Sztuczna inteligencja: strategiczna szansa w zakresie magazynowania, której prawdziwa wartość nie została jeszcze w pełni wykorzystana

Dyskusje na temat infrastruktury AI zazwyczaj koncentrują się na kosztach centrów danych, zapotrzebowaniu na energię oraz mocy obliczeniowej potrzebnej do trenowania i uruchamiania modeli, w tym procesorów graficznych (GPU) i wysokowydajnych pamięci masowych. Nie jest to zaskakujące, biorąc pod uwagę ogromne kwoty inwestycji, które trafiają na pierwsze strony gazet. Więcej informacji na temat gotowości infrastruktury AI można znaleźć w naszym innym artykule.

Drugim niezbędnym elementem są oczywiście dane zasilające te modele. Według raportu Uniwersytetu Stanforda „Indeks AI 2025 ”, rozmiar zbiorów danych wykorzystywanych do trenowania dużych modeli językowych (LLM) podwaja się co osiem miesięcy. W praktyce, w miarę tworzenia każdego modelu, część danych jest szybko przesyłana do środowisk organizacji i rozwoju modeli, gdzie szybki dostęp jest kluczowy.

Jednak znaczna ich część będzie musiała poczekać dłużej, aż zespoły ocenią ich przydatność do konkretnego przypadku użycia sztucznej inteligencji — nie pozostaną bezczynne, ale będą chronione i gotowe do szybkiego przeniesienia na ścieżki organizacji, szkolenia i konwersji, gdy zajdzie taka potrzeba.

Z perspektywy pamięci masowej, porusza to kwestię, którą łatwo przeoczyć: zbiory danych nie wymagają tego samego poziomu wydajności na każdym etapie procesu przetwarzania danych w sztucznej inteligencji. Kluczem jest ich gotowość w razie potrzeby – bez konieczności utrzymywania wysokowydajnej i stale dostępnej infrastruktury, która na dużą skalę staje się niepotrzebnie kosztowna.

Pytanie, przed którym stoją planiści infrastruktury, nie brzmi zatem, czy sztuczna inteligencja potrzebuje szybkiej pamięci masowej, ale gdzie organizacje powinny przechowywać ogromne zbiory danych, które będą potrzebne w przyszłości, zanim będą gotowe do przetwarzania. To wybór strategiczny, a nie tylko rutynowa kwestia organizacyjna.

Odpowiedni poziom pojemności pamięci masowej powinien zapewniać ochronę danych i łatwość ich odzyskiwania w ramach przepływów pracy związanych ze sztuczną inteligencją, szkoleniami i transformacją, zapewniać wydajność tylko tam, gdzie praca jest faktycznie wykonywana, a różnicę uwzględniać w budżecie.

Twoje portfolio danych jako zasób strategiczny

Ponieważ misja każdej organizacji jest inna, każda z nich będzie na innym etapie rozwoju AI. Niektóre szybko zareagowały, mając już systemy wdrożone w produkcji, podczas gdy wiele innych wciąż bada, w jaki sposób posiadane przez nie dane mogą wspierać inicjatywy AI – takie jak dokumenty, obrazy, filmy, dzienniki operacyjne i informacje gromadzone w połączonych systemach; lista jest długa.

Z tego powodu znajomość własnych danych szybko staje się przewagą konkurencyjną, a nie tylko rutynowym zadaniem IT. Formularze są dostępne dla każdego, więc Twoje dane stanowią Twoją przewagę konkurencyjną – o ile masz do nich dostęp i możesz je szeroko wykorzystywać.

Najszybciej będą działać organizacje, które już wiedzą, co mają, gdzie znajdują się te dane i jak szybko je wdrożyć. Znalezienie połączenia między pytaniem biznesowym a danymi, które na nie odpowiadają, stało się miarą szybkości realizacji i sukcesu firmy. Więcej informacji na temat gotowości infrastruktury AI można znaleźć w naszym artykule: Czas sprawności: Nowy standard gotowości infrastruktury AI.

Dane nie są zatem jedynie danymi wejściowymi dla sztucznej inteligencji: to one kształtują model. Im więcej danych organizacja może wykorzystać, tym dokładniejsze i bardziej szczegółowe stają się narzędzia, które powstają w jej wyniku. Dlatego podstawowym założeniem powinno być to, że niemal wszystko, co posiada firma, może być użyteczne.

