La IA está cambiando lo que significa construir sistemas de datos eficientes.
Dos tercios de las empresas esperan que GenAI aumente los volúmenes de datos almacenados. Pero solo alrededor de un tercio dice que su infraestructura está “totalmente optimizada para GenAI”. Es fundamental diseñar arquitecturas de centros de datos capaces de soportar las cargas de trabajo de IA y la cantidad cada vez mayor de datos que requieren.
Cada modelo entrenado, cada vídeo analizado y cada simulación refinada genera una ola de datos que deben almacenarse y reutilizarse. ¿Pueden las arquitecturas y los modelos de negocio seguir el ritmo de la creación de datos? Gracias a los niveles, sí.
Cómo la estratificación de datos optimiza el rendimiento y la escalabilidad de la IA
La clasificación de datos mantiene la información en el lugar correcto en el momento correcto. Es la forma en que la infraestructura equilibra el rendimiento, la escala y el costo sin necesidad de realizar ajustes manuales constantes.
- Los niveles de acceso en tiempo real manejan ráfagas activas de lectura intensiva, y la memoria y el flash a menudo las respaldan.
- Los niveles de acceso frecuente atienden actividades mixtas y los clústeres de almacenamiento de disco duro los sustentan de manera eficiente a escala.
- Los niveles de capacidad masiva retienen grandes conjuntos de datos, por lo que permanecen disponibles para su reutilización y análisis, mientras que los discos duros de alta capacidad los anclan para lograr el menor costo por terabyte y un rendimiento óptimo.
La clasificación por niveles no tiene que ver con jerarquía, sino con armonía. Cada capa cumple una función distinta y juntas hacen que el sistema sea más rápido, más eficiente, escalable y sostenible.
Los datos creados por aplicaciones impulsadas por IA no siguen un camino recto: fluyen a través de múltiples niveles a medida que se capturan, procesan, entrenan, refinan y vuelven a entrenar para desbloquear su verdadero valor. La clasificación por niveles convierte ese flujo infinito de datos en una ventaja: mantiene una mayor cantidad de datos productivos en lugar de inactivos. Asegura que no se pierdan resultados valiosos. Los equipos codifican datos con ubicación de políticas, etiquetas de ciclo de vida y telemetría. El objetivo: mantener el conjunto de trabajo cerca del cómputo y mantener el conjunto profundo asequible, duradero y listo cuando se lo necesite.
Cómo el almacenamiento por niveles permite que el entrenamiento de la IA sea rápido y eficiente
Las GPU sólo son rentables cuando se les suministra una gran cantidad de datos con la suficiente rapidez como para mantenerse ocupadas. Los sistemas de disco duro modernos brindan una respuesta de milisegundos: lo suficientemente rápida para mantener el entrenamiento y la inferencia de la IA en movimiento. La memoria y el flash manejan el caché mientras que los discos duros proporcionan la profundidad. Es por eso que aproximadamente el 85% de los datos en la nube todavía residen en discos duros1: la escala depende de una capacidad que sea alta y asequible.
La clasificación en niveles permite que los petabytes de resultados eviten saturar la infraestructura de alto costo o desaparecer antes de que se pueda entrenar el siguiente modelo. Esto hace que la reutilización sea práctica: la misma base de datos puede alimentar la capacitación de hoy, los ajustes de mañana y las auditorías de gobernanza del futuro. La planificación de la capacidad se convierte en una palanca, no en una restricción.
La eficiencia es el nuevo rendimiento
La organización en niveles ayuda a las empresas a utilizar la infraestructura existente de forma óptima. Previene el aprovisionamiento excesivo, reduce el consumo de energía en estado inactivo y extiende la vida útil de los activos. A nivel de sistema, los niveles basados en disco duro ofrecen una fuerte ventaja en términos del costo total de propiedad.
Las densidades de área más altas (unidades diseñadas para aplicaciones que requieren gran cantidad de datos) significan más terabytes por eje, menos racks para alimentar y enfriar, y menor energía por terabyte. El resultado es una mayor eficiencia sin sacrificar la velocidad ni la resistencia.
Cómo el almacenamiento por niveles reduce el consumo de energía y favorece la IA sostenible
A gran escala, la eficiencia a menudo equivale a sostenibilidad. Trasladar datos a los que se accede con poca frecuencia a niveles de alta capacidad y eficiencia energética reduce las emisiones operativas.
Un modelado reciente a nivel de sistema respalda esto: los racks de discos duros utilizan aproximadamente cuatro veces menos energía y emiten alrededor de 10 veces menos carbono incorporado que los racks SSD de igual capacidad.2
Las prácticas circulares, como la renovación y redistribución de unidades o la redistribución de elementos de tierras raras en la cadena de suministro, reducen el carbono incorporado y extienden la vida útil.
Menos unidades, ciclos de vida más largos y menos desperdicio: estos son beneficios tangibles que el almacenamiento en niveles3 hace posible.
Cómo las empresas tienen éxito
La huella de datos de la IA seguirá expandiéndose. La clasificación por niveles es la manera en que las empresas se mantienen a la vanguardia, con velocidad donde se la necesita, escala donde se la demanda y sostenibilidad en todo momento.
A gran escala, los discos duros siguen siendo la columna vertebral de ese equilibrio: permiten rendimiento, asequibilidad y eficiencia, todo a la vez.
Así es como la estratificación ofrece ventajas a escala. Mantiene los datos correctos en el lugar correcto en el momento adecuado.
El potencial pleno de la IA requiere datos y el almacenamiento que los respalda.
Notas al pie de página
- Análisis de Seagate de múltiples informes de analistas de la industria.
- HotCarbon 2024, “Un llamado a la investigación sobre las emisiones de almacenamiento.”
- Año fiscal 2024: más de 1,8 millones de unidades volvieron a estar en servicio (Circularidad de Seagate); Año fiscal 2023: 1,19 millones de unidades volvieron a estar en servicio (página Seagate Planet, “Circularidad”).
