Almacenamiento para inteligencia artificial
¿Qué es el almacenamiento para inteligencia artificial?
El almacenamiento para inteligencia artificial es una infraestructura especializada, diseñada para cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Incluye opciones de almacenamiento escalable de alto rendimiento para gestionar volúmenes de datos masivos producidos por aplicaciones de inteligencia artificial, de modo que garantiza la rapidez en el acceso y el procesamiento de los datos. Con frecuencia, estos sistemas de almacenamiento cuentan con tecnologías como la reducción de datos, que incluye la deduplicación y la compresión, y la organización en niveles, para maximizar la efectividad y reducir costes. Además, el almacenamiento para inteligencia artificial enfatiza firmemente la seguridad de datos, al emplear control de acceso y cifrado para proteger los datos privados. La integración del marco de inteligencia artificial optimiza el acceso a los datos y su procesamiento, lo que permite el desarrollo de aplicaciones de IA y ML.
- La importancia del almacenamiento para inteligencia artificial
- Cómo elegir el almacenamiento para inteligencia artificial adecuado
- Optimizar el almacenamiento para inteligencia artificial
- Proteger los datos con almacenamiento para inteligencia artificial
- Tendencias del almacenamiento para inteligencia artificial
- HPE y el almacenamiento para inteligencia artificial
La importancia del almacenamiento para inteligencia artificial
La necesidad de contar con soluciones de almacenamiento para cargas de trabajo de inteligencia artificial es cada vez mayor, al extenderse la tecnología de IA progresivamente por todos los sectores. Aquí, queremos enfatizar el valor del almacenamiento para inteligencia artificial en la gestión de trabajos con un uso intensivo de datos, para ayudar en la inferencia de modelos y en el entrenamiento, además de para resolver cualquier problema asociado.
- Almacenamiento para inteligencia artificial y cargas de trabajo con un uso intensivo de datos: las etapas de agregación y preparación de datos de la inteligencia artificial utilizan enormes volúmenes de datos y requieren una gran capacidad de almacenamiento. Para gestionar las cantidades masivas de datos que producen las cargas de trabajo de inteligencia artificial y proporcionar acceso y procesamiento fluidos, resulta esencial contar con soluciones de almacenamiento efectivas.
- El almacenamiento en la inferencia y el entrenamiento del modelo de IA: las etapas de entrenamiento, ajuste e inferencia de la inteligencia artificial son las que presentan las mayores demandas de rendimiento. Estas etapas del pipeline de datos de inteligencia artificial deben contar con soluciones de almacenamiento efectivas, que entreguen alto rendimiento para las operaciones tanto de lectura como de escritura. Es necesario recuperar y guardar grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de forma repetida, incluso para los procesos de puntos de control. Se necesitan datos en tiempo real para predicciones y evaluaciones de inferencia precisas. Unas soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial efectivas mejorarán el rendimiento tanto de las actividades de entrenamiento como de las de inferencia, al facilitar la aceleración de la recuperación y el procesamiento de los datos.
- Desafíos con el almacenamiento para inteligencia artificial: la escalabilidad, el rendimiento y la gestión de datos son algunas de las dificultades en el almacenamiento para inteligencia artificial. Para admitir conjuntos de datos de inteligencia artificial cada vez más grandes, los sistemas de almacenamiento deben poder expandirse sin esfuerzo. El procesamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial requiere un almacenamiento de alto rendimiento. Las implementaciones de almacenamiento para inteligencia artificial también deben incorporar la reducción de datos, incluidas la deduplicación y la compresión, para maximizar la eficiencia del almacenamiento y reducir costes, y todo ello teniendo en cuenta las barreras adicionales que imponen la seguridad de datos y el cumplimiento normativo. Alcanzar el potencial completo de las aplicaciones de IA y ML exige abordar estos desafíos.
Cómo elegir el almacenamiento para inteligencia artificial adecuado
A medida que las empresas integran cada vez más la inteligencia artificial en sus operaciones, resulta crucial elegir la solución de almacenamiento más adecuada. Para la selección del almacenamiento para inteligencia artificial, es necesario analizar las necesidades de las cargas de trabajo de IA y evaluar distintas soluciones de almacenamiento.
- Elección del almacenamiento para inteligencia artificial: las capacidades de escalabilidad, rendimiento y gestión de datos, además de las características de seguridad, son consideraciones importantes a la hora de seleccionar soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial. Resulta esencial comprender las necesidades específicas de tus cargas de trabajo de inteligencia artificial para elegir la mejor opción de almacenamiento.
- Requisitos de almacenamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial: las cargas de trabajo de inteligencia artificial requieren sistemas de almacenamiento que puedan gestionar volúmenes masivos de datos, así como procesarlos y acceder a ellos, además de entregar alto rendimiento, para proporcionar la escalación que requiere la gestión de conjuntos de datos en expansión. Las soluciones de almacenamiento también deben presentar funcionalidades como la deduplicación de datos, la compresión y el cifrado, para maximizar la efectividad y la seguridad de datos.
- Soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial: existen varias opciones de almacenamiento para inteligencia artificial disponibles, que incluyen servicios de almacenamiento basados en la nube, soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial especializados y sistemas de almacenamiento convencionales. La escalabilidad, el rendimiento, la rentabilidad y la compatibilidad con el marco de la inteligencia artificial te ayudarán a elegir la solución de almacenamiento idónea para tus requisitos de IA.
