Os serviços de storage de IA fornecem infraestrutura altamente escalável, durável e de alto desempenho projetada especificamente para workloads massivos de IA e aprendizado de máquina, oferecendo recursos como storage de objetos e storage de arquivos, acesso rápido a dados e integração com plataformas de IA para gerenciar vastos conjuntos de dados para treinamento e inferência de modelos.
Os principais fornecedores incluem NetApp, Dell, Pure Storage, VAST Data e WEKA, com serviços que geralmente utilizam tecnologias como SSDs, NVMe e redução de dados para obter velocidade e eficiência ideais.
Principais características do storage de IA incluem:
À medida que as implantações de IA crescem em todos os setores, as limitações do storage em rede convencional se tornam evidentes. Os serviços de storage de IA preenchem essa lacuna otimizando o layout dos dados, incorporando armazenamento em cache avançado e aproveitando o processamento paralelo para minimizar a latência e maximizar a taxa de transferência.
Uma característica marcante dos serviços de storage de IA é sua capacidade de escalar perfeitamente à medida que os volumes de dados aumentam, o que é essencial devido ao tamanho cada vez maior dos conjuntos de dados de IA. Esses sistemas são arquitetados para permitir que as organizações adicionem capacidade de storage sob demanda, sem interrupções de serviço ou migrações complexas. Essa flexibilidade é crucial, pois o rápido acúmulo de dados de treinamento e inferência ultrapassaria rapidamente as limitações de storage tradicionais.
A durabilidade anda de mãos dadas com a escalabilidade, garantindo que os dados permaneçam intactos e acessíveis por longos períodos. As soluções de storage de IA geralmente empregam posicionamento de dados redundante, correção de erros e mecanismos de failover automatizado para proteger contra perda de dados por falha ou corrupção de hardware. A combinação desses recursos forma um backbone de storage resiliente que pode dar suporte a projetos de IA persistentes e de missão crítica.
O desempenho é fundamental para os serviços de storage de AI porque workloads de AI, especialmente o treinamento de modelos grandes, geralmente exigem fluxos de dados sustentados de alta taxa de transferência. Essas plataformas são otimizadas para acesso de baixa latência e fluxos de dados paralelos, para que os cálculos não parem esperando por entrada. Para acomodar isso, tecnologias como flash NVMe, rede de alta velocidade e sistemas avançados de arquivos ou objetos são integradas diretamente à arquitetura de storage.
Igualmente importante é o fornecimento eficiente de dados para várias GPUs ou nós de processamento simultaneamente, evitando gargalos que podem diminuir o retorno do hardware de IA caro. Os serviços de storage de IA monitoram e otimizam continuamente o desempenho usando armazenamento em cache inteligente, pré-busca e algoritmos conscientes da carga de trabalho para garantir que os pipelines operem a toda velocidade.
As soluções de storage de IA geralmente oferecem suporte à redução de dados para ajudar a gerenciar os custos de armazenar grandes conjuntos de dados. Métodos como deduplicação, compactação e codificação de apagamento ajudam a minimizar a pegada de storage enquanto mantêm a integridade de dados. Isso é importante ao lidar com grandes números de imagens, quadros de vídeo e arquivos de log normalmente usados em projetos de IA.
A redução de dados também pode reduzir a carga sobre a infraestrutura de rede, permitindo a movimentação mais rápida de conjuntos de treinamento e teste entre os nós de storage e computação. Isso permite que as organizações obtenham mais valor de seus investimentos existentes, adiando ou eliminando a necessidade de expansão constante ou upgrades caros de hardware.
Ao contrário do storage convencional, os serviços de storage de AI geralmente são construídos em arquiteturas especializadas que oferecem suporte direto às necessidades exclusivas de fluxos de trabalho de machine learning e deep learning. Isso pode envolver o uso de sistemas de arquivos paralelos, storage em camadas que desloca dinamicamente dados “quentes” e “frios”, ou integração direta com servidores GPU para caminhos otimizados de processamento de dados.
Como as cargas de trabalho de IA têm padrões de leitura e gravação altamente variáveis, essas arquiteturas especializadas devem ser adaptáveis e inteligentes. Elas priorizam a resposta rápida a cargas de trabalho imprevisíveis, muitas vezes incorporando telemetria e análise de dados para ajustar automaticamente o desempenho e o layout do storage com base no uso atual. À medida que novos casos de uso surgem, essas arquiteturas evoluem para oferecer suporte aos frameworks de IA e aceleradores de hardware mais recentes.
