¿Qué es el almacenamiento inteligente?

Dicho de otro modo, es una capa de software inteligente que proporciona una amplia gestión del almacenamiento en todo un ecosistema empresarial. Las características clave incluyen el análisis predictivo, la organización autónoma de datos por niveles, las actualizaciones automáticas de software y la resolución proactiva de problemas.

Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a cargas de trabajo con un uso intensivo de datos en constante expansión, especialmente a medida que se acelera la adopción de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML). Están modernizando su infraestructura de almacenamiento de datos para respaldar estas cargas de trabajo de análisis avanzado y aprovechar nuevas oportunidades de negocio.

La necesidad de almacenamiento inteligente crece rápidamente. Según Fortune Business Insights, se prevé que el mercado global de almacenamiento de datos crezca de 298 540 millones de USD en 2026 a 984 560 millones de USD en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16,10 %.¹

Esta expansión está impulsada por enormes cantidades de datos procedentes de dispositivos de internet de las cosas (IoT), cloud computing y aplicaciones de IA, así como por datos en el edge que requieren capacidades de procesamiento de datos locales. En respuesta, las organizaciones están recurriendo a soluciones avanzadas como el almacenamiento definido por software (SDS) y los sistemas de almacenamiento inteligente para gestionar esta complejidad.

Hay tres tipos principales de almacenamiento de datos:

• El almacenamiento de archivos organiza los datos en una estructura jerárquica de archivos, carpetas y directorios. Esta tecnología funciona bien para la colaboración, la gestión de documentos y las situaciones en las que los datos deben compartirse fácilmente entre los usuarios. El almacenamiento de archivos se utiliza típicamente con discos duros y dispositivos de almacenamiento adjunto de red (NAS).

• El almacenamiento en bloques divide los datos en bloques de tamaño fijo, cada uno con un identificador único, y los almacena de forma independiente. El almacenamiento en bloques ofrece un alto rendimiento y una baja latencia, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo de misión crítica, como bases de datos, contenedores y almacenamiento de backend para máquinas virtuales (VM).

• El almacenamiento de objetos gestiona los datos como objetos discretos con identificadores únicos y metadatos enriquecidos. Diseñado para una escalabilidad masiva, el almacenamiento de objetos destaca en el manejo de grandes volúmenes de datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, vídeos, datos de sensores) en entornos distribuidos y basados en la nube. Es especialmente adecuado para cargas de trabajo de IA/ML, data lakes y aplicaciones de IA generativa.

La gestión tradicional del almacenamiento de datos consiste en los procesos utilizados para conservar, organizar y acceder de forma segura a los activos de datos, al tiempo que se optimizan los recursos de almacenamiento y se proporciona protección de datos. Depende del aprovisionamiento, la supervisión y la optimización manuales, lo que resulta cada vez más difícil a medida que crecen los volúmenes de datos y se diversifican las cargas de trabajo en los entornos de nube híbrida.

El almacenamiento inteligente se basa en este enfoque integrando la IA, el ML (machine learning) y la automatización directamente en la infraestructura de almacenamiento. En lugar de requerir la intervención manual, el almacenamiento inteligente gestiona la ubicación de los datos, predice las necesidades de capacidad, optimiza el rendimiento y protege contra las amenazas dentro de un sistema de gestión unificado.

Aunque están estrechamente relacionados, el almacenamiento inteligente y el almacenamiento para IA no son lo mismo.

El almacenamiento para IA se refiere a sistemas de almacenamiento de datos diseñados para grandes conjuntos de datos, acceso a datos de alta velocidad y un cálculo intensivo necesario para cargas de trabajo de IA/ML. Estos sistemas están diseñados específicamente para apoyar las capacidades de entrenamiento de IA, inferencia y data lake a fin de cumplir con las exigencias de rendimiento de las aplicaciones de IA.

El almacenamiento inteligente incorpora IA y ML (machine learning) a los sistemas de almacenamiento para automatizar la gestión y optimizar el rendimiento de todos los datos de una organización. Estos sistemas analizan los patrones de datos, automatizan la organización de los datos en niveles, predicen las necesidades de capacidad de almacenamiento y reducen la complejidad operativa en todo el ecosistema informático.

Estas tecnologías suelen funcionar junto con sistemas de almacenamiento inteligentes que también están optimizados para cargas de trabajo de IA y sistemas de almacenamiento de IA que incorporan características de gestión inteligente.

La tecnología de almacenamiento empresarial tradicional se centraba en storage area networks (SAN) monolíticas para archivar datos y archivos. Sin embargo, el mantenimiento de las SAN se volvió cada vez más costoso para las organizaciones a medida que crecían sus necesidades de almacenamiento de datos, lo que requería más servidores físicos y otra infraestructura de TI para satisfacer sus demandas.

El almacenamiento en la nube surgió con la flexibilidad necesaria para escalar los volúmenes de datos al alza o a la baja en función de las necesidades empresariales. Al almacenar los datos en la nube, las organizaciones aprovechan los precios de pago por uso y optimizan los costes. Las soluciones basadas en la nube actuales implican enfoques multinube híbridos, donde las organizaciones pueden combinar el almacenamiento de varios proveedores de servicios en la nube para cumplir con varios requisitos, como el rendimiento, el coste y el cumplimiento.

A medida que las tecnologías de IA y ML maduraron y se hicieron más accesibles, se hizo posible integrar esta inteligencia directamente en la infraestructura de almacenamiento. El almacenamiento inteligente ha evolucionado como una solución optimizada para entornos escalables y uso intensivo de datos.

