Organisaties zetten AI in om innovatie te stimuleren, besluitvorming te verbeteren en concurrentievoordeel te behalen. Het succes van AI-initiatieven hangt af van geavanceerde algoritmen en krachtige hardware, maar ook van de onderliggende storage-infrastructuur. In dit artikel lees je welke storage-uitdagingen AI met zich meebrengt en hoe organisaties hun infrastructuur kunnen aanpassen om deze uitdagingen aan te pakken. Zo zijn ze optimaal voorbereid op de snelgroeiende AI-behoeften van de toekomst.
De unieke storage-vereisten van AI
AI-modellen zijn hongerig naar enorme hoeveelheden data in verschillende formaten en snelheden. Dit stelt hoge eisen aan storage-infrastructuur. Traditionele storage-oplossingen voldoen vaak niet aan deze eisen. Organisaties moeten hun huidige storage-technologieën evalueren en optimaliseren om AI-workloads effectief te ondersteunen. Maar wat maakt AI-storage zo uniek?
- Grote hoeveelheden data: AI verwerkt enorme hoeveelheden data, vaak in petabytes. Dit kan gestructureerde data, ongestructureerde data (zoals tekst, afbeeldingen en video) en real-time streaming data omvatten.
- Hoge verwerkingssnelheid: AI-toepassingen vereisen snelle data-invoer en -storage, vooral in sectoren zoals autonoom rijden, fraudedetectie en voorspellend onderhoud.
- Diverse datatypes: AI-modellen werken met verschillende soorten data. Storage moet zowel gestructureerde als ongestructureerde data ondersteunen en eenvoudig toegankelijk maken.
- Hoge prestaties: De snelheid waarmee data wordt gelezen en geschreven heeft direct invloed op de efficiëntie van AI-modellen. Storage moet lage latentie en hoge doorvoer bieden.
Hoe je storage klaar maakt voor AI
AI stelt hoge eisen aan storage, niet alleen qua snelheid en capaciteit, maar ook op het gebied van flexibiliteit en beheer. Naarmate AI-projecten groeien, moeten organisaties ervoor zorgen dat hun storage-infrastructuur meebeweegt. Van prestaties en beveiliging tot kostenbeheersing: wat zijn de belangrijkste aandachtspunten om storage AI-ready te maken?
- Schaalbaarheid: AI-projecten beginnen vaak klein maar groeien snel naarmate modellen complexer worden en datavolumes toenemen. Een flexibele, schaalbare storage-oplossing is essentieel. Object storage helpt bijvoorbeeld bij het beheren van petabytes aan data zonder complexe aanpassingen.
- Hoge prestaties: AI heeft krachtige storage nodig. Latentie, doorvoer en IOPS (input/output operations per second) bepalen hoe snel AI-modellen worden getraind en toegepast. Investeren in NVMe SSD’s vermindert knelpunten en versnelt gegevensverwerking. Door gebruik te maken van gelaagde storage blijven kritieke datasets snel toegankelijk, terwijl minder gebruikte data kosteneffectief wordt opgeslagen.
- Efficiënt databeheer: Een goede organisatie van data verhoogt de effectiviteit van AI-modellen. Data-lifecyclebeheer, deduplicatie en compressie optimaliseren het storage-gebruik en verbeteren de prestaties. Metagegevensbeheer helpt AI-modellen om de juiste datasets snel te vinden en te verwerken.
- Integratie met AI-frameworks: Storage moet naadloos kunnen samenwerken met machine learning-frameworks en dataverwerkingsplatformen. Ondersteuning voor datalakes en parallelle I/O-verwerking versnelt modeltraining en -inference.
- Beveiliging en compliance: AI verwerkt vaak gevoelige gegevens. Beveiligingsmaatregelen zoals encryptie, toegangscontrole en data-masking zijn noodzakelijk. Daarnaast moeten storage-oplossingen voldoen aan wet- en regelgeving zoals GDPR en HIPAA om juridische en financiële risico’s te vermijden.
- Kostenoptimalisatie: AI brengt stijgende storage-kosten met zich mee. Software-defined storage (SDS) scheidt storage-software van hardware. Hierdoor kunnen IT-teams opslagcapaciteit en prestaties onafhankelijk van hardware beheren, wat essentieel is voor het flexibel schalen van AI-workloads die voortdurend groeien. Een mix van high-performance en kosteneffectieve storage voorkomt onnodige uitgaven en ondersteunt duurzame AI-initiatieven.
AI blijft de toekomst vormgeven en een sterke storage-infrastructuur is de sleutel tot succes. Organisaties die de storage-uitdagingen van AI begrijpen en SDS-technologieën benutten, kunnen hun organisaties verzekeren van continue innovatie. Door nu te investeren in schaalbare en efficiënte storage-oplossingen maak je succesvolle AI-projecten mogelijk die ook kosteneffectief blijven.
Dit is een ingezonden bijdrage van DataCore. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.