A IA está mudando o significado de construir sistemas de dados eficientes.
Dois terços das empresas esperam que a GenAI aumente o volume de dados armazenados. Mas apenas cerca de um terço deles dizem que sua infraestrutura está “totalmente otimizada para GenAI”. É fundamental projetar arquiteturas de data center capazes de suportar cargas de trabalho de IA e o volume cada vez maior de dados que elas exigem.
Cada modelo treinado, cada vídeo analisado e cada simulação refinada gera uma onda de dados que precisa ser armazenada e reutilizada. Será que as arquiteturas e os modelos de negócio conseguem acompanhar o ritmo da criação de dados? Graças ao sistema de níveis, sim.
Como o armazenamento em camadas de dados otimiza o desempenho e a escalabilidade da IA
O armazenamento em camadas de dados mantém as informações no lugar certo e na hora certa. É assim que a infraestrutura equilibra desempenho, escalabilidade e custo sem ajustes manuais constantes.
- Camadas de acesso em tempo real lidam com rajadas ativas e com grande volume de leitura, com memória e flash frequentemente suportando isso.
- Níveis de acesso frequente atendem a atividades mistas e clusters de armazenamento de disco rígido os sustentam de forma eficiente em escala.
- Camadas de alta capacidade retêm grandes conjuntos de dados, para que permaneçam disponíveis para reutilização e análise, enquanto discos rígidos de alta capacidade os ancoram para o menor custo por terabyte e desempenho ideal.
A organização em níveis não tem a ver com hierarquia; tem a ver com harmonia. Cada camada desempenha um papel distinto e, juntas, tornam o sistema mais rápido, eficiente, escalável e sustentável.
Os dados criados por aplicações baseadas em IA não seguem um caminho reto — eles fluem por várias camadas à medida que são capturados, processados, treinados, refinados e re-treinados para revelar seu verdadeiro valor. O armazenamento em camadas transforma esse fluxo infinito de dados em uma vantagem: mantém uma maior quantidade de dados produtivos em vez de ociosos. Isso garante que resultados valiosos não sejam perdidos. As equipes codificam dados com posicionamento de políticas, tags de ciclo de vida e telemetria. O objetivo: manter o conjunto de trabalho próximo ao poder computacional e garantir que o conjunto profundo seja acessível, durável e esteja pronto para uso quando necessário.
Como o armazenamento em camadas mantém o treinamento de IA rápido e eficiente
As GPUs só compensam quando recebem um grande volume de dados com rapidez suficiente para se manterem ocupadas. Os sistemas de disco rígido modernos oferecem respostas em nível de milissegundos — rápidas o suficiente para manter o treinamento e a inferência de IA em andamento. A memória flash e a memória cache, enquanto os discos rígidos fornecem a profundidade de armazenamento. É por isso que cerca de 85% dos dados na nuvem ainda residem em discos rígidos1: a escalabilidade depende de uma capacidade que seja alta e acessível.
O armazenamento em camadas permite que petabytes de dados de saída evitem sobrecarregar a infraestrutura de alto custo ou desaparecer antes que possam treinar o próximo modelo. Isso torna a reutilização viável: o mesmo banco de dados pode alimentar o treinamento hoje, o aprimoramento amanhã e as auditorias de governança no futuro. O planejamento de capacidade passa a ser uma alavanca, e não uma restrição.
Eficiência é o novo desempenho.
O gerenciamento em camadas ajuda as empresas a utilizarem a infraestrutura existente de forma otimizada. Isso evita o provisionamento excessivo, reduz o consumo de energia em modo ocioso e prolonga a vida útil dos ativos. Em termos de sistema, as configurações baseadas em discos rígidos oferecem uma forte vantagem em termos de custo total de propriedade.
Densidades de área mais altas — unidades projetadas para aplicações que exigem grande quantidade de dados — significam mais terabytes por eixo, menos racks para alimentar e refrigerar e menor consumo de energia por terabyte. O resultado é maior eficiência sem sacrificar a velocidade ou a resiliência.
Como o armazenamento em camadas reduz o consumo de energia e apoia a IA sustentável
Em grande escala, a eficiência muitas vezes equivale à sustentabilidade. A transferência de dados acessados com pouca frequência para camadas de alta capacidade e baixo consumo de energia reduz as emissões operacionais.
Modelagens recentes em nível de sistema comprovam isso: racks de discos rígidos usam aproximadamente quatro vezes menos energia e emitem cerca de 10 vezes menos carbono incorporado do que racks de SSDs de capacidade igual.2
Práticas circulares — como a reforma e reutilização de sistemas ou a reinserção de elementos de terras raras na cadeia de suprimentos — reduzem o carbono incorporado e prolongam a vida útil.
Menos unidades, ciclos de vida mais longos e menos desperdício: estes são ganhos tangíveis que o armazenamento em camadas3 torna possível.
Como as empresas têm sucesso
A pegada de dados da IA só tende a continuar crescendo. A estrutura em níveis é a forma como as empresas se mantêm à frente, oferecendo velocidade onde é necessário, escalabilidade onde é exigida e sustentabilidade em todos os níveis.
Em larga escala, os discos rígidos continuam sendo a espinha dorsal desse equilíbrio: possibilitando desempenho, preço acessível e eficiência, tudo ao mesmo tempo.
É assim que a segmentação por níveis proporciona vantagem em grande escala. Isso mantém os dados corretos no lugar certo e na hora certa.
Todo o potencial da IA requer dados — e o armazenamento que os sustenta.
Notas de rodapé
- Análise da Seagate com base em diversos relatórios de analistas do setor.
- HotCarbon 2024, “Um apelo à pesquisa sobre emissões de armazenamento.”
- Ano fiscal de 2024: mais de 1,8 milhão de unidades retornaram ao serviço (Circularidade da Seagate); Ano fiscal de 2023: 1,19 milhão de unidades voltaram a funcionar (Seagate Planet página, “Circularidade”).
