Los servicios de almacenamiento de IA proporcionan una infraestructura altamente escalable, duradera y de alto rendimiento diseñada específicamente para cargas de trabajo masivas de IA y aprendizaje automático, ofreciendo funciones como almacenamiento de objetos y almacenamiento de archivos, acceso rápido a los datos e integración con plataformas de IA para gestionar grandes conjuntos de datos para el entrenamiento e inferencia de modelos.
Entre los principales proveedores se incluyen NetApp, Dell, Pure Storage, VAST Data y WEKA, con servicios que a menudo aprovechan tecnologías como SSDs, NVMe y reducción de datos para una velocidad y eficiencia óptimas.
Las características clave del almacenamiento de IA incluyen:
A medida que aumentan las implantaciones de IA en los distintos sectores, se hacen evidentes las limitaciones del almacenamiento en red convencional. Los servicios de almacenamiento de IA cubren esta laguna optimizando la disposición de los datos, incorporando almacenamiento en caché avanzado y aprovechando el paralelismo para minimizar la latencia y maximizar el rendimiento.
Una característica definitoria de los servicios de almacenamiento de IA es su capacidad para escalar sin problemas a medida que aumentan los volúmenes de datos, lo cual es esencial debido al tamaño en constante expansión de los conjuntos de datos de IA. Estos sistemas están diseñados para permitir que las organizaciones añadan capacidad de almacenamiento bajo demanda, sin interrupciones del servicio ni migraciones complejas. Esta flexibilidad es crucial, ya que la rápida acumulación de datos de entrenamiento e inferencia superaría rápidamente las limitaciones de almacenamiento tradicionales.
La durabilidad va de la mano de la escalabilidad, garantizando que los datos permanezcan intactos y accesibles durante largos periodos. Las soluciones de almacenamiento de IA suelen emplear ubicación redundante de los datos, corrección de errores y mecanismos de conmutación automática al respaldo para proteger contra la pérdida de datos por fallos de hardware o corrupción. La combinación de estas capacidades forma una columna vertebral de almacenamiento resistente que puede soportar proyectos de IA persistentes y de misión crítica.
El rendimiento es fundamental para los servicios de almacenamiento de IA porque las cargas de trabajo de IA, especialmente el entrenamiento de grandes modelos, a menudo requieren flujos de datos de alto rendimiento sostenido. Estas plataformas están optimizadas para un acceso de baja latencia y flujos de datos paralelos, así que los cálculos no se detienen esperando la entrada. Para acomodar esto, tecnologías como NVMe flash, redes de alta velocidad y sistemas avanzados de archivos u objetos se integran directamente en la arquitectura de almacenamiento.
Igualmente importante es el suministro eficiente de datos a varias GPU o nodos de procesamiento simultáneamente, evitando los cuellos de botella que pueden disminuir la rentabilidad del costoso hardware de IA. Los servicios de almacenamiento de IA supervisan y optimizan continuamente el rendimiento usando caché inteligente, precarga y algoritmos conscientes de la carga de trabajo para asegurar que las canalizaciones funcionen a toda velocidad.
Las soluciones de almacenamiento de IA suelen admitir la reducción de datos para ayudar a gestionar los costos de almacenar grandes conjuntos de datos. Métodos como la deduplicación, la compresión y la codificación de borrado ayudan a minimizar la huella de almacenamiento mientras se mantiene la integridad de los datos. Esto es importante cuando se manejan grandes cantidades de imágenes, fotogramas de video y archivos de registro que suelen usarse en proyectos de IA.
La reducción de datos también puede reducir la carga sobre la infraestructura de red, permitiendo un movimiento más rápido de los conjuntos de entrenamiento y prueba entre los nodos de almacenamiento y computación. Esto permite a las organizaciones obtener más valor de sus inversiones existentes, aplazando o eliminando la necesidad de expansión constante o de costosas actualizaciones de hardware.
A diferencia del almacenamiento convencional, los servicios de almacenamiento de IA suelen basarse en arquitecturas especializadas que se adaptan directamente a las necesidades exclusivas de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Esto puede implicar el uso de sistemas de archivos paralelos, almacenamiento por niveles que desplaza dinámicamente los datos "calientes" y "fríos", o la integración directa con servidores GPU para rutas optimizadas de procesamiento de datos.
Dado que las cargas de trabajo de IA tienen patrones de lectura y escritura muy variables, estas arquitecturas especializadas deben ser adaptables e inteligentes. Dan prioridad a la respuesta rápida a cargas de trabajo impredecibles, a menudo incorporando telemetría y análisis de datos para ajustar automáticamente el rendimiento y la disposición del almacenamiento según el uso actual. A medida que surgen nuevos casos de uso, estas arquitecturas evolucionan para admitir los últimos frameworks de IA y aceleradores de hardware.
