I servizi di storage AI forniscono un'infrastruttura altamente scalabile, durevole e dalle performance elevate, progettata specificamente per enormi carichi di lavoro AI e di machine learning, offrendo funzionalità come storage a oggetti e file storage, accesso rapido ai dati e integrazione con piattaforme AI per gestire vasti dataset per il training e l'inferenza dei modelli.
I fornitori chiave includono NetApp, Dell, Pure Storage, VAST Data e WEKA, con servizi che spesso sfruttano tecnologie come SSD, NVMe e riduzione dei dati per velocità ed efficienza ottimali.
Le caratteristiche principali dello storage AI includono:
Con la crescita delle implementazioni di AI in tutti i settori, i limiti dello storage di rete convenzionale diventano evidenti. I servizi di storage AI colmano questa lacuna ottimizzando il layout dei dati, incorporando caching avanzato e sfruttando il parallelismo per ridurre al minimo la latenza e massimizzare il throughput.
Una caratteristica distintiva dei servizi di storage AI è la loro capacità di scalare perfettamente all'aumentare dei volumi di dati, un aspetto essenziale a causa delle dimensioni in continua espansione dei set di dati AI. Questi sistemi sono progettati per consentire alle organizzazioni di aggiungere capacità di storage su richiesta, senza interruzioni del servizio o migrazioni complesse. Questa flessibilità è cruciale, poiché il rapido accumulo di dati di training e inferenza supererebbe rapidamente le limitazioni dello storage tradizionale.
La durabilità va di pari passo con la scalabilità, garantendo che i dati rimangano intatti e accessibili per lunghi periodi. Le soluzioni di storage AI utilizzano spesso posizionamento dei dati ridondante, correzione degli errori e meccanismi di failover automatizzati per proteggere dalla perdita di dati dovuta a guasti hardware o corruzione. La combinazione di queste funzionalità forma una backbone di storage resiliente che può supportare progetti AI persistenti e mission-critical.
Le performance sono fondamentali per i servizi di storage AI perché i carichi di lavoro AI, in particolare il training di modelli di grandi dimensioni, spesso richiedono flussi di dati ad alto throughput sostenuti. Queste piattaforme sono ottimizzate per l'accesso a bassa latenza e flussi di dati paralleli, in modo che i calcoli non si blocchino in attesa dell'input. Per far fronte a questo, tecnologie come NVMe flash, networking ad alta velocità e sistemi avanzati di file o oggetti sono integrati direttamente nell'architettura dello storage.
Altrettanto importante è la distribuzione efficiente dei dati a più GPU o nodi di elaborazione contemporaneamente, evitando colli di bottiglia che possono ridurre il ritorno su costosi hardware AI. I servizi di storage AI monitorano e ottimizzano costantemente le performance dello storage utilizzando caching intelligente, prefetching e algoritmi consapevoli del carico di lavoro per garantire che le pipeline funzionino alla massima velocità.
Le soluzioni di storage AI supportano tipicamente la riduzione dei dati per aiutare a gestire i costi di archiviazione di set di dati di grandi dimensioni. Metodi come deduplica, compressione ed erasure coding aiutano a minimizzare l'impronta dello storage mantenendo l'integrità dei dati. Questo è importante quando si gestiscono grandi quantità di immagini, fotogrammi video e file di log tipicamente utilizzati nei progetti AI.
La riduzione dei dati può anche ridurre il carico sull'infrastruttura di rete, consentendo uno spostamento più rapido dei set di training e di test tra i nodi di storage e di calcolo. Questo permette alle organizzazioni di ottenere maggior valore dai loro investimenti esistenti, posticipando o eliminando la necessità di un'espansione costante o di costosi aggiornamenti hardware.
A differenza dello storage convenzionale, i servizi di storage AI sono spesso costruiti su architetture specializzate che supportano direttamente le esigenze specifiche dei flussi di lavoro di machine learning e deep learning. Ciò può comportare l'uso di file system paralleli, storage a più livelli che sposta dinamicamente i dati “hot” e “cold”, o l'integrazione diretta con server GPU per percorsi di elaborazione dei dati ottimizzati.
Poiché i carichi di lavoro AI hanno modelli di lettura e scrittura altamente variabili, queste architetture specializzate devono essere adattive e intelligenti. Danno priorità alla risposta rapida ai carichi di lavoro imprevedibili, spesso incorporando telemetria e analytics per regolare automaticamente le performance dello storage e il layout in base all'utilizzo corrente. Man mano che emergono nuovi casi d'uso, queste architetture si evolvono per supportare i più recenti framework AI e acceleratori hardware.
I servizi di storage AI sono sempre più progettati per integrarsi in modo nativo con le piattaforme di AI e data analytics più diffuse, come TensorFlow, PyTorch e strumenti di orchestrazione del training distribuito. Il supporto a livello di API e i plug-in riducono l'attrito nell'implementazione delle pipeline di dati, consentendo flussi di lavoro senza soluzione di continuità dall'acquisizione e pre-elaborazione dei dati fino al deployment del modello.
