O que é a otimização de armazenamento e por que ela é importante?

Um aspecto importante da otimização de dados geral, a otimização de armazenamento envolve estratégias e tecnologias, como a deduplicação de dados e a compressão, para melhorar a eficiência. Essas abordagens ajudam as empresas a gerenciar os volumes massivos de dados não estruturados associados à inteligência artificial (IA) e outras cargas de trabalho de computação intensiva de dados.

Com a aceleração da adoção da IA, a otimização do armazenamento tornou-se essencial para que as organizações escalem e apoiem suas iniciativas de IA. De acordo com a Mordor Intelligence, o tamanho do mercado de armazenamento de dados foi estimado em US$ 250,77 bilhões em 2025.¹ Espera-se que atinja US$ 483,90 bilhões até 2030, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 14,05%.

A necessidade de soluções de armazenamento de dados que possam suportar as intensas demandas computacionais de IA e o aprendizado de máquina (ML) impulsiona esse crescimento.A necessidade de se proteger contra a perda de dados causada por interrupções, falhas de sistema ou ataques cibernéticos também alimenta esse crescimento.

Muitos dos dados que as organizações gerenciam hoje consistem em enormes conjuntos de dados que consistem em dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados.Dados não estruturados (por exemplo, imagens, vídeos, documentos e dados de sensores) não se adaptam facilmente aos esquemas fixos dos bancos de dados relacionais. Como resultado, as ferramentas e métodos tradicionais geralmente não podem ser usados para seu processamento e análise.

Ao mesmo tempo, as empresas estão sob pressão para aproveitar os dados preparados para IA que sejam acessíveis e confiáveis, apoiando a integridade dos dados.

Os modelos de IA generativa (ou IA gen) também estão mudando os requisitos de armazenamento. Esses modelos de base e os grandes modelos de linguagem (LLMs) se adaptam continuamente, produzindo conjuntos de dados massivos. As organizações precisam de soluções de armazenamento distribuídas e escaláveis (por exemplo, sistemas de arquivos distribuídos, armazenamento de objetos) para gerenciar a quantidade de dados produzidos por cargas de trabalho de IA.

Por fim, sem um armazenamento aprimorado para lidar com essas novas demandas, as organizações enfrentam gargalos que diminuem o desempenho da IA, aumentam os custos e os desafios de gerenciamento de dados que limitam sua capacidade de escalar a IA com sucesso.

A otimização de armazenamento consiste em componentes inter-relacionados que gerenciam o desempenho, a capacidade e os custos de armazenamento durante todo o ciclo de vida dos dados. Combinadas, essas técnicas também sustentam o armazenamento para IA, um conjunto de sistemas construídos especificamente para atender às demandas de desempenho e escalabilidade das cargas de trabalho de IA.

A seguir estão algumas técnicas importantes de otimização de armazenamento:

• Deduplicação e compressão de dados

• Armazenamento flash e unidades de estado sólido (SSDs)

• Armazenamento em camadas

• Arquivamento de dados

• Provisionamento reduzido

• Automação de armazenamento

• Integração de armazenamento em nuvem

• Gerenciamento do ciclo de vida dos dados

A deduplicação de dados é o processo de identificar dados duplicados e armazená-los como uma única cópia. Essa função reduz os tempos de backup por meio da análise de dados no nível de armazenamento em arquivo ou em bloco.

A compressão envolve a detecção de padrões e redundâncias, a codificação de dados de forma mais eficiente e a redução do tamanho dos arquivos, tudo isso enquanto mantém o acesso de alta velocidade.

Ambas as técnicas eliminam a redundância e reduzem a pegada de carbono de armazenamento de uma organização.

Tecnologias de semicondutores, como armazenamento flash e SSDs, oferecem a velocidade e a baixa latência que as cargas de trabalho de alto desempenho exigem.

Ao contrário dos discos rígidos tradicionais, o armazenamento flash acessa os dados eletronicamente em velocidades de memória, eliminando atrasos mecânicos e aumentando a taxa de transferência geral.

O armazenamento em camadas migra automaticamente os dados para o tipo de armazenamento apropriado com base nos padrões de acesso e no custo.

Os dados quentes (acessados com frequência) residem em flash de alto desempenho, os dados mornos (acessados ocasionalmente) são migrados para SSDs padrão e os dados frios (raramente acessados) migram para camadas de arquivamento em disco ou na nuvem.

O arquivamento de dados migra os dados mais antigos ou recuperados com pouca frequência para o armazenamento de longo prazo otimizado para capacidade em vez de desempenho, liberando o armazenamento de alta qualidade para cargas de trabalho ativas, enquanto mantém os dados arquivados acessíveis sob demanda.

O provisionamento reduzido aloca capacidade de armazenamento à medida que as aplicações consomem o espaço de armazenamento físico, em vez de reservar grandes blocos antecipadamente. Essa abordagem evita o excesso de provisionamento e melhora as taxas de uso, diminuindo os investimentos em hardware.

A automação de software gerencia operações e fluxos de trabalho com intervenção humana limitada.