Los servicios de almacenamiento de IA están cada vez más diseñados para integrarse de forma nativa con plataformas populares de IA y análisis de datos, como TensorFlow, PyTorch y herramientas de orquestación de entrenamiento distribuido. El soporte a nivel de API y los complementos reducen la fricción de desplegar canalizaciones de datos, permitiendo flujos de trabajo fluidos desde la ingestión de datos y el preprocesamiento hasta el despliegue de modelos.
La integración nativa acelera la obtención de información y simplifica la gestión general para los equipos de ciencia de datos. Esta integración también puede proporcionar una visibilidad más profunda sobre el movimiento y la utilización de los datos, permitiendo una ubicación de los datos y una automatización del flujo de trabajo más inteligentes.
La seguridad de los datos en los servicios de almacenamiento de IA aborda los retos de privacidad, cumplimiento y gobernanza que surgen al almacenar datos de entrenamiento, propiedad intelectual e información personal sensibles. El cifrado en reposo y en tránsito es estándar para evitar el acceso no autorizado a los datos. Los controles de acceso basados en roles y las funciones de auditoría garantizan aún más que solo los usuarios y servicios autorizados puedan recuperar o modificar los datos.
Las soluciones modernas de almacenamiento de IA también abordan las amenazas emergentes al admitir la certificación de cumplimiento normativo (como HIPAA o GDPR) y utilizar la detección de anomalías para señalar patrones inusuales de acceso a los datos. La protección automatizada de datos y las rutinas de copia de seguridad preservan el historial de datos, mientras que las integraciones con plataformas de gestión de identidades permiten el control centralizado del acceso.
NetApp ofrece una solución integral de almacenamiento de IA diseñada para apoyar todo el ciclo de vida de la IA, desde la recopilación y preparación de datos hasta el entrenamiento, la inferencia y el archivado. Su plataforma unificada se integra sin problemas en entornos locales, híbridos y multicloud, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad para cargas de trabajo de IA. NetApp aprovecha su software de gestión de datos ONTAP para ofrecer alto rendimiento, protección de datos y simplicidad operativa.
Entre las funciones clave se incluyen:
Limitaciones (según lo reportado por los usuarios en G2):
Las soluciones de almacenamiento de IA de NetApp son muy adecuadas para las organizaciones que buscan una plataforma unificada, escalable y segura para respaldar sus iniciativas de IA, aunque los usuarios potenciales deberían considerar la complejidad de la configuración y el costo al evaluar la plataforma.
Pure Storage ofrece una plataforma de almacenamiento unificada, como servicio, que abarca entornos locales y nubes públicas. Consolida el almacenamiento de bloques, archivos y objetos bajo un sistema operativo común con control y automatización centralizados. La plataforma utiliza una arquitectura Evergreen para actualizaciones no disruptivas y gestión a través de Pure1 y Pure Fusion. Es una pila propietaria que se entrega mediante suscripciones, asociando la adopción con el bloqueo del proveedor.
Entre las funciones clave se incluyen:
Limitaciones (según lo reportado por los usuarios en G2):
WEKA ofrece una plataforma de datos de alto rendimiento y definida por software diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. WEKA consolida varios tipos de almacenamiento en un sistema unificado que funciona sin problemas tanto en entornos locales como en la nube. Sin embargo, se centra en el entrenamiento y no es compatible con el ciclo de vida completo de la IA.
Entre las funciones clave se incluyen:
Limitaciones (según lo reportado por los usuarios en G2):
VAST Data ofrece una plataforma de datos de IA que admite la escala, la velocidad y la resiliencia que requieren las cargas de trabajo de IA modernas. VAST aborda las limitaciones de las arquitecturas de almacenamiento tradicionales con una arquitectura de un solo nivel basada en flash que elimina los cuellos de botella heredados. Su diseño desagregado separa el cómputo y el almacenamiento, permitiendo un escalado independiente. Sin embargo, no admite toda la canalización de datos de IA.
Entre las funciones clave se incluyen:
Limitaciones (según lo reportado por usuarios en G2):
La plataforma de datos de IA de Dell integra PowerScale, ObjectScale y un Dell Data Lakehouse para respaldar el ciclo de vida de la IA, desde la ingesta y el procesamiento de datos hasta su protección en distintos entornos. Sin embargo, puede ser una solución con mucha carga heredada, lo que la hace menos adecuada para la IA híbrida y multi-cloud.
Entre las funciones clave se incluyen:
Los servicios de almacenamiento de IA desempeñan un papel crucial en permitir el rendimiento, la flexibilidad y la resiliencia que las cargas de trabajo de IA modernas exigen. A medida que las organizaciones amplían su uso de machine learning y modelos intensivos en datos, las soluciones de almacenamiento tradicionales a menudo no logran manejar el volumen, la velocidad y la variabilidad de los datos de IA.
Al aprovechar arquitecturas creadas específicamente, gestión de datos inteligente y una integración profunda con los ecosistemas de IA, estos servicios sientan las bases para un desarrollo eficiente de modelos, obtención más rápida de información e innovación sostenida en todos los sectores.