Een nieuwe kijk op de opslagstrategie voor het AI-tijdperk
Naarmate AI-workloads toenemen, worden gegevens zowel de bron van intelligentie als de bottleneck die deze intelligentie beperkt
AI brengt nieuwe druk op de infrastructuur met zich mee, waarvoor traditionele bedrijfsmodellen nooit zijn ontworpen
Bij traditionele opslagmodellen lag de nadruk op het bewaren van gegevens. Bij AI-workloads wordt steeds meer prioriteit gegeven aan opvraagsnelheid, toegankelijkheid en een constante doorvoercapaciteit in alle omgevingen.
Naarmate de hoeveelheid data zich uitbreidt over edge-, cloud- en core-omgevingen, leiden gecentraliseerde bedrijfsmodellen tot toenemende inefficiënties op het gebied van latentie, kosten en schaalbaarheid.
Schaalvergroting door uitsluitend de fysieke ruimte uit te breiden, wordt steeds duurder naarmate AI-omgevingen groeien.
Organisaties die zich baseren op kortetermijnplanning, krijgen vaak te maken met toenemende operationele complexiteit en een tragere schaalbaarheid van de infrastructuur naarmate de vraag naar AI toeneemt.
De afdelingen Infrastructuur, Bedrijfsvoering, Financiën en AI-leiding hebben in toenemende mate behoefte aan op elkaar afgestemde planningsmodellen om AI effectief op te schalen.
Om het rendement op investeringen in AI te maximaliseren, moet de opslagcapaciteit gelijke tred houden met de investeringen in rekenkracht. Als de opslag traag is, draait de rekenkracht onbenut, presteren de GPU’s ondermaats en stagneert de productiviteit. De financiële resultaten zijn afhankelijk van de opslagstrategie.
Moderne AI-infrastructuur dwingt organisaties er steeds meer toe om opnieuw na te denken over de manier waarop gegevens worden opgeslagen, geraadpleegd en opgeschaald.
AI-workloads halen gegevens steeds vaker naar de plek waar ze worden gegenereerd en gebruikt. Bij het opstellen van een opslagstrategie moet rekening worden gehouden met de plek waar de gegevens moeten worden opgeslagen, niet met de plek waar ze in het verleden stonden.
Moderne strategieën zijn erop gericht om gegevens op flexibele wijze te verplaatsen en te rangschikken binnen verschillende opslagomgevingen en op verschillende soorten media, op basis van doorvoercapaciteit, toegangspatronen, opslagcapaciteit en bestuursvereisten van AI-workloads.
Nu stroomverbruik en ruimte de belangrijkste beperkende factoren worden in AI-datacenters, zijn terabytes per watt en per vierkante voet de nieuwe optimalisatiemaatstaven voor het realiseren van kostenefficiënte inferentie op grote schaal.
De meest duurzame opslagstrategieën houden rekening met nieuwe gegevenstypen, werklasten en verbruiksmodellen, waarbij de aanschaf van opslagcapaciteit wordt afgestemd op AI-roadmaps en capaciteitsplanning voor de lange termijn.
U leert het volgende:
Seagate werkt samen met veel van ’s werelds meest datagestuurde organisaties om hen te ondersteunen bij de groei van infrastructuur op AI-schaal, de toegankelijkheid daarvan en de planning op de lange termijn.
Dit raamwerk is bedoeld om leidinggevenden binnen ondernemingen te helpen beter inzicht te krijgen in waar infrastructuurbeperkingen zich voordoen — en hoe zij zich kunnen voorbereiden op wat er nog komen gaat.
Ontwikkeld voor data-infrastructuur op AI-schaal
Mozaic™ is een baanbrekend harde-schijfplatform dat gebruikmaakt van HAMR-technologie om een extreme opslagdichtheid op schaal te bieden, waardoor de capaciteitsuitbreiding van datacenters wordt versneld en klanten kunnen gelijke tred houden met de snelle opkomst van AI-gedreven innovatie.
De systemen van Exos integreren Seagate-schijven en -behuizingen in een uitgebreid assortiment dat is geoptimaliseerd voor extreme opslagdichtheid, robuuste duurzaamheid en uiterst hoge efficiëntie.
De Exos harde schijven van Seagate bieden een uitzonderlijke opslagcapaciteit en energie-efficiëntie voor AI en data-intensieve toepassingen in geavanceerde cloud- en bedrijfsomgevingen.