie:
- Versnel AI-datapipelines met parallelle architectuur en multidimensionale prestaties.
- Gebruik 85%-95% minder stroom en ruimte voor opslag.
- Verbeter de voorbereiding van data met 64 keer sneller bestandsbeheer via RapidFile Toolkit.
Verenig uw data voor AI:
- Consolideer datasilo's op een gedeeld, uniform platform.
- Beheer uw opslagabonnementen en -assets holistisch vanuit één enkel venster.
- Integreer diverse databronnen, ongeacht het protocol, de bestandsgrootte of het aantal bestanden/objecten.
- Gebruik één consistent platform voor uw gehele AI-ecosysteem.
Vereenvoudig het data storage management:
- Verbeter het opslaggebruik met dynamische workloadbeweging en AI-gebaseerde aanbevelingen.
- Verbeter de productiviteit met eenvoudig, geautomatiseerd beheer en provisioning.
- Vereenvoudig capaciteitsplanning met AI-gestuurde inzichten.
- Snelle implementatie met gevalideerde ontwerpen.
Los de onvoorspelbaarheid van AI-groei op:
- Groei eenvoudig met SLA-gestuurde storage-as-a-service.
- Voldoe aan AI-groeivereisten met non-disruptieve capaciteit en prestatie-uitbreiding.
- Profiteer van zero-downtime implementatie voor nieuwe software-upgrades.
- Profiteer van enterprise dataservices voor gecontaineriseerde apps.
Lees meer over hoe u de prestaties kunt maximaliseren, ongeëvenaarde efficiëntie kunt bereiken, het volledige potentieel van uw AI-initiatieven kunt benutten en de toekomst van AI kunt versterken met Pure Storage.