Optimizar el almacenamiento para inteligencia artificial
Optimizar el rendimiento y la eficiencia del almacenamiento para inteligencia artificial requiere el uso de métodos de gestión de datos y análisis impulsados por la IA modernos:
- Estrategias de gestión de datos de almacenamiento para inteligencia artificial: puede optimizarse el uso del almacenamiento y recortar los gastos de los sistemas de inteligencia artificial utilizando métodos de gestión de datos efectivos, como la deduplicación de datos, la compresión o la organización en niveles. Otro beneficio que ofrece la puesta en práctica de estrategias de gestión del ciclo de vida de los datos es la priorización del almacenamiento de datos en función de la relevancia y la frecuencia de acceso.
- Implementar técnicas de almacenamiento para inteligencia artificial: el rendimiento y la escalabilidad de las soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial se puede mejorar utilizando estrategias como la aceleración de hardware, los sistemas de almacenamiento distribuidos y el procesamiento paralelo. Las organizaciones pueden gestionar adecuadamente cantidades crecientes de datos de IA y acelerar los plazos de procesamiento de datos empleando estas estrategias.
- Uso de análisis de almacenamiento impulsados por la IA: las empresas pueden utilizar los análisis de almacenamiento impulsados por la IA para predecir las necesidades de almacenamiento e identificar problemas de rendimiento. Las organizaciones pueden mejorar la asignación de recursos, optimizar operaciones y garantizar el funcionamiento efectivo de su infraestructura de inteligencia artificial utilizando la IA para la gestión del almacenamiento.
Proteger los datos con almacenamiento para inteligencia artificial
La trascendencia del almacenamiento para inteligencia artificial en la seguridad de datos y el cumplimiento normativo resulta cada vez mayor a medida que van surgiendo problemas en estos ámbitos:
- Protección de datos y cifrado en el almacenamiento para inteligencia artificial: cifrar y controlar el acceso a datos confidenciales de IA resulta esencial para evitar infracciones y accesos no deseados. De este modo, se garantiza la confidencialidad e integridad de los datos durante toda la duración de su almacenamiento.
- Requisitos de cumplimiento y normativos del almacenamiento para inteligencia artificial: cumplir las regulaciones específicas de cada sector y la legislación sobre privacidad requiere características como los registros de auditoría, los controles de residencia de los datos y la gestión de claves de cifrado, todos ellos elementos esenciales para las implementaciones de almacenamiento para inteligencia artificial.
- Seguridad para datos de inteligencia artificial: para poder mejorar las medidas de seguridad de los datos de inteligencia artificial, son necesarias la detección de amenazas proactiva, la detección de anomalías y las evaluaciones de vulnerabilidad. Los mecanismos de supervisión continua y respuesta inmediata también resultan esenciales para minimizar los riesgos y proporcionar protección frente a ciberataques o infracciones de datos potenciales.
Tendencias del almacenamiento para inteligencia artificial
Investigar las tendencias del almacenamiento para inteligencia artificial resulta crucial, dado que la IA evoluciona para mantenerse al día con los avances del almacenamiento.
- Avances en almacenamiento para inteligencia artificial: las innovaciones en la tecnología de almacenamiento como los SSD NVMe, la memoria de clase de almacenamiento (SCM) y la memoria persistente, por enumerar unas pocas, han mejorado la velocidad y capacidad del almacenamiento. Esto ha permitido que la inteligencia artificial acceda, procese y almacene datos con mayor rapidez.
- Almacenamiento para inteligencia artificial y computación en el extremo: la computación en el extremo requiere soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial descentralizadas para los entornos en el extremo. Estas soluciones permiten el procesamiento y análisis de datos en tiempo real más cerca de su origen, lo que reduce la latencia y los requisitos de ancho de banda.
- Almacenamiento para inteligencia artificial emergente: las arquitecturas de almacenamiento optimizadas para IA, los proveedores de almacenamiento como servicio y las plataformas de gestión de almacenamiento impulsadas por la IA constituyen soluciones de almacenamiento especializadas para cargas de trabajo de inteligencia artificial. Estas soluciones están dirigidas a las necesidades de las aplicaciones de inteligencia artificial, que incluyen la gestión de datos, la escalabilidad y el rendimiento.
HPE y el almacenamiento para inteligencia artificial
HPE GreenLake for File Storage ofrece rendimiento empresarial a escala de inteligencia artificial que cubre todas las etapas de la IA y acelera las aplicaciones de IA con un uso intensivo de datos. De este modo, puede extraer más valor de tus datos, proporcionar una simplicidad radical a la escala de la inteligencia artificial para obtener una experiencia de nube intuitiva que impulse la productividad, y mejorar la eficacia de la IA para aumentar el ROI y la sostenibilidad.
HPE GreenLake for File Storage proporciona capacidad de adaptación y escalabilidad para el almacenamiento para inteligencia artificial, a fin de ayudar a las empresas a gestionar enormes cantidades de datos. Esta solución de almacenamiento, que se gestiona íntegramente a través de la plataforma edge-to-cloud HPE GreenLake, permite a las organizaciones construir y ampliar recursos de almacenamiento bajo demanda y pagar solo por lo que consumen. HPE GreenLake for File Storage optimiza el rendimiento, la eficiencia y la seguridad de las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Con una reducción de datos basada en el algoritmo de Similitud, que es superior a la deduplicación y la compresión, además del cifrado, la solución permite a las organizaciones obtener información práctica de sus datos de forma rápida y segura.
