OpiniónAlmacenamiento

Inteligencia artificial: cambio de paradigma en el mundo del almacenamiento

Israel Serrano, Country Manager, INFINIDAT

Israel Serrano, Country Manager, INFINIDAT
Israel Serrano, Country Manager, INFINIDAT

Cintas, discos extraíbles, discos duros, unidades SSD…  cómo ha cambiado el mercado del almacenamiento desde sus inicios. Además, cada vez es más diverso. A medida que avanzan tecnologías como la Inteligencia Artificial (AI), la forma en que se almacenan los datos es también cada vez más inteligente, y más eficiente, flexible y rentable para las empresas, que necesitan almacenar de manera fiable unos volúmenes de datos cada vez más ingentes (a escala Petabyte), y ahora tienen una gran opción –quizá algo confusa en ocasiones. Pero, ¿cómo puede la IA impactar de manera decisiva en el entorno actual del almacenamiento?

En principio, los gestores de TI quieren que los datos se almacenen en soportes rápidos que garanticen un acceso a la información rápido y en todo momento. Pero ¿cómo de sensato es almacenar siempre todos los datos en los medios más potentes? La arquitectura Flash es mucho más rápida que las unidades de disco SAS, pero también es mucho más cara. Asimismo, no parece que tenga mucho sentido almacenar todos los datos en Flash, ya que la mayoría de los datos no se utilizan a menudo; además, hay muchos datos que deben almacenarse durante mucho tiempo por temas de cumplimiento, y a veces se requieren para hacer análisis a largo plazo. Ni siquiera los archivos de backup tienen por qué almacenarse en Flash, ya que solo entran en juego en los procesos de restauración. Dada esta situación, los gestores deben mantener una vigilancia constante sobre sus estrategias de gestión de datos a fin de poder determinar los medios de almacenamiento óptimos para cada aplicación.

Gestión manual: demasiado tiempo, demasiados costes

Hasta ahora, se habían utilizado una serie de políticas para determinar exactamente qué datos se almacenan y dónde. Estas políticas eran definidas desde el principio, en el momento de crear las estructuras correspondientes, y seguían permaneciendo prácticamente iguales incluso si se realizaban modificaciones menores durante las actividades operativas. En la actualidad, sin embargo, la cantidad y -sobre todo- la naturaleza de los datos cambian sin parar. En el pasado, los datos se estandarizaban de forma exhaustiva, debido principalmente a las limitadas capacidades y funcionalidades de los sistemas de la época. Hoy en día, las cosas son diferentes; el ajuste manual constante de las políticas es cada vez más complejo, y vincula cada vez más a los técnicos, que, por su parte, ya no pueden realizar de forma efectiva otras tareas más importantes, más estratégicas.

Por tanto, la cuestión clave es ¿cómo resolver este dilema? Y es en este punto donde entra en escena una de las tecnologías que más interés han suscitado en la industria, como es la inteligencia artificial. Basada en una metodología de automatización, los ajustes se pueden realizar segundo a segundo y sin la necesidad de intervención manual, permitiendo además un almacenamiento más económico. Mediante machine learning, los motores de IA pueden evaluar el comportamiento de los usuarios ante tipos de datos concretos y la naturaleza de su acceso, y asignar ubicaciones para el almacenamiento en función de estos datos. Además, es posible proyectar patrones según los cuales se producen los accesos para controlar el comportamiento de uso futuro. Por último, la IA puede servir también para hacer pronósticos sobre la memoria y rendimiento que se van a requerir en el futuro, lo que ayudará a la planificación de la infraestructura y los presupuestos. El objetivo está claro: evitar el uso de recursos innecesarios.

Tecnología de caché neuronal: decisiones más inteligentes

Este es el modelo que sigue una de las aplicaciones más innovadoras de la inteligencia artificial, como es la tecnología de caché neuronal, consistente en la utilización de algoritmos de machine learning que localizan los patrones de acceso a los datos y asignan recursos según sea necesario. Esto permite al sistema decidir por sí mismo qué datos son relevantes para su acceso desde las aplicaciones de los usuarios. Los datos utilizados frecuentemente se almacenarán automáticamente en la RAM (mucho más rápida que los medios Flash), mientras que en los medios Flash se almacenarán los datos "calientes" , y los datos que se utilizan con menos frecuencia serán almacenados en unidades SAS mucho más económicas.

La Inteligencia Artificial (IA) está basada en analizar grandes conjuntos de datos de datos e identificar patrones. Por ello, es un aliado para los gestores de TI porque es ayuda a reducir los costes de almacenamiento, algo clave en sus presupuestos, y libera fondos para invertir en innovación y transformación.

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