Искусственный интеллект — это не просто эффектные модели или говорящие помощники, имитирующие людей. За всем этим скрывается огромная — а иногда и целая гора — данных. И, честно говоря, хранение этих данных — вот где обычно начинаются сложности. 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 конца. Давайте разберемся, почему хранение данных — это такая сложная задача, какие варианты существуют и как можно сбалансировать стоимость, скорость и масштабируемость, не перегорев.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Наука о данных и искусственный интеллект: будущее инноваций
Изучение того, как искусственный интеллект и наука о данных стимулируют современные инновации.
🔗 Искусственный интеллект в жидких средах: будущее ИИ и децентрализованных данных
Обзор децентрализованных данных в сфере искусственного интеллекта и новых инноваций.
🔗 Управление данными для инструментов ИИ: на что вам следует обратить внимание
Ключевые стратегии повышения эффективности хранения данных для ИИ.
🔗 Лучшие инструменты ИИ для аналитиков данных: улучшение процесса принятия решений на основе анализа
Лучшие инструменты искусственного интеллекта, повышающие эффективность анализа данных и принятия решений.
Итак… Чем же полезно хранение данных с помощью ИИ? ✅
Речь идёт не просто о «большем количестве терабайт». Настоящее хранилище, удобное для ИИ, должно быть функциональным, надёжным и достаточно быстрым как для обучения, так и для выполнения задач вывода результатов.
Несколько характерных признаков, на которые стоит обратить внимание:
-
Масштабируемость : переход от гигабайт к петабайтам без переписывания архитектуры.
-
Производительность : Высокая задержка приводит к нехватке ресурсов у графических процессоров; они не прощают узких мест.
-
Избыточность : снимки состояния, репликация, версионирование — потому что эксперименты выходят из строя, и люди тоже.
-
Экономическая эффективность : правильный уровень, правильный момент; в противном случае счет подкрадется незаметно, как налоговая проверка.
-
Близость к вычислительным ресурсам : разместите хранилище данных рядом с графическими процессорами/тензорными процессорами, иначе вы столкнетесь с проблемами при доставке данных.
В противном случае, это все равно что пытаться завести Ferrari на топливе для газонокосилок — технически она движется, но недолго.
Сравнительная таблица: распространенные варианты хранения данных для ИИ
| Тип хранения | Лучший вариант | Примерная стоимость | Почему это работает (или не работает) |
|---|---|---|---|
| Облачное объектное хранилище | Стартапы и средние предприятия | $$ (переменная) | Гибкий, надежный, идеально подходит для озер данных; остерегайтесь платы за исходящий трафик и попаданий запросов. |
| Локальная NAS-система | Крупные организации с ИТ-командами | $$$$ | Предсказуемая задержка, полный контроль; первоначальные капитальные затраты + текущие операционные расходы. |
| Гибридное облако | Системы, требующие строгого соблюдения нормативных требований | $$$ | Сочетает локальную скорость с эластичным облаком; оркестровка добавляет головной боли. |
| Массивы, полностью состоящие из флэш-памяти | Исследователи, одержимые производительностью | $$$$$ | Невероятно высокая производительность ввода-вывода/пропускной способности; но совокупная стоимость владения — это не шутка. |
| Распределенные файловые системы | Разработчики ИИ / высокопроизводительные вычислительные кластеры | $$–$$$ | Параллельный ввод-вывод в масштабах, требующих значительных ресурсов (Lustre, Spectrum Scale); нагрузка на операционную систему реальна. |
Почему потребность в данных для ИИ стремительно растёт 🚀
Искусственный интеллект не просто копит селфи. Он ненасытен.
-
Обучающие наборы : один только ILSVRC от ImageNet содержит около 1,2 млн размеченных изображений, а специализированные корпуса намного превосходят это число [1].
-
Версионирование : Каждое изменение — метки, разбиение на части, дополнения — создает новую «истину».
-
Входные потоки : видео в реальном времени, телеметрия, данные с датчиков… это непрерывный поток информации.
-
Неструктурированные форматы : текст, видео, аудио, логи — гораздо более объёмные, чем аккуратные таблицы SQL.
Это шведский стол с неограниченным количеством еды, и модель всегда возвращается за десертом.
Облачные решения против локальных: бесконечные дебаты 🌩️🏢
Облачные технологии выглядят заманчиво: почти бесконечные, глобальные, оплата по мере использования. До тех пор, пока в вашем счете не появятся данные о расходах на исходящий трафик — и внезапно ваши «дешевые» затраты на хранение данных сравняются с затратами на вычисления [2].
С другой стороны, локальное развертывание обеспечивает контроль и стабильную производительность, но при этом вы платите за оборудование, электропитание, охлаждение и персонал, который следит за стойками.
Большинство команд выбирают золотую середину: гибридные конфигурации. Храните важные, конфиденциальные данные с высокой пропускной способностью ближе к графическим процессорам, а остальные архивируйте в облаке.
