ШІ змінює правила гри у зберіганні даних

Штучний інтелект більше не є просто інструментом для автоматизації завдань. Сьогодні він став рушієм технологічних змін, що впливають навіть на фундаментальні речі — інфраструктуру для зберігання даних. 

Традиційні рішення вже не справляються з навантаженням, яке створюють сучасні моделі ШІ. Тож бізнес і провайдери інфраструктури змушені повністю переглядати підхід до архітектури дата-центрів.

Чому старі моделі більше не працюють?

Раніше компанії могли прогнозувати навантаження на свої системи. Наприклад, бухгалтерські операції оброблялися раз на добу, а бази даних працювали в більш-менш передбачуваному режимі.

Але тепер:

• навчання великих мовних моделей вимагає потокової подачі даних у тисячі GPU;
• системи в фінансовому секторі аналізують мільярди транзакцій у реальному часі;
• наукові дослідження оперують десятками петабайтів біологічної та медичної інформації.

Традиційні системи зберігання не витримують навантаження: затримки у доступі до даних зупиняють GPU і збільшують вартість навчання моделей у рази.

Нові вимоги ШІ до зберігання

Щоб ефективно працювати з навантаженнями, сучасна інфраструктура має відповідати кільком критичним вимогам:

• Надвисока пропускна здатність — одночасна робота тисяч потоків без блокувань.
• Низька латентність — доступ до історичних даних у мілісекунди.
• Масштабованість — можливість нарощувати місткість без повної заміни систем.
• Надійність — навіть короткі перебої можуть зірвати багатомільйонні проєкти.
• Ефективне керування життєвим циклом даних — не все має зберігатися на дорогих дисках, але й архіви повинні бути швидко доступними.

Як бізнеси адаптуються?

Щоб не втратити контроль над витратами та швидкістю, компанії впроваджують нові підходи:

• Тієринг даних: критично важливі набори зберігаються на швидких SSD чи all-flash системах, менш важливі — у дешевших середовищах.
• Гібридні архітектури: поєднання швидкості SSD із місткістю HDD.
• Об’єктне зберігання: дозволяє ефективно працювати з неструктурованими даними (тексти, зображення, відео).
• Автоматичні перевірки цілісності: виявляють пошкодження даних до того, як вони потраплять у модель.
• Регулярні тести відновлення: гарантія, що система зможе швидко повернутися до роботи після збою.

Чому надійність — ключ до успіху?

Багато аналітиків відзначають, що основні причини провалу ШІ-проєктів криються не лише у продуктивності, а й у роботі з даними.

• Погана якість даних коштує компаніям у середньому 13–15 млн доларів на рік.
• Збої у data pipeline обходяться у 300 тис. доларів за годину простою.
• Лише 48% AI-проєктів доходять до продакшну через проблеми з інтеграцією даних.

Надійність у цьому випадку означає не тільки «дані не зникнуть», а й «вони будуть доступні саме тоді, коли потрібні».

Куди рухається ринок?

Світові інвестиції в інфраструктуру дата-центрів вже рахуються трильйонами. McKinsey прогнозує, що до 2030 року потреба у потужностях майже потроїться, а 70% цього попиту припадатиме саме на штучний інтелект.

Сучасні архітектури стають:

• модульними — додаєш лише потрібний компонент замість заміни всієї системи;
• гнучкими — без прив’язки до одного вендора;
• готовими до нових сценаріїв — від сховищ із високою щільністю зберігання даних до нових методів кодування
  

Висновок

ШІ став новим каталізатором трансформації у сфері зберігання даних. Традиційні рішення вже не здатні відповідати вимогам сучасних моделей, де на кону стоять мільйони доларів і стратегічні цілі бізнесу.

Майбутнє — за гібридними, масштабованими й надійними архітектурами, де життєвий цикл даних буде керуватися максимально ефективно.