L'integrazione nativa accelera il time-to-insight e semplifica la gestione generale per i team di data science. Tale integrazione può anche fornire una visibilità più approfondita su spostamento dei dati e modelli di utilizzo, consentendo un posizionamento dei dati e un'automazione del flusso di lavoro più intelligenti.
La sicurezza dei dati nei servizi di storage AI affronta le sfide legate a privacy, compliance e governance derivanti dall'archiviazione di dati di training sensibili, proprietà intellettuale e informazioni personali. La crittografia a riposo e in transito è standard per impedire l'accesso non autorizzato ai dati. I controlli di accesso basati sui ruoli e le funzionalità di auditing garantiscono inoltre che solo gli utenti e i servizi autorizzati possano recuperare o modificare i dati.
Le moderne soluzioni di storage AI affrontano anche le minacce emergenti supportando la certificazione di conformità alle normative (come HIPAA o GDPR) e utilizzando il rilevamento delle anomalie per contrassegnare modelli di accesso ai dati insoliti. La protezione automatizzata dei dati e le routine di backup preservano la cronologia dei dati, mentre le integrazioni con le piattaforme di gestione delle identità consentono un controllo centralizzato sugli accessi.
NetApp fornisce una soluzione storage AI completa progettata per supportare l'intero ciclo di vita dell'AI, dalla raccolta di dati e preparazione al training, all'inferenza e all'archiviazione. La sua piattaforma unificata si integra perfettamente in ambienti on-premises, ibridi e multi-cloud, offrendo flessibilità e scalabilità per i carichi di lavoro AI. NetApp sfrutta il software di gestione dei dati ONTAP per offrire dalle performance elevate, protezione dei dati e semplicità operativa.
Le caratteristiche principali includono:
Limitazioni (come riportato dagli utenti su G2):
Le soluzioni di storage AI di NetApp sono ideali per le organizzazioni che cercano una piattaforma unificata, scalabile e sicura per supportare le proprie iniziative AI, anche se i potenziali utenti dovrebbero considerare la complessità e il costo della configurazione al momento della valutazione della piattaforma.
Pure Storage offre una piattaforma di storage unificata e as-a-service che si estende su cloud on-premises e pubblici. Consolida lo storage a blocchi, a file e a oggetti in un sistema operativo comune con controllo e automazione centralizzati. La piattaforma utilizza un'architettura Evergreen per upgrade e gestione senza interruzioni tramite Pure1 e Pure Fusion. Si tratta di uno stack proprietario fornito tramite abbonamenti, che associa l'adozione al vendor lock-in.
Le caratteristiche principali includono:
Limitazioni (come riportato dagli utenti su G2):
WEKA offre una piattaforma dati dalle performance elevate, software-defined, costruita ad hoc per carichi di lavoro AI, machine learning e deep learning. WEKA consolida diversi tipi di storage in un sistema unificato che funziona perfettamente tra ambienti on-prem e cloud. Tuttavia, si concentra sul training throughout e non supporta l'intero ciclo di vita dell'AI.
Le caratteristiche principali includono:
Limitazioni (come riportato dagli utenti su G2):
VAST Data mette a disposizione una piattaforma dati AI per supportare la scalabilità, la velocità e la resilienza richieste dai moderni workload AI. VAST affronta i limiti delle architetture di storage tradizionali con un'architettura flash-first a tier singolo che elimina i colli di bottiglia legacy. Il suo design disaggregato separa compute e storage, consentendo una scalabilità indipendente. Tuttavia, non supporta l'intera pipeline AI di dati.
Le caratteristiche principali includono:
Limitazioni (come riportato dagli utenti su G2):
La Dell AI Data Platform integra PowerScale, ObjectScale e una Dell Data Lakehouse per supportare il ciclo di vita dell'AI, dall'ingestione e dall'elaborazione dei dati alla loro protezione nei vari ambienti. Tuttavia, può essere una soluzione pesante in termini di legacy, rendendola meno adatta all'AI ibrida e multi-cloud.
Le caratteristiche principali includono:
I servizi di storage AI svolgono un ruolo cruciale nel consentire le performance, la flessibilità e la resilienza che i moderni carichi di lavoro AI richiedono. Man mano che le organizzazioni aumentano l'uso di machine learning e modelli data-intensive, le soluzioni di storage tradizionali spesso non riescono a gestire il volume, la velocità e la variabilità dei dati AI.
Sfruttando architetture costruite ad hoc, gestione intelligente dei dati e profonda integrazione con gli ecosistemi AI, questi servizi forniscono le basi per uno sviluppo efficiente dei modelli, tempi di insight più rapidi e innovazione sostenuta in tutti i settori.