O que é o armazenamento inteligente?

Em outras palavras, é uma camada de software inteligente que oferece um amplo gerenciamento de armazenamento em um ecossistema corporativo. Entre os principais recursos, destacam-se a análise preditiva, o escalonamento autônomo de dados, as atualizações automáticas de software e a resolução proativa de problemas.

As organizações hoje enfrentam cargas de trabalho com uma computação intensiva de dados cada vez maior, especialmente à medida que a adoção da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) acelera. Elas estão modernizando sua infraestrutura de armazenamento de dados para suportar essas cargas de trabalho de análise de dados avançada e aproveitar novas oportunidades de negócios.

A necessidade de armazenamento inteligente está crescendo rapidamente. Segundo a Fortune Business Insights, o mercado global de armazenamento de dados deverá crescer de US$ 298,54 bilhões em 2026 para US$ 984,56 bilhões em 2034, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 16,10%.¹

Essa expansão é impulsionada por grandes quantidades de dados provenientes de dispositivos de Internet das coisas (IOT), computação em nuvem e aplicações de IA, bem como dados na edge que exigem recursos locais de processamento de dados. Em resposta, as organizações estão recorrendo a soluções avançadas como armazenamento definido por software (SDS) e sistemas de armazenamento inteligentes para gerenciar essa complexidade.

Existem três tipos principais de armazenamento de dados:

• O armazenamento de arquivos organiza os dados em uma estrutura hierárquica de arquivos, pastas e diretórios. Essa tecnologia funciona bem para colaboração, gerenciamento de documentos e situações em que os dados precisam ser facilmente compartilhados entre os usuários. O armazenamento de arquivos é normalmente usado com discos rígidos e dispositivos de armazenamento conectado à rede (NAS).

• O armazenamento em blocos divide os dados em blocos de tamanho fixo, cada um com um identificador exclusivo, e os armazena de forma independente. O armazenamento em blocos oferece um alto desempenho e baixa latência, tornando-o ideal para cargas de trabalho de missão crítica, como bancos de dados, contêineres e armazenamento de backend para máquinas virtuais (VM).

• O armazenamento de objetos gerencia dados como objetos discretos com identificadores exclusivos e metadados ricos. Projetado para escalabilidade massiva, o armazenamento de objetos se destaca no tratamento de grandes volumes de dados não estruturados (por exemplo, imagens, vídeos, dados de sensores) em ambientes distribuídos e baseados na nuvem. É particularmente adequado para cargas de trabalho de IA/ML, data lakes e aplicações de IA generativa.

O gerenciamento tradicional do armazenamento de dados consiste nos processos usados para reter, organizar e acessar com segurança os ativos de dados e, ao mesmo tempo, otimizar os recursos de armazenamento e fornecer proteção aos dados. Ele depende de provisionamento, monitoramento e otimização manuais, o que se torna cada vez mais desafiador à medida que os volumes de dados aumentam e as cargas de trabalho se diversificam nos ambientes de nuvem híbrida.

O armazenamento inteligente se baseia nessa abordagem integrando IA, ML e automação diretamente na infraestrutura de armazenamento. Em vez de exigir intervenção manual, o armazenamento inteligente gerencia o posicionamento dos dados, prevê as necessidades de capacidade, otimiza o desempenho e protege contra ameaças em um sistema de gerenciamento unificado.

Embora intimamente relacionados, o armazenamento inteligente e o armazenamento para IA não são a mesma coisa.

Armazenamento para IA refere-se a sistemas de armazenamento de dados projetados para os grandes conjuntos de dados, acesso a dados de alta velocidade e computação intensa necessários para as cargas de trabalho de IA/ML. Esses sistemas são projetados especificamente para dar suporte ao treinamento de IA, a inferência e os recursos de data lake para atender às demandas de desempenho das aplicações de IA.

O armazenamento inteligente incorpora a IA e o ML aos sistemas de armazenamento para automatizar o gerenciamento e otimizar o desempenho em todos os dados de uma organização. Esses sistemas analisam os padrões de dados, automatizam a classificação de dados em camadas, preveem necessidades de capacidade de armazenamento e reduzem a complexidade operacional em todo o ecossistema de TI.

Essas tecnologias geralmente funcionam em conjunto com sistemas de armazenamento inteligentes que também são otimizados para cargas de trabalho de IA e sistemas de armazenamento de IA que incorporam recursos de gerenciamento inteligente.

A tecnologia tradicional de armazenamento corporativo está centrada em redes de área de armazenamento (SANs) monolíticas para arquivamento de dados e arquivos. No entanto, a manutenção das SANs tornou-se cada vez mais cara para as organizações à medida que suas necessidades de armazenamento de dados aumentaram, exigindo mais servidores físicos e outras infraestruturas de TI para atender às suas demandas.

O armazenamento em nuvem surgiu com a elasticidade necessária para escalar os volumes de dados para cima ou para baixo com base nos requisitos de negócios. Ao armazenar dados na nuvem, as organizações aproveitam os preços de pagamento conforme o uso, otimizando os custos. As soluções atuais baseadas na nuvem envolvem abordagens multinuvem híbridas, onde as organizações podem combinar o armazenamento de múltiplos provedores de nuvem para atender a diversos requisitos, como desempenho, custo e conformidade.

À medida que as tecnologias de IA e ML amadureceram e se tornaram mais acessíveis, tornou-se possível incorporar essa inteligência diretamente na infraestrutura de armazenamento. O armazenamento inteligente evoluiu como uma solução otimizada para ambientes escaláveis e de computação intensiva de dados.

