ИИ — это не просто яркие модели или говорящие помощники, имитирующие людей. За всем этим скрывается гора, а иногда и океан данных. И, честно говоря, хранение этих данных? Вот тут-то обычно и возникают проблемы. Будь то конвейеры распознавания изображений или обучение гигантских языковых моделей, требования к хранению данных для ИИ могут быстро выйти из-под контроля, если не продумать всё до мелочей. Давайте разберёмся, почему хранение данных — такая сложная задача, какие варианты есть и как совмещать стоимость, скорость и масштабирование, не перегорая.
Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:
🔗 Наука о данных и искусственный интеллект: будущее инноваций
Изучаем, как ИИ и наука о данных стимулируют современные инновации.
🔗 Искусственный интеллект: будущее ИИ и децентрализованных данных
Взгляд на децентрализованные данные ИИ и появляющиеся инновации.
🔗 Управление данными для инструментов ИИ, на которые стоит обратить внимание
Ключевые стратегии улучшения хранения данных ИИ и повышения эффективности.
🔗 Лучшие инструменты ИИ для аналитиков данных: улучшенное принятие решений на основе анализа
Лучшие инструменты ИИ, которые ускоряют анализ данных и принятие решений.
Итак… Почему хранение данных с помощью ИИ так эффективно? ✅
Речь идет не просто о «большем количестве терабайт». Настоящее хранилище, удобное для ИИ, должно быть удобным в использовании, надежным и достаточно быстрым как для учебных циклов, так и для рабочих нагрузок вывода.
Стоит отметить несколько отличительных черт:
-
Масштабируемость : переход от ГБ к ПБ без переписывания архитектуры.
-
Производительность : Высокая задержка истощает ресурсы графических процессоров; они не прощают узких мест.
-
Избыточность : моментальные снимки, репликация, управление версиями — поскольку эксперименты ломаются, как и люди.
-
Эффективность затрат : правильный уровень, правильный момент; в противном случае счет появится неожиданно, как налоговая проверка.
-
Близость к вычислительным устройствам : разместите хранилище рядом с графическими процессорами/TPU, или вы увидите, как скорость передачи данных снижается.
В противном случае это все равно, что пытаться заправить Ferrari топливом для газонокосилки — технически она движется, но недолго.
Сравнительная таблица: распространённые варианты хранения для ИИ
| Тип хранилища | Лучший вариант | Стоимость Боллпарка | Почему это работает (или не работает) |
|---|---|---|---|
| Облачное хранилище объектов | Стартапы и средние предприятия | $$ (переменная) | Гибкий, прочный, идеально подходит для озер данных; будьте осторожны с платой за исходящий трафик и количеством обращений к запросам. |
| Локальное NAS-хранилище | Крупные организации с ИТ-отделами | $$$$ | Предсказуемая задержка, полный контроль; авансовые капитальные затраты + текущие операционные расходы. |
| Гибридное облако | Настройки, требующие соблюдения нормативных требований | $$$ | Сочетает локальную скорость с эластичным облаком; оркестровка добавляет головной боли. |
| Массивы All-Flash | Исследователи, одержимые производительностью | $$$$$ | Невероятно высокие показатели IOPS/пропускной способности, но совокупная стоимость владения — это не шутка. |
| Распределенные файловые системы | Разработчики ИИ/кластеры HPC | $$–$$$ | Параллельный ввод-вывод в серьезных масштабах (Lustre, Spectrum Scale); операционная нагрузка реальна. |
Почему потребности в данных ИИ стремительно растут 🚀
ИИ не просто копит селфи. Он прожорлив.
-
Обучающие наборы : только ImageNet ILSVRC содержит около 1,2 млн помеченных изображений, а доменно-ориентированные корпуса выходят за эти рамки [1].
-
Версионирование : каждое изменение — метки, разделения, дополнения — создает еще одну «истину».
-
Потоковые данные : живое видение, телеметрия, сигналы датчиков... это постоянный поток информации.
-
Неструктурированные форматы : текст, видео, аудио, журналы — гораздо более объемные, чем аккуратные таблицы SQL.
Это шведский стол, где можно есть сколько угодно, и модель всегда возвращается за десертом.
Облако против локальной инфраструктуры: бесконечный спор 🌩️🏢
Облако выглядит заманчиво: практически безграничное, глобальное, оплата по факту использования. Пока в вашем счёте не появится плата за исходящие данные — и вдруг ваши «дешёвые» расходы на хранение начинают конкурировать с расходами на вычисления [2].
С другой стороны, локальная среда обеспечивает контроль и высочайшую производительность, но вы также платите за оборудование, электроэнергию, охлаждение и людей, которые присматривают за стойками.
