Data yang tepat, tempat yang tepat, waktu yang tepat

AI mengubah arti membangun sistem data yang efisien.

Dua pertiga perusahaan mengharapkan AI generatif dapat meningkatkan volume data tersimpan. Namun, hanya sekitar sepertiga yang mengatakan infrastruktur mereka “sepenuhnya dioptimalkan untuk AI generatif”. Sangat penting untuk merancang arsitektur pusat data yang mampu mendukung beban kerja AI dan semakin banyak data yang diperlukannya.

Setiap model yang dilatih, video yang dianalisis, dan simulasi yang disempurnakan menghasilkan gelombang data yang harus disimpan dan digunakan kembali. Apakah arsitektur dan model bisnis dapat mengimbangi kecepatan pembuatan data? Ya, berkat adanya tiering.

Cara tingkatan data mengoptimalkan performa dan skala AI

Tingkatan data menjaga informasi berada di tempat yang tepat pada waktu yang tepat. Begitulah cara infrastruktur menyeimbangkan performa, skala, dan biaya tanpa penyesuaian manual yang konstan.

• Tingkatan akses secara real-time menangani peningkatan baca berat yang aktif, dengan memori dan flash sering kali mendukungnya.
• Tingkatan akses yang sering melayani aktivitas campuran dan kluster penyimpanan hard disk, yang menjaganya secara efisien dalam skala besar.
• Tingkatan kapasitas besar menyimpan kumpulan data besar, sehingga tetap tersedia untuk penggunaan kembali dan analisis, sementara hard disk berkapasitas tinggi menampungnya untuk biaya per terabyte terendah dan performa optimal.

Tiering bukan tentang hierarki, tetapi tentang harmoni. Setiap lapisan memiliki peran berbeda dan bersama-sama membuat sistem lebih cepat, efisien, terukur, dan berkelanjutan.

Data yang dibuat oleh aplikasi berbasis AI tidak mengikuti jalur yang lurus, tetapi mengalir melalui beberapa tingkatan saat diambil, diproses, dilatih, disempurnakan, dan dilatih ulang untuk mengungkap nilai sebenarnya. Tiering mengubah aliran data tak terbatas menjadi suatu keuntungan: menjaga lebih banyak data Anda tetap produktif, alih-alih tidak aktif. Ini memastikan hasil yang berharga tidak terbuang sia-sia. Tim mengodifikasi data dengan penempatan kebijakan, tag masa pakai, dan telemetri. Sasaran: menjaga perangkat kerja tetap dekat dengan komputer dan menjaga perangkat dalam tetap terjangkau, tahan lama, dan siap saat digunakan.

Cara penyimpanan bertingkat menjaga pelatihan AI tetap cepat dan efisien

GPU hanya memberikan hasil saat diberikan data berkapasitas besar yang cukup cepat agar tetap sibuk. Sistem hard disk modern memberikan respons tingkat milidetik, yang cukup cepat untuk menjaga pelatihan dan inferensi AI tetap berjalan. Memori dan flash menangani cache, sementara hard disk memberikan kedalaman. Itulah alasan sekitar 85% data cloud masih berada di hard disk¹: skala bergantung pada kapasitas yang tinggi dan terjangkau.

Tiering memungkinkan petabyte output menghindari infrastruktur berbiaya sangat tinggi atau menghilang sebelum dapat melatih model berikutnya. Hal ini membuat penggunaan kembali menjadi praktis: basis data yang sama dapat digunakan untuk pelatihan saat ini, penyempurnaan di esok hari, dan audit tata kelola di masa mendatang. Perencanaan kapasitas menjadi kemudahan, bukan kendala.

Efisiensi adalah performa baru

Tiering membantu perusahaan menggunakan infrastruktur yang ada secara optimal. Tiering mencegah penyediaan berlebih, memangkas pemakaian daya diam, dan memperpanjang masa pakai aset. Pada tingkat sistem, tingkatan berbasis hard disk memberikan keunggulan total biaya kepemilikan yang kuat.

Densitas area yang lebih tinggi—hard disk yang dibuat untuk aplikasi yang membutuhkan banyak data—berarti lebih banyak terabyte per putaran, lebih sedikit rak yang perlu diberi daya dan didinginkan, serta energi per terabyte yang lebih rendah. Hasilnya adalah efisiensi yang lebih baik tanpa mengorbankan kecepatan atau ketahanan.

Cara penyimpanan bertingkat mengurangi penggunaan energi dan mendukung AI yang berkelanjutan

Dalam skala besar, efisiensi sering kali sama dengan keberlanjutan. Memindahkan data yang jarang diakses ke tingkatan yang hemat daya dan berkapasitas tinggi akan mengurangi emisi operasional.

Pemodelan tingkat sistem terbaru mendukung hal ini: rak hard disk menggunakan daya sekitar empat kali lebih sedikit dan mengemisikan kandungan karbon sekitar 10 kali lebih sedikit daripada rak SSD dengan kapasitas yang sama.²

Praktik sirkular—seperti memperbarui dan menggunakan kembali hard disk atau menggunakan kembali elemen arde yang langka ke dalam rantai pasokan—mengurangi kandungan karbon dan memperpanjang masa pakai.

Lebih sedikit hard disk, lebih lama masa pakai, dan lebih sedikit limbah: ini adalah keuntungan nyata yang dapat diwujudkan penyimpanan bertingkat³.

Cara perusahaan berhasil

Ukuran data AI hanya akan terus berkembang. Tiering adalah cara perusahaan tetap menjadi yang terdepan, dengan kecepatan yang diberikan saat diperlukan, diskalakan saat diminta, dan keberlanjutan secara menyeluruh.

Dalam skala besar, hard disk tetap menjadi tulang punggung keseimbangan itu: memungkinkan performa, keterjangkauan, dan efisiensi sekaligus.

Begitulah cara tiering memberikan keuntungan dalam skala besar. Tiering menyimpan data yang tepat di tempat yang tepat pada waktu yang tepat.

Potensi penuh AI memerlukan data, dan penyimpanan yang mendukungnya.

Catatan Kaki

1. Analisis Seagate terhadap beberapa laporan analis industri.
2. HotCarbon 2024, “A Call for Research on Storage Emissions”.
3. TF 2024: lebih dari 1,8 juta hard disk kembali berfungsi (Seagate Circularity); TF 2023: 1,19 juta hard disk ditingkatkan agar kembali berfungsi (halaman Seagate Planet, “Circularity”).