Les services de stockage d’IA offrent une infrastructure hautement évolutive, durable et haute performance, spécialement conçue pour les charges de travail massives d’IA et de machine learning, avec des fonctionnalités telles que le stockage d’objets et de fichiers, un accès aux données rapide et une intégration avec des plateformes d’IA pour gérer de vastes ensembles de données pour l’entraînement et l’inférence des modèles.
Les principaux fournisseurs sont NetApp, Dell, Pure Storage, VAST Data et WEKA, avec des services qui exploitent souvent des technologies telles que les SSD, NVMe et la réduction des données pour une vitesse et une efficacité optimales.
Principales caractéristiques du stockage IA :
À mesure que les déploiements d’IA se multiplient dans tous les secteurs, les limites du stockage en réseau classique deviennent évidentes. Les services de stockage d’IA comblent cette lacune en optimisant la disposition des données, en incorporant une mise en cache avancée et en exploitant le parallélisme pour minimiser la latence et maximiser le débit.
L’une des caractéristiques déterminantes des services de stockage d’IA est leur capacité à évoluer de manière transparente à mesure que les volumes de données augmentent, ce qui est essentiel en raison de la taille toujours croissante des ensembles de données d’IA. Ces systèmes sont architecturés pour permettre aux organisations d’ajouter de la capacité de stockage à la demande, sans interruption de service ni migrations complexes. Cette flexibilité est cruciale, car l’accumulation rapide de données d’entraînement et d’inférence dépasserait rapidement les limites du stockage traditionnel.
La durabilité va de pair avec l’évolutivité, garantissant que les données restent intactes et accessibles sur de longues périodes. Les solutions de stockage d’IA emploient souvent un placement des données redondant, la correction des erreurs et des mécanismes de basculement automatisé pour protéger contre la perte de données due à une défaillance matérielle ou à la corruption. La combinaison de ces capacités forme un backbone de stockage résilient capable de prendre en charge des projets d’IA persistants et critiques pour la mission.
Les performances sont au cœur des services de stockage d’IA, car les workloads d’IA, en particulier l’entraînement de modèles volumineux, nécessitent souvent des flux de données à haut débit soutenus. Ces plateformes sont optimisées pour un accès à faible latence et des flux de données parallèles, afin que les calculs ne s’arrêtent pas en attendant les entrées. Pour y parvenir, des technologies telles que le flash NVMe, la mise en réseau haut débit et des systèmes avancés de fichiers ou d’objets sont intégrées directement dans l’architecture de stockage.
Il est tout aussi important de fournir efficacement des données à plusieurs GPU ou nœuds de traitement simultanément, en évitant les goulots d’étranglement susceptibles de réduire le rendement du matériel d’IA coûteux. Les services de stockage d’IA surveillent et optimisent en continu les performances à l’aide de la mise en cache intelligente, du préchargement et d’algorithmes tenant compte des charges de travail pour garantir que les pipelines fonctionnent à pleine vitesse.
Les solutions de stockage basées sur l’IA prennent généralement en charge la réduction des données pour aider à gérer les coûts de stockage de grands ensembles de données. Des méthodes telles que la déduplication, la compression et le code d’effacement permettent de réduire l’encombrement du stockage tout en maintenant l’intégrité des données. Ceci est important lors du traitement d’un grand nombre d’images, de cadres vidéo et de fichiers journaux généralement utilisés dans les projets d’IA.
La réduction des données peut également alléger la charge sur l’infrastructure réseau, permettant un déplacement plus rapide des ensembles d’apprentissage et de test entre les nœuds de stockage et de calcul. Cela permet aux organisations de tirer davantage de valeur de leurs investissements existants, en différant ou en éliminant le besoin d’expansion constante ou de mises à niveau matérielles coûteuses.
Contrairement au stockage classique, les services de stockage basés sur l’IA reposent souvent sur des architectures spécialisées qui répondent directement aux besoins uniques des workflows de machine learning et de deep learning. Cela peut impliquer l’utilisation de systèmes de fichiers parallèles, d’un stockage hiérarchisé qui déplace dynamiquement les données « chaudes » et « froides », ou d’une intégration directe avec des serveurs GPU pour des chemins de traitement des données optimisés.
Étant donné que les workloads d’IA ont des modèles de lecture et d’écriture très variables, ces architectures spécialisées doivent être adaptatives et intelligentes. Elles donnent la priorité à une réponse rapide aux workloads imprévisibles, intégrant souvent la télémétrie et l’analytique pour ajuster automatiquement les performances et la disposition du stockage en fonction de l’utilisation actuelle. À mesure que de nouveaux cas d’usage apparaissent, ces architectures évoluent pour prendre en charge les derniers frameworks d’IA et accélérateurs matériels.
Les services de stockage d’IA sont de plus en plus conçus pour s’intégrer nativement avec les plateformes d’IA et d’analytique populaires, telles que TensorFlow, PyTorch et les outils distribués d’orchestration de l’entraînement. La prise en charge au niveau des API et les plug-ins réduisent la friction du déploiement des pipelines de données, permettant des workflows fluides de l’ingestion et du prétraitement des données jusqu’au déploiement du modèle.