Os serviços de storage de IA são cada vez mais projetados para se integrarem nativamente a plataformas populares de IA e análise de dados, como TensorFlow, PyTorch e ferramentas de orquestração de treinamento distribuído. O suporte e os plug-ins no nível da API reduzem o atrito da implantação de pipelines de dados, permitindo fluxos de trabalho contínuos desde a ingestão e pré-processamento de dados até a implantação de modelos.
A integração nativa acelera o tempo de obtenção de insights e simplifica o gerenciamento geral para as equipes de ciência de dados. Essa integração também pode fornecer visibilidade mais profunda sobre a movimentação de dados e padrões de utilização, permitindo um posicionamento de dados mais inteligente e automação do fluxo de trabalho.
A segurança de dados em serviços de storage de IA aborda os desafios de privacidade, conformidade e governança decorrentes do armazenamento de dados confidenciais de treinamento, propriedade intelectual e informações pessoais. A criptografia em repouso e em trânsito é padrão para impedir o acesso não autorizado a dados. Controles de acesso baseados em função e recursos de auditoria garantem ainda mais que somente usuários e serviços autorizados possam recuperar ou modificar os dados.
As soluções modernas de storage de IA também lidam com ameaças emergentes, oferecendo suporte à certificação de conformidade regulamentar (como HIPAA ou GDPR) e utilizando detecção de anomalias para sinalizar padrões incomuns de acesso a dados. A proteção automatizada de dados e as rotinas de backup preservam o histórico de dados, enquanto as integrações com plataformas de gerenciamento de identidade permitem o controle centralizado sobre o acesso.
NetApp fornece uma solução de storage de IA abrangente projetada para dar suporte a todo o ciclo de vida da IA, desde a coleta de dados e preparação até o treinamento, inferência e arquivamento. Sua plataforma unificada se integra perfeitamente em ambientes locais, híbridos e várias nuvens, oferecendo flexibilidade e escalabilidade para workloads de IA. NetApp aproveita seu software de gerenciamento de dados ONTAP para oferecer alta performance, proteção de dados e simplicidade operacional.
Os principais recursos incluem:
Limitações (conforme relatado pelos usuários no G2):
As soluções de storage de IA da NetApp são adequadas para organizações que buscam uma plataforma unificada, escalável e segura para dar suporte às suas iniciativas de IA, embora os usuários em potencial devam considerar a complexidade da configuração e o custo ao avaliar a plataforma.
A Pure Storage oferece uma plataforma de storage unificada como serviço que abrange ambientes locais e nuvem pública. Ela consolida storage de blocos, arquivos e objetos em um sistema operacional comum com controle e automação centralizados. A plataforma usa uma arquitetura Evergreen para upgrades sem interrupção e gerenciamento por meio do Pure1 e Pure Fusion. É uma pilha proprietária fornecida por meio de assinaturas, associando adoção ao aprisionamento tecnológico.
Os principais recursos incluem:
Limitações (conforme relatado por usuários no G2):
WEKA oferece uma plataforma de dados de alto desempenho, definida por software, desenvolvida especificamente para cargas de trabalho de IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. WEKA consolida vários tipos de storage em um sistema unificado que funciona perfeitamente em ambientes locais e na nuvem. No entanto, foca no treinamento e não oferece suporte a todo o ciclo de vida da IA.
Os principais recursos incluem:
Limitações (conforme relatado por usuários no G2):
O VAST Data oferece uma plataforma de dados de IA para suportar a escala, velocidade e resiliência exigidas pelos workloads de IA modernos. O VAST aborda as limitações das arquiteturas de storage tradicionais com uma arquitetura flash-first de camada única que elimina gargalos legados. Seu design desagregado separa computação e storage, permitindo escalabilidade independente. No entanto, ele não oferece suporte a todo o pipeline de dados de IA.
Os principais recursos incluem:
Limitações (conforme relatado por usuários no G2):
A Dell AI Data Platform integra PowerScale, ObjectScale e um Dell Data Lakehouse para dar suporte ao ciclo de vida da IA, desde a ingestão e o processamento de dados até a proteção em diferentes ambientes. No entanto, pode ser uma solução pesada de legado, tornando-a menos adequada para IA híbrida e várias nuvens.
Os principais recursos incluem:
Os serviços de storage de IA desempenham um papel crucial ao permitir o desempenho, a flexibilidade e a resiliência que os workloads de IA modernos exigem. À medida que as organizações ampliam o uso de machine learning e modelos com uso intensivo de dados, as soluções de storage tradicionais frequentemente não conseguem lidar com o volume, a velocidade e a variabilidade dos dados de IA.
Ao aproveitar arquiteturas criadas sob medida, gerenciamento de dados inteligente e integração profunda com ecossistemas de IA, esses serviços fornecem a base para o desenvolvimento eficiente de modelos, tempo mais rápido para insight e inovação sustentada em todos os setores.