Bahías “por aplicación”, copias en todas partes y gobernanza detrás: el almacenamiento en silos es caro y ralentiza la IA. El cambio estratégico es tratar el almacenamiento como un servicio de nube interno orquestado por software. He aquí por qué la IA requiere modernizar la infraestructura de almacenamiento.
Con el tiempo, la gestión de datos ha evolucionado profundamente para satisfacer requisitos técnicos y comerciales cada vez más variados y en constante evolución. Desde bases relacionales hasta almacenes de datos, pasando por lagos de datos y casas de lago, las empresas hoy en día deben gestionar volúmenes estructurados o no estructurados, en múltiples formatos, alojados en el sitio o en la nube pública y accesibles a través de diferentes protocolos. Esta diversidad ha llevado a la coexistencia de numerosos modelos de gestión destinados a dar servicio a todas las aplicaciones, empresas y usuarios.
Las regulaciones estrictas y los mayores requisitos de resiliencia, seguridad y gobernanza hacen que el aprovechamiento de los datos sea más complejo. Deben protegerse, analizarse y ponerse en funcionamiento respetando las normas y reglas de gobernanza interna. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial amplifica estos desafíos: depende del acceso a todas las formas de datos y, al mismo tiempo, produce nuevos conjuntos que deben comprenderse, almacenarse y protegerse.
Almacenamiento compartimentado: ineficiente y caro
¿Cómo se escala el almacenamiento de datos? En muchas organizaciones, los arreglos de almacenamiento locales siguen dedicados a aplicaciones verticales y administradas de forma independiente. Este modelo, a menudo heredado de limitaciones técnicas, crea una fragmentación de los recursos y silos de gestión. El resultado: costosa subutilización, acceso limitado y difícil gobernanza.
Para ser más eficientes, los equipos de desarrollo, los científicos de datos y los usuarios deben copiar datos con frecuencia a otros entornos. Estas duplicaciones escapan al control central, aumentan los riesgos de cumplimiento y ciberseguridad y multiplican las versiones del mismo conjunto de datos. Cuando otra aplicación desea acceder a esta información, se inicia un proceso engorroso que genera gastos operativos y migraciones de datos.
Esta organización genera datos cautivos por un lado, proliferación ingobernable por el otro, mayores costos de gestión y una mayor exposición a las amenazas cibernéticas. También dificulta la explotación analítica y el uso de la IA.
Hyperscalers como modelo de eficiencia
Por el contrario, los hiperescaladores de la nube pública operan bajo un modelo abstracto y compartido, donde la capacidad se distribuye por niveles de rendimiento y está impulsada por un plano de control unificado. Esta operación simplifica el consumo de recursos y optimiza su uso a gran escala.
El desafío para las empresas es adoptar este principio para pasar de la gestión del almacenamiento a la gestión global de datos. En lugar de administrar sistemas aislados, se trata de impulsar una flota unificada e inteligente, independiente del hardware, para comprender y explotar conjuntos de datos de forma coherente.
Virtualizado, administrado por API y basado en reglas
El centro de datos está evolucionando hacia una nube de datos virtualizada basada en tecnologías de almacenamiento avanzadas y software inteligente capaz de orquestar recursos según un “modelo operativo de nube”. Una nube de datos virtualizada requiere un plano de control unificado que ofrezca gestión y gobernanza de datos autónoma e inteligente, global para todo el sistema de información, independientemente de implementaciones locales, de nube pública o híbridas.
Gestionado por API e impulsado por reglas, este modelo garantiza el uso de autoservicio, la coherencia de las operaciones y la gobernanza simplificada, independientemente del tamaño del sistema de información, al tiempo que elimina los silos y la gestión manual de datos.
Por el lado del hardware, la capacidad y el rendimiento deben escalar de forma dinámica y transparente, sin interrupciones del servicio ni migraciones de datos innecesarias. La infraestructura debe ofrecer niveles de rendimiento y ofrecer diferentes clases de servicio, resiliencia, seguridad y cumplimiento, fácilmente consumibles por empresas y aplicaciones. Los datos se pueden compartir, copiar o mover automáticamente según las necesidades de los usos modernos y los casos de IA.
¿Cómo responder a estos desafíos?
Para abordar estos desafíos, un enfoque arquitectónico unificado reúne funciones de almacenamiento clave para brindar una experiencia consistente en entornos de bloques, archivos y objetos, con servicios como instantáneas, replicación, alta disponibilidad y protección contra ransomware.
Estas capacidades se basan en una base de software común que integra herramientas de optimización y análisis de toda la flota. Un plano de control unificado gestiona diferentes grupos de almacenamiento basados en políticas: los recursos se aprovisionan según las cargas de trabajo y se mueven automáticamente entre clases compatibles. Este enfoque sitúa la automatización y las API en el centro de la gestión, limitando las intervenciones manuales. Finalmente, un modelo de evolución continua, en modo servicio, permite agregar o modernizar sistemas sin interrupción.
El camino a seguir
La consolidación de la gestión de datos en entornos de bloques, archivos y objetos supera los desafíos debidos a la fragmentación y los silos de datos. Con automatización basada en reglas, inteligencia integrada y escalabilidad perfecta, la infraestructura de almacenamiento se convierte en una plataforma de software preparada para IA, lo que garantiza agilidad, gobernanza y eficiencia. En definitiva, ya no se trata sólo de gestionar el almacenamiento, sino de gestionar los datos.
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Par Jonathan Bourhisgerente nacional Francia, Almacenamiento puro
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