L’intégration native accélère le temps d’accès aux informations et simplifie la gestion globale pour les équipes de data science. Une telle intégration peut également fournir une visibilité plus approfondie sur le déplacement des données et les modèles d’utilisation, permettant un placement des données et une automatisation des workflows plus intelligents.
La sécurité des données dans les services de stockage IA permet de relever les défis liés à la confidentialité, à la conformité et à la gouvernance qui surviennent lors du stockage de données d’entraînement sensibles, de la propriété intellectuelle et des informations personnelles. Le chiffrement au repos et en transit est standard pour empêcher tout accès aux données non autorisé. Les contrôles d’accès basés sur les rôles et les fonctionnalités d’audit garantissent en outre que seuls les utilisateurs et services autorisés peuvent accéder ou modifier les données.
Les solutions modernes de stockage basées sur l’IA permettent également de lutter contre les menaces émergentes en prenant en charge la certification de conformité réglementaire (telles que HIPAA ou GDPR) et en utilisant la détection des anomalies pour signaler les modèles d’accès aux données inhabituels. La protection des données automatisée et les routines de sauvegarde préservent l’historique des données, tandis que les intégrations avec des plateformes de gestion des identités permettent un contrôle centralisé sur l’accès.
NetApp propose une solution de stockage IA complète conçue pour prendre en charge l’ensemble du cycle de vie de l’IA, de la collecte et la préparation des données à l’entraînement, l’inférence et l’archivage. Sa plateforme unifiée s’intègre de manière transparente dans les environnements sur site, hybrides et multicloud, offrant flexibilité et évolutivité pour les workloads d’IA. NetApp exploite son logiciel de gestion des données ONTAP pour offrir des performances élevées, une protection des données et une simplicité opérationnelle.
Principales fonctionnalités :
Limitations (telles que signalées par les utilisateurs sur G2):
Les solutions de stockage pour l’IA de NetApp sont particulièrement adaptées aux organisations à la recherche d’une plateforme unifiée, évolutive et sécurisée pour soutenir leurs initiatives d’IA, bien que les utilisateurs potentiels doivent prendre en compte la complexité de la configuration et le coût lors de l’évaluation de la plateforme.
Pure Storage fournit une plateforme de stockage unifiée en tant que service couvrant les environnements sur site et les clouds publics. Elle consolide le stockage bloc, fichier et objet dans un système d’exploitation commun avec un contrôle centralisé et une automatisation. La plateforme utilise une architecture Evergreen pour des mises à niveau et une gestion sans interruption via Pure1 et Pure Fusion. Il s’agit d’une pile propriétaire fournie par abonnements, associant adoption et verrouillage du fournisseur.
Principales fonctionnalités :
Limitations (telles que signalées par les utilisateurs sur G2):
WEKA propose une plateforme de données définie par logiciel haute performance spécialement conçue pour les workloads d’IA, de machine learning et de deep learning. WEKA consolide plusieurs types de stockage en un système unifié qui fonctionne de manière transparente dans les environnements sur site et dans le cloud. Cependant, il se concentre sur l’entraînement et ne prend pas en charge l’ensemble du cycle de vie de l’IA.
Principales fonctionnalités :
Limitations (telles que signalées par les utilisateurs sur G2):
VAST Data propose une plateforme de données d’IA pour prendre en charge l’évolutivité, la vitesse et la résilience requises par les workloads d’IA modernes. VAST remédie aux limites des architectures de stockage traditionnelles avec une architecture Flash-first à un seul niveau qui élimine les goulots d’étranglement hérités. Sa conception désagrégée sépare le calcul et le stockage, permettant une évolutivité indépendante. Cependant, il ne prend pas en charge l’ensemble du pipeline de données d’IA.
Principales fonctionnalités :
Limitations (telles que signalées par les utilisateurs sur G2):
La plateforme de données Dell AI intègre PowerScale, ObjectScale et un Data Lakehouse Dell pour prendre en charge le cycle de vie de l’IA, de l’ingestion et du traitement des données à leur sécurisation dans l’ensemble des environnements. Cependant, il peut s’agir d’une solution lourde d’héritage, ce qui la rend moins adaptée à l’IA hybride et multi-cloud.
Principales fonctionnalités :
Les services de stockage d’IA jouent un rôle crucial pour permettre les performances, la flexibilité et la résilience qu’exigent les workloads d’IA modernes. À mesure que les organisations intensifient leur utilisation du machine learning et des modèles gourmands en données, les solutions de stockage traditionnelles ne parviennent souvent pas à gérer le volume, la vélocité et la variabilité des données d’IA.
En s’appuyant sur des architectures dédiées, une gestion des données intelligente et une intégration étroite avec les écosystèmes d’IA, ces services constituent la base d’un développement de modèles efficace, d’un délai plus court pour obtenir des informations et d’une innovation soutenue dans tous les secteurs.