Tradycyjnym podejściem było przechowywanie dużych zbiorów danych w jeziorze danych na dysku do momentu, aż będą potrzebne do dalszego przetwarzania. Jednak wraz ze wzrostem rozmiaru zbiorów danych rosną również koszty. Jeśli każdy kandydat na zbiór danych musi zawsze działać w oparciu o infrastrukturę o wysokiej wydajności, koszty będą decydować o maksymalnej ilości danych, na których utrzymanie organizacja będzie mogła sobie pozwolić.

Wyzwaniem jest zatem zapewnienie dostępności wszystkich danych na potrzeby przepływu pracy w zależności od potrzeb, tak aby decydującym czynnikiem był przypadek użycia, a nie rachunek za przechowywanie danych.

Historia taśmy magnetycznej

Mądrym posunięciem nie jest zatem zwiększanie wydatków, ale zaprzestanie ich przepłacania tam, gdzie istnieje lepsze rozwiązanie. Okazuje się, że jedną z najmocniejszych odpowiedzi jest technologia, która nigdy nie przestała się rozwijać: taśma magnetyczna. Większość ludzi nadal kojarzy ją z długoterminowym tworzeniem kopii zapasowych i archiwizacją – rolą, którą nadal spełnia w sposób godny podziwu – jednak kolejne generacje napędów LTO zmieniły jej pojemność, wydajność i bezpieczeństwo, podczas gdy branża skupiła się na innych rozwiązaniach.

Najnowsze technologie i systemy pasków magnetycznych zachowują się teraz jak każda inna warstwa infrastruktury pamięci masowej, gotowa do odbioru danych z dużą prędkością po zakończeniu przetwarzania lub trenowania. Ekonomiczna opłacalność pasków rośnie wraz ze wzrostem wolumenu danych. W wielopetabajtowych zastosowaniach AI koszt terabajta stanowi ułamek kosztów infrastruktury flash, a nawet dysków twardych (HDD). Wydajność i pojemność można również skalować niezależnie, dodając więcej dysków w celu zwiększenia szybkości transferu i więcej pasków w celu zwiększenia pojemności.

Biorąc pod uwagę wyjątkową efektywność energetyczną taśm, ta technologia pamięci masowej wyróżnia się jako strategiczna funkcjonalność, którą należy zintegrować z centrum danych, umożliwiając organizacji utrzymanie wszystkich zasobów danych w użyciu przy przewidywalnie skalowalnych kosztach i wspierając gotowość infrastruktury AI.

Bezpieczniejsze miejsce dla cennych danych

Koszty przechowywania i eksploatacji są często głównymi czynnikami decydującymi o zatwierdzeniu projektu, ale bezpieczeństwo jest dla wielu osób kwestią priorytetową. W tym przypadku taśmy magnetyczne oferują coś, czego tradycyjne, połączone z internetem metody przechowywania danych nie są w stanie zapewnić strukturalnie. Szyfrowanie jest obsługiwane na poziomie sprzętowym, bezpośrednio w samej taśmie. Nośniki WORM (Write Once, Read Many Times) zapewniają fizyczną niezmienność zbioru danych, uniemożliwiając ich ponowne zapisanie.

Jeśli chodzi o najcenniejsze materiały, całe zbiory taśm mogą opuścić bibliotekę taśm i być przechowywane w bezpiecznej lokalizacji lub poza nią – całkowicie offline, w pełni odizolowane bezprzewodowo i chronione przed wszelkimi zagrożeniami, które mogłyby wystąpić w środowisku produkcyjnym. Odzwierciedla to wagę zwiększania odporności i odporności cybernetycznej.

Najważniejszym aspektem budowania ścieżek danych i sztucznej inteligencji w organizacji jest zapewnienie, że dane są gotowe do wdrożenia z odpowiednim poziomem wydajności w momencie, gdy są potrzebne. Dane są paliwem dla modeli tworzonych przez organizację, decyzji, które podejmuje, i szybkości, z jaką reaguje na te czynniki.

Paski magnetyczne sprawiają, że przechowywanie całego tego „paliwa danych” na dużą skalę staje się przystępne cenowo, chroniąc to, co niezastąpione, i umożliwiając uruchamianie dowolnej jego części na żądanie. Zintegruj je już teraz, a możliwości wykorzystania Twoich danych nie będą już ograniczone tym, na co Cię stać; staną się kluczem do wyprzedzenia konkurencji, idealnie wpisując się w przyszłość sztucznej inteligencji.