O armazenamento inteligente vai além das soluções tradicionais de nuvem, com funcionalidades como análise contínua de padrões de dados, hierarquização automática de dados e manutenção preditiva. Ele se tornou um componente essencial para atender aos requisitos atuais de TI, incluindo cargas de trabalho de treinamento de IA, edge computing e geração de dados em massa a partir de dispositivos de IoT.

O armazenamento inteligente gerencia os dados durante todo o seu ciclo de vida usando várias tecnologias principais:

• Armazenamento definido por software (SDS): o SDS desempenha um papel fundamental no armazenamento inteligente, ao desacoplar o software de armazenamento do hardware físico, permitindo um gerenciamento flexível e automatizado dos recursos. Essa camada de software gerencia as funções de armazenamento principais (por exemplo, configurações de RAID, alocação de recursos), permitindo que as organizações escalem os recursos de armazenamento de forma independente do hardware subjacente.

• Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML): a IA e o ML analisam padrões de acesso a dados, métricas de desempenho e tendências de uso usando metadados ricos para fazer previsões inteligentes sobre as necessidades de armazenamento. Os algoritmos de ML preveem os requisitos de capacidade, detectam possíveis falhas de hardware e otimizam automaticamente o posicionamento, a classificação e a aplicação das políticas dos dados.

• Análises em tempo real: as análises em tempo real monitoram continuamente o desempenho do sistema de armazenamento e os padrões de carga de trabalho, permitindo ajustes dinâmicos e identificando anomalias que podem indicar ameaças à segurança ou problemas de desempenho.

• Hierarquia e cache automáticos: os algoritmos inteligentes de alta velocidade e de cache armazenam os dados acessados com frequência para uma recuperação mais rápida e redução do tempo de espera da CPU, enquanto migram automaticamente os dados entre as camadas de armazenamento com base nos padrões de acesso. Os dados "quentes" residem no armazenamento flash de alto desempenho, enquanto os dados "frios" são transferidos para opções econômicas.

• Tecnologias de redução de dados: a deduplicação, a compressão e outras técnicas minimizam a pegada de carbono do armazenamento e reduzem os custos, mantendo o acesso de alto desempenho. Essas tecnologias identificam e eliminam dados redundantes, armazenando apenas blocos de dados únicos para maximizar a eficiência do armazenamento.

• Manutenção preditiva: o armazenamento inteligente usa modelos de ML para analisar os indicadores de integridade do sistema e prever possíveis falhas, viabilizando a manutenção preditiva que minimiza o downtime. O sistema aciona alertas, inicia procedimentos de failover ou agenda a manutenção automaticamente.

• Segurança e resiliência integradas: esta solução de armazenamento integra a detecção e resposta automatizadas a ameaças, juntamente com a recuperação de desastres e a redundância integrada para a segurança e resiliência robustas. Um sistema de armazenamento inteligente pode isolar os dados comprometidos, proteger os caminhos de acesso e manter cópias de backup imutáveis para permitir uma rápida recuperação cibernética.

O armazenamento inteligente oferece benefícios que ajudam as empresas a atingir suas metas de negócios e de TI, incluindo os seguintes:

• Fornece acesso aos dados mais rapidamente: permite que as organizações escalem os dados enquanto mantêm uma alta taxa de transferência, baixa latência e acesso gerenciado aos dados com um downtime limitado ou inexistente.

• Simplifica as operações: elimina os silos de dados, reduz a complexidade e acelera o time to value para as iniciativas de transformação digital, com compatibilidade perfeita entre os ambientes.

• Aumenta a produtividade: automatiza o gerenciamento geral, removendo os silos para ajudar as equipes a melhorar os fluxos de trabalho e reduzir o foco em tarefas manuais.

• Otimiza os custos: reduz a aplicação e a dispersão de dados para oferecer suporte à eficiência de custos e, ao mesmo tempo, migrar os dados acessados com pouca frequência para níveis de armazenamento mais baratos.

• Reduz os riscos: protege as aplicações e dados com detecção de ameaças orientada por IA e criptografia automatizada, permitindo a recuperação rápida de violações de dados e ataques com funções integradas de proteção contra ransomware para resiliência cibernética.

• Garante a continuidade dos negócios: usa a replicação e a sincronização de dados para alcançar a continuidade dos negócios e manter cópias consistentes e disponíveis em todos os locais para uma rápida recuperação.

• Garante a conformidade: gerencia a soberania de dados e as necessidades de conformidade automaticamente, permitindo que as organizações atendam a requisitos como o RGPD.

As organizações podem acessar o armazenamento inteligente por meio de várias opções de implementação. Os principais provedores de nuvem pública (por exemplo, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure) oferecem recursos de armazenamento inteligentes como serviços totalmente gerenciados. Fornecedores de armazenamento empresarial, incluindo Dell, Hewlett-Packard Enterprise e NetApp, oferecem plataformas de armazenamento inteligentes que podem ser implementadas em um data center local ou integradas a ambientes de nuvem.

Muitas organizações adotam estratégias para otimizar o posicionamento de dados em infraestruturas híbridas distribuídas com base em requisitos de desempenho, conformidade e custo. Essas soluções dão suporte a uma variedade de casos de uso empresarial, incluindo data lakes, computação de alto desempenho (HPC), infraestrutura de desktop virtual (VDI) e edge computing.