L’importanza dello Storage per l’Intelligenza Artificiale: Tier e Nastro Magnetico

La gestione dello storage per progetti di intelligenza artificiale (AI) richiede scelte strategiche che vanno oltre la semplice disponibilità di calcolo e potenza elettrica. Con l’aumento esponenziale delle dimensioni dei dataset per l’addestramento, è fondamentale comprendere dove e come conservare questi dati. Non tutti i dati devono risiedere su infrastrutture ad alte prestazioni; è cruciale che rimangano protetti e pronti per l’elaborazione quando necessario.

La decisione su dove conservare dataset di grandi dimensioni prima della loro elaborazione influisce significativamente su costi, tempi e capacità operative. Conoscere il proprio patrimonio dati – cosa si possiede, dove risiede e con quale velocità può essere reso disponibile – diventa un vantaggio competitivo. La rapidità con cui un’organizzazione riesce a trasformare una domanda di business in accesso ai dati determina la sua capacità di esecuzione. Mantenere tutto su infrastrutture sempre attive e performanti, infatti, può alzare i costi e limitare la quantità di dati gestibili.

Una soluzione efficace per contenere i costi e garantire la disponibilità è rappresentata dal nastro magnetico. Le recenti generazioni di LTO (Linear Tape-Open) hanno migliorato significativamente capacità, throughput e sicurezza. I moderni sistemi di nastro possono integrarsi come un tier, pronti a streammare dati verso lo storage veloce durante le fasi di curation o training. A scale multi-petabyte, il costo per terabyte del nastro è notevolmente inferiore rispetto a soluzioni basate su flash o dischi, e la capacità e throughput possono essere scalati in modo indipendente aggiungendo cartucce o drive. Inoltre, il nastro offre un’efficienza energetica superiore.

In termini di protezione, il nastro supporta la cifratura hardware a livello di cartuccia e offre supporti WORM (Write Once Read Many) che rendono i dati immutabili. Inoltre, è possibile rimuovere fisicamente i nastri dagli ambienti di produzione per una conservazione offsite e per garantire l’air-gapping. Pianificare pipeline dati che prevedano tier differenziati e sfruttino tecnologie come il nastro consente di mantenere un ampio patrimonio informativo disponibile per l’AI, senza gravare sui vincoli di budget nella scelta dei dataset utilizzabili.