El almacenamiento inteligente va más allá de las soluciones tradicionales en la nube, con características como el análisis continuo de patrones de datos, la clasificación automática de datos por niveles y el mantenimiento predictivo. Se ha convertido en un componente esencial para respaldar los requisitos de TI actuales, incluidas las cargas de trabajo de entrenamiento de IA, el edge computing y la generación masiva de datos a partir de dispositivos IoT.

El almacenamiento inteligente gestiona los datos a lo largo de su ciclo de vida mediante el uso de varias tecnologías básicas:

• Almacenamiento definido por software (SDS): el SDS desempeña un papel clave en el almacenamiento inteligente al desvincular el software de almacenamiento del hardware físico, lo que permite una gestión flexible y automatizada de los recursos. Esta capa de software gestiona las funciones principales de almacenamiento (por ejemplo, configuraciones RAID, asignación de recursos), lo que permite a las organizaciones escalar los recursos de almacenamiento independientemente del hardware subyacente.

• Inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML): la IA y el ML analizan el acceso a datos, las métricas de rendimiento y las tendencias de uso utilizando metadatos enriquecidos para realizar predicciones inteligentes sobre el almacenamiento. Los algoritmos de ML (machine learning) prevén los requisitos de capacidad, detectan posibles fallos de hardware y optimizan automáticamente la colocación de datos, clasificación y aplicación de políticas.

• Análisis en tiempo real: el análisis en tiempo real supervisa continuamente el rendimiento del sistema de almacenamiento y los patrones de carga de trabajo, lo que permite realizar ajustes dinámicos e identificar anomalías que podrían indicar amenazas de seguridad o problemas de rendimiento.

• Clasificación por niveles y almacenamiento en caché automáticos: los algoritmos inteligentes y de almacenamiento en caché de alta velocidad almacenan los datos a los que se accede con frecuencia para una recuperación más rápida y una reducción de los tiempos de espera de la CPU, a la vez que mueven automáticamente los datos entre los niveles de almacenamiento en función de los patrones de acceso. Los datos "calientes" residen en almacenamiento flash de alto rendimiento, mientras que los datos "fríos" se pasan a opciones rentables.

• Tecnologías de reducción de datos: la deduplicación, la compresión y otras técnicas minimizan la huella de almacenamiento y reducen los costes al tiempo que mantienen un acceso de alto rendimiento. Estas tecnologías identifican y eliminan datos redundantes, almacenando solo bloques de datos únicos para maximizar la eficiencia del almacenamiento.

• Mantenimiento predictivo: el almacenamiento inteligente utiliza modelos ML (machine learning) para analizar los indicadores de estado del sistema y predecir posibles fallos, lo que permite un mantenimiento predictivo y proactivo que minimiza el tiempo de inactividad. El sistema activa alertas, inicia procedimientos de conmutación por error o programa el mantenimiento automáticamente.

• Seguridad y resiliencia integradas: esta solución de almacenamiento integra la detección y respuesta automatizada ante amenazas junto con la recuperación ante desastres y la redundancia incorporada para una seguridad y resiliencia sólidas. Un sistema de almacenamiento inteligente puede aislar los datos comprometidos, asegurar las vías de acceso y mantener copias de seguridad inmutables para permitir una rápida ciberrecuperación.

El almacenamiento inteligente ofrece beneficios que ayudan a las empresas a alcanzar sus objetivos empresariales y de TI, entre los que se incluyen los siguientes:

• Proporciona un acceso a datos más rápido: permite a las organizaciones escalar los datos manteniendo un alto rendimiento, una baja latencia y un acceso a datos gestionado con un tiempo de inactividad limitado o nulo.

• Simplifica las operaciones: elimina los silos de datos, reduce la complejidad y acelera el tiempo de obtención de valor de las iniciativas de transformación digital con una compatibilidad fluida entre entornos.

• Aumenta la productividad: automatiza la gestión general, eliminando silos para ayudar a los equipos a mejorar flujos de trabajo y reducir el foco en tareas manuales.

• Optimiza los costes: reduce la proliferación de aplicaciones y datos para respaldar la rentabilidad al tiempo que traslada los datos a los que se accede con poca frecuencia a niveles de almacenamiento más baratos.

• Reduce el riesgo: protege las aplicaciones y los datos con detección de amenazas impulsada por IA y cifrado automatizado, lo que permite una rápida recuperación ante vulneraciones de datos y ataques con funciones integradas de protección ransomware para ciberresiliencia.

• Garantiza la continuidad del negocio: utiliza la replicación y sincronización de datos para lograr la continuidad del negocio y mantener copias consistentes y disponibles en todas las ubicaciones para una rápida recuperación.

• Apoya el cumplimiento: gestiona la soberanía de los datos y las necesidades de cumplimiento de forma automática, lo que permite a las organizaciones cumplir requisitos como el RGPD.

Las organizaciones pueden acceder al almacenamiento inteligente a través de múltiples opciones de implementación. Los principales proveedores de nube pública (por ejemplo, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure) ofrecen capacidades de almacenamiento inteligente como servicios totalmente gestionados. Los proveedores de almacenamiento empresarial, incluidos Dell, Hewlett-Packard Enterprise y NetApp, ofrecen plataformas de almacenamiento inteligentes que pueden implementarse en un centro de datos en las instalaciones o integrarse con entornos de nube.

Muchas organizaciones adoptan estrategias para optimizar la ubicación de los datos en infraestructuras híbridas distribuidas en función de los requisitos de rendimiento, conformidad y costes. Estas soluciones soportan una variedad de casos de uso empresariales, incluyendo data lakes, computación de alto rendimiento (HPC), infraestructura de escritorio virtual (VDI) y edge computing.