Большинство команд выбирают золотую середину: гибридные конфигурации. Храните самые важные, конфиденциальные и высокопроизводительные данные рядом с графическими процессорами, а остальные архивируйте на облачных уровнях.
Расходы на хранение растут незаметно 💸
Мощность — это лишь поверхностный слой. Скрытые затраты накапливаются:
-
Перемещение данных : межрегиональные копии, межоблачные передачи, даже выход пользователя [2].
-
Избыточность : следование правилу 3-2-1 (три копии, два носителя, одна вне офиса) занимает место, но экономит время [3].
-
Питание и охлаждение : если проблема в вашей стойке, то проблема в нагреве.
-
Компромиссы с задержкой : более дешевые уровни обычно означают невероятно низкую скорость восстановления.
Безопасность и соответствие требованиям: тихие причины провала 🔒
Регулирование может буквально диктовать, где находятся байты. Согласно GDPR Великобритании , перемещение персональных данных за пределы Великобритании требует законных путей передачи (SCC, IDTA или правил адекватности). Другими словами: ваша система хранения данных должна «знать» географию [5].
Основы выпечки с первого дня:
-
Шифрование — и в состоянии покоя, и в движении.
-
Доступ с минимальными привилегиями + контрольные журналы.
-
Удалить такие средства защиты, как неизменность или блокировка объектов.
Узкие места производительности: задержка — тихий убийца ⚡
Графические процессоры не любят ожидания. Если хранилище отстаёт, они превращаются в настоящих нагревателей. Такие инструменты, как NVIDIA GPUDirect Storage , устраняют посредника в виде процессора, передавая данные напрямую с NVMe в память графического процессора — именно то, что нужно для обучения больших объёмов данных [4].
Распространенные исправления:
-
NVMe-память all-flash для горячих учебных шардов.
-
Параллельные файловые системы (Lustre, Spectrum Scale) для многоузловой пропускной способности.
-
Асинхронные загрузчики с шардингом + предварительная выборка для предотвращения простоя графических процессоров.
Практические советы по управлению хранилищем ИИ 🛠️
-
Многоуровневое хранение : горячие сегменты на NVMe/SSD; архивация устаревших наборов в объектные или холодные уровни.
-
Дедупликация + дельта : сохранить базовые линии один раз, сохранить только различия и манифесты.
-
Правила жизненного цикла : автоматическое распределение по уровням и истечение срока действия старых выходных данных [2].
-
3-2-1 Устойчивость : Всегда сохраняйте несколько копий на разных носителях, одну из которых следует изолировать [3].
-
Инструментарий : отслеживание пропускной способности, задержек p95/p99, неудачных чтений, выхода по рабочей нагрузке.
Быстрый (выдуманный, но типичный) случай 📚
Команда разработчиков начинает с облачного объектного хранилища объёмом около 20 ТБ. Позже они начинают клонировать наборы данных по регионам для экспериментов. Расходы резко растут — не из-за самого хранилища, а из-за исходящего трафика . Они перемещают «горячие» шарды на NVMe-накопители, расположенные ближе к кластеру графических процессоров, сохраняют каноническую копию в объектном хранилище (с правилами жизненного цикла) и закрепляют только необходимые образцы. Результат: графические процессоры загружены, счета экономят, а качество данных улучшается.
Планирование мощностей на скорую руку 🧮
Грубая формула для оценки:
Емкость ≈ (Необработанный набор данных) × (Коэффициент репликации) + (Предварительно обработанные/дополненные данные) + (Контрольные точки + Журналы) + (Запас прочности ~15–30%)
Затем проверьте его работоспособность с точки зрения пропускной способности. Если загрузчикам на узел требуется постоянная пропускная способность ~2–4 ГБ/с, то для горячих путей стоит рассмотреть NVMe или параллельную файловую систему, а объектное хранилище — как основу.
Речь идет не только о космосе 📊
Когда люди говорят о требованиях к хранению данных для ИИ , они представляют себе терабайты или петабайты. Но настоящая хитрость — это баланс: стоимость против производительности, гибкость против соответствия требованиям, инновации против стабильности. Объём данных ИИ в ближайшее время не сократится. Команды, которые заранее учитывают хранение данных при проектировании моделей, избегают погружения в болото данных и, в конечном итоге, быстрее обучаются.
Ссылки
[1] Русаковский и др. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — масштаб набора данных и сложность. Ссылка
[2] AWS — Цены и расходы Amazon S3 (передача данных, исходящие данные, уровни жизненного цикла). Ссылка
[3] CISA — Рекомендации по правилу резервного копирования 3-2-1. Ссылка
[4] NVIDIA Docs — Обзор хранилища GPUDirect. Ссылка
[5] ICO — Правила GDPR Великобритании по международной передаче данных. Ссылка