Неожиданно возрастают затраты на хранение 💸
Производственная мощность — это лишь поверхностный слой. Скрытые издержки накапливаются:
-
Перемещение данных : межрегиональное копирование, передача данных между облаками, даже исходящий трафик пользователей [2].
-
Избыточность : Следование принципу 3-2-1 (три копии, два носителя, один удаленный) занимает место, но спасает положение [3].
-
Питание и охлаждение : Если проблема в вашей стойке, значит, дело в перегреве.
-
Компромисс в отношении задержки : более дешевые тарифы обычно означают крайне низкую скорость восстановления.
Безопасность и соответствие нормативным требованиям: неочевидные факторы, способные сорвать сделку 🔒
Нормативные акты могут буквально диктовать, где хранятся байты. В соответствии с британским GDPR , перемещение персональных данных за пределы Великобритании требует законных путей передачи (SCC, IDTA или правила адекватности). Перевод: ваша система хранения должна «знать» географию [5].
Основные принципы выпечки, которые нужно усвоить с первого дня:
-
Шифрование — как в состоянии покоя, так и при передаче.
-
Минимальный уровень доступа + журналы аудита.
-
Удалите такие средства защиты, как неизменяемость или блокировка объектов.
Узкие места в производительности: задержка — тихий убийца ⚡
Графические процессоры не любят ждать. Если хранилище тормозит, они превращаются в своего рода обогреватели. Такие инструменты, как NVIDIA GPUDirect Storage , исключают посредника ЦП, передавая данные напрямую из памяти NVMe в память графического процессора — именно то, что нужно для обучения больших пакетов данных [4].
Распространенные способы устранения неполадок:
-
NVMe-накопители на флэш-памяти для интенсивного использования в обучающих сессиях.
-
Параллельные файловые системы (Lustre, Spectrum Scale) для обеспечения высокой пропускной способности при работе с несколькими узлами.
-
Асинхронные загрузчики с шардингом и предварительной выборкой данных предотвращают простои графических процессоров.
Практические шаги по управлению хранилищем данных для ИИ 🛠️
-
Системное ранжирование : горячие сегменты на NVMe/SSD; архивирование устаревших наборов данных в объектные или холодные сегменты.
-
Дедупликация + дельта : сохранение базовых версий один раз, хранение только различий и манифестов.
-
Правила жизненного цикла : автоматическое распределение по уровням и удаление старых выходных данных [2].
-
Устойчивость 3-2-1 : Всегда храните несколько копий на разных носителях, при этом одна копия должна быть изолированной [3].
-
Инструментарий : отслеживание пропускной способности, задержек p95/p99, неудачных операций чтения, исходящего трафика в зависимости от рабочей нагрузки.
Краткое (выдуманное, но типичное) дело 📚
Команда, занимающаяся компьютерным зрением, начинает работу с примерно 20 ТБ облачного объектного хранилища. Позже они начинают клонировать наборы данных в разных регионах для экспериментов. Их затраты резко возрастают — не из-за самого хранилища, а из-за исходящего трафика . Они перемещают «горячие» сегменты на NVMe-накопители, расположенные ближе к кластеру графических процессоров, хранят каноническую копию в объектном хранилище (с правилами жизненного цикла) и закрепляют только необходимые образцы. Результат: графические процессоры загружены больше, счета за обслуживание меньше, а чистота данных улучшается.
Предварительное планирование мощностей 🧮
Примерная формула для оценки:
Емкость ≈ (Исходный набор данных) × (Коэффициент воспроизводимости) + (Предварительно обработанные/дополненные данные) + (Контрольные точки + Журналы) + (Запас прочности ~15–30%)
Затем проверьте это на соответствие пропускной способности. Если для загрузки данных на каждом узле требуется стабильная скорость ~2–4 ГБ/с, вам следует рассмотреть NVMe или параллельную файловую систему для наиболее часто используемых путей, а объектное хранилище будет служить эталоном.
Речь идёт не только о космосе 📊
Когда говорят о требованиях к хранению данных для ИИ , обычно представляют себе терабайты или петабайты. Но настоящая загвоздка в балансе: стоимость против производительности, гибкость против соответствия требованиям, инновации против стабильности. Объем данных для ИИ в ближайшее время не уменьшится. Команды, которые включают хранение данных в процесс проектирования моделей на ранних этапах, избегают утопления в «болотах данных» — и в итоге обучают модели быстрее.
Ссылки
[1] Руссаковский и др. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — масштаб набора данных и задача. Ссылка
[2] AWS — Цены и стоимость Amazon S3 (передача данных, исходящий трафик, уровни жизненного цикла). Ссылка
[3] CISA — Рекомендации по правилу резервного копирования 3-2-1. Ссылка
[4] Документация NVIDIA — Обзор хранилища GPUDirect. Ссылка
[5] ICO — Правила GDPR Великобритании в отношении международной передачи данных. Ссылка