Os sistemas automatizados preveem as necessidades de capacidade, otimizam o posicionamento dos dados e respondem às demandas das cargas de trabalho em tempo real, diminuindo o esforço manual à medida que os ambientes se tornam mais complexos.

A arquitetura de nuvem híbrida combina o armazenamento local para operações de desempenho crítico com armazenamento em nuvem para repositórios e arquivos, permitindo que as organizações escalem dinamicamente sem investimento de capital.

A prática do DLM estabelece políticas que determinam como os dados migram pelas camadas de armazenamento, desde a criação até a exclusão. Define também os períodos de retenção, cronogramas de migração e regras de exclusão com base no valor de negócios e nos requisitos regulatórios.

As empresas implementam a otimização de armazenamento por meio de uma variedade de tecnologias e soluções, incluindo as tecnologias descritas abaixo:

• Plataformas de software: as plataformas de otimização de armazenamento oferecem às organizações a flexibilidade de trabalhar com os sistemas de armazenamento existentes, automatizando tarefas (como deduplicação, compressão, classificação inteligente em camadas) sem a necessidade de substituição de hardware.Essas plataformas também oferecem recursos de monitoramento e análise de dados que proporcionam visibilidade sobre o uso do armazenamento e ajudam as equipes a identificar anomalias.

• Recursos nativos da nuvem: os provedores de serviço de nuvem (como IBM, AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure) oferecem funcionalidades de otimização nativas da nuvem que gerenciam automaticamente o posicionamento dos dados e as políticas de ciclo de vida, escalando conforme o uso e fornecendo preços de pagamento conforme o uso.

• Sistemas de armazenamento integrados: sistemas de armazenamento criados para fins específicos (por exemplo, IBM FlashSystem, NetApp) integram a otimização de armazenamento ao hardware, oferecendo velocidade enquanto simplificam o gerenciamento em ambientes híbridos.

• Ferramentas de gerenciamento de dados: as ferramentas de gerenciamento de dados unificadas fornecem visibilidade e controle em todo o ecossistema de armazenamento, juntamente com recursos de segurança e governança.

A otimização de armazenamento oferece vários benefícios que ajudam as organizações a gerenciar as cargas de trabalho atuais com computação intensiva de dados e IA:

• Melhora o desempenho: oferece velocidades de recuperação de dados mais rápidas e diminuição da latência, ajudando as equipes a responder rapidamente e os usuários a acessar insights sem atrasos.

• Proporciona economia de custos: reduz as despesas de armazenamento por meio de compressão, deduplicação e classificação inteligente em camadas, garantindo que as organizações paguem somente pelo armazenamento de que precisam.

• Possibilita a escalabilidade: Permite que a infraestrutura de armazenamento cresça junto com o aumento dos volumes de dados e com as mudanças nas demandas comerciais, sem grandes investimentos em infraestrutura.

• Aumenta o gerenciamento dos dados: automatiza as políticas de ciclo de vida para a movimentação, arquivamento e exclusão dos dados, além de simplificar a gestão dos dados.

• Melhora a segurança: fortalece a proteção dos dados com criptografia, armazenamento imutável, gerenciamento de acesso granular e trilhas de auditoria abrangentes para conformidade.

• Integra-se a arquiteturas de data lake: compatível com ambientes de data lake e estratégias nativas da nuvem para permitir análises de dados avançadas e cargas de trabalho de IA.

• Aumenta a sustentabilidade: reduz o consumo de energia e a pegada de carbono otimizando o uso de recursos e a alocação inteligente de armazenamento.

As organizações podem aplicar a otimização de armazenamento a casos de uso em várias cargas de trabalho e ambientes:

• Cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina

• Backup e arquivamento

• Computação de alto desempenho

• Ambientes de virtualização

As etapas estratégicas a seguir ajudam as organizações a alcançar a otimização do armazenamento.

1. Avalie as necessidades de armazenamento: comece avaliando o uso atual do armazenamento para identificar onde a otimização terá o maior impacto e quais cargas de trabalho se beneficiarão mais com o melhor desempenho ou com a redução de custos.
2. Implemente o gerenciamento de dados automatizado: implemente políticas automatizadas de hierarquização e ciclo de vida para migrar os dados entre os tipos de armazenamento com base em padrões de acesso, diminuindo as operações manuais e garantindo que os dados residam no local mais econômico.
3. Realize o monitoramento de rotina: o acompanhamento das métricas de desempenho e das tendências de capacidade ajuda as organizações a se anteciparem aos desafios de gerenciamento de armazenamento antes que eles afetem as operações.
4. Teste antes de implementar: valide as alterações de otimização em ambientes de não produção primeiro para entender seu impacto no desempenho e no comportamento da aplicação antes de implementá-las em larga escala.
5. Atenda às necessidades de negócios: gerencie os requisitos de desempenho com eficiência de custos, juntamente com o planejamento para o crescimento futuro dos dados. As estratégias de otimização de armazenamento mais eficazes apoiam as prioridades de negócios sem sobrecarregar a infraestrutura.