Mengubah Strategi Penyimpanan untuk Era AI
Seiring meningkatnya beban kerja AI, data menjadi sumber kecerdasan sekaligus hambatan.
AI menghadirkan tekanan infrastruktur baru yang tidak pernah dirancang untuk ditangani oleh model operasi lama
Model penyimpanan lama memprioritaskan retensi. Beban kerja AI semakin memprioritaskan kecepatan pengambilan data, aksesibilitas, dan keluaran berkelanjutan di berbagai lingkungan.
Seiring dengan meluasnya data di lingkungan tepi jaringan, cloud, dan inti, model operasi terpusat menciptakan inefisiensi yang semakin besar dalam hal latensi, biaya, dan skalabilitas.
Meningkatkan skala hanya melalui perluasan ukuran menjadi semakin mahal seiring dengan pertumbuhan lingkungan AI.
Organisasi yang mengandalkan perencanaan jangka pendek sering kali menghadapi peningkatan kompleksitas operasional dan skalabilitas infrastruktur yang lebih lambat seiring dengan percepatan permintaan akan AI.
Kepemimpinan di bidang infrastruktur, operasional, keuangan, dan AI semakin membutuhkan model perencanaan yang selaras untuk meningkatkan skala AI secara efektif.
Untuk memaksimalkan ROI dari AI, penyimpanan harus ditingkatkan seiring dengan investasi komputasi. Jika penyimpanan mengalami keterlambatan, daya komputasi tidak akan bergerak, GPU akan berperforma buruk, dan produktivitas akan terhenti. Performa keuangan bergantung pada strategi penyimpanan.
Infrastruktur AI modern semakin mengharuskan organisasi untuk memikirkan kembali cara data disimpan, diakses, dan diskalakan.
Beban kerja AI semakin banyak menarik data ke tempat data tersebut dihasilkan dan dikonsumsi. Strategi penyimpanan harus mempertimbangkan tempat data ingin disimpan, bukan tempat data tersebut pernah disimpan sebelumnya.
Strategi modern merencanakan pergerakan dan pengelompokan data yang lancar di berbagai lingkungan penyimpanan dan jenis media berdasarkan keluaran, pola akses, kapasitas, serta persyaratan tata kelola beban kerja AI.
Karena daya dan ruang menjadi kendala utama di pusat data AI, terabyte per watt dan per kaki persegi menjadi metrik optimasi baru untuk menghadirkan ekonomi inferensi dalam skala besar.
Strategi penyimpanan yang paling tangguh mengantisipasi jenis data, beban kerja, dan model konsumsi baru, menyelaraskan pengadaan penyimpanan dengan rencana AI serta perencanaan kapasitas jangka panjang.
Anda akan mempelajari:
Seagate bekerja sama dengan banyak organisasi yang paling berorientasi pada data di dunia untuk membantu menavigasi pertumbuhan infrastruktur skala AI, aksesibilitas, dan perencanaan jangka panjang.
Kerangka kerja ini dirancang untuk membantu para pemimpin perusahaan lebih memahami titik kendala infrastruktur muncul — dan cara mempersiapkan diri untuk hal yang akan terjadi selanjutnya.
Dirancang untuk infrastruktur data skala AI
Mozaic™ adalah platform hard disk inovatif yang memanfaatkan teknologi HAMR untuk menghadirkan densitas penyimpanan ekstrem dalam skala besar, mempercepat perluasan kapasitas pusat data, dan membantu pelanggan mengikuti perkembangan pesat inovasi berbasis AI.
Sistem Exos mengintegrasikan hard disk dan enklosur Seagate ke dalam portofolio komprehensif yang dioptimalkan untuk densitas ekstrem, daya tahan tinggi, dan efisiensi super.
Hard disk Exos Seagate menghadirkan kapasitas penyimpanan dan efisiensi daya yang luar biasa untuk aplikasi AI dan intensif data di lingkungan cloud dan perusahaan yang canggih.