Устойчивость ленточного хранения данных в эпоху искусственного интеллекта (AI)
Искусственный интеллект меняет всё вокруг – способы работы, инноваций, конкуренции и общения. Когда организации создают и обучают системы ИИ, возникает одна из главных проблем: управление данными и результатами в колоссальном масштабе.
Обучение крупных языковых моделей, анализ потокового видео или проведение симуляций на основе десятилетий научных данных требуют инфраструктуры, способной эффективно и безопасно обрабатывать петабайты данных. SSD-накопители (Flash) и жесткие диски критически важны для высокопроизводительных задач, однако не ограничиваются только ими.
Все чаще IT-руководители осознают, что ленточное хранение информации, часто рассматриваемое как «устаревшая инфраструктура», актуально и абсолютно необходимо в эпоху ИИ. Технологии на ленте постоянно развиваются: современный уровень позволяет создавать интеллектуальное решение, которое соответствует требованиям современных рабочих процессов в области искусственного интеллекта.
Рассмотрим данные: обучение одного крупного языкового модели может потребовать от сотен терабайтов до нескольких петабайтов данных — документов, изображений, звуковых файлов и огромного объема неструктурированной информации. И это только одна рабочая нагрузка. Научные проекты в таких областях, как прогнозирование погоды, физика элементарных частиц и геномные исследования, генерируют громадные массивы сенсоров и визуализационных данных, быстро достигая масштабов эксабайт.
Главное — ИИ расширяет не только границы инноваций, но и пределы инфраструктуры для работы с данными. Организации, которые не готовятся к этой приливной волне, рискуют остаться позади своих конкурентов.
Чтобы справиться с вызовами искусственного интеллекта, многие организации вынуждены переосмыслить традиционную инфраструктуру хранения данных, стремясь сбалансировать производительность, затраты и устойчивость на масштабном уровне.
Широко известно: хранить все данные исключительно на NVMe или flash крайне дорого. Твердотельные диски (spinning disks) менее затратны, но потребляют огромное количество энергии. Использование архивов в публичных облаках, таких как Amazon Glacier, дает гибкость, но дополнительные расходы, риск привязки к поставщику и непредсказуемое время извлечения данных могут привести к неприятным сюрпризам для клиентов.
Вот где ленточное хранилище оказывается наиболее полезным. С помощью стандартизированного линейного ленточного формата (LT-O) организации могут экономически хранить огромные объемы данных на десятилетия, обеспечивая доступность исторической информации для будущих инициатив в области искусственного интеллекта.
Для критически важных задач, не требующих высокой производительности транзакций, лента предоставляет идеальное сочетание доступности, масштабируемости и надежности.
Следующая волна регулирования в сфере ИИ уже наступает, трансформируя подходы организаций к хранению данных и требованиям инфраструктуры. Регуляторные нормы начинают формироваться — начиная с ЕС с их законодательством об искусственном интеллекте (AI Act) и заканчивая новыми правилами на уровне отдельных штатов США.
