Qu’est-ce que le stockage intelligent ?

En d’autres termes, il s’agit d’une couche logicielle intelligente qui permet une gestion globale du stockage au sein d’un écosystème d’entreprise. Les fonctionnalités principales incluent l’analyse prédictive, la hiérarchisation autonome des données, les mises à jour logicielles automatiques et le dépannage proactif.

Les entreprises sont aujourd’hui confrontées à des workloads à forte intensité de données en constante expansion, en particulier à mesure que l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) s’accélère. Elles modernisent leur infrastructure de stockage de données pour prendre en charge ces workloads analytiques avancées et exploiter de nouvelles opportunités commerciales.

Les besoins en matière de stockage intelligent augmentent rapidement. Selon Fortune Business Insights, le marché mondial du stockage de données devrait passer de 298,54 milliards de dollars en 2026 à 984,56 milliards de dollars en 2034, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 16,10 %.¹

Cette expansion est portée par d’énormes quantités de données provenant des appareils de l’Internet des objets (IdO), de le cloud computing et des applications d’IA, ainsi que par des données en périphérie nécessitant des capacités de traitement local des données. En réponse, les entreprises se tournent vers des solutions avancées telles que le stockage défini par logiciel (SDS) et les systèmes de stockage intelligents pour gérer cette complexité.

Il existe trois principaux types de stockage de données :

• File Storage organise les données dans une structure hiérarchique de fichiers, de dossiers et de répertoires. Cette technologie est particulièrement adaptée à la collaboration, à la gestion documentaire et aux situations où les données doivent être facilement partagées entre les utilisateurs. File Storage est généralement utilisé avec des disques durs et des appareils de stockage en réseau (NAS).

• Block Storage divise les données en blocs de taille fixe, chacun doté d’un identifiant unique, et les stocke indépendamment. Block Storage offre un haut niveau de performance et une faible latence, ce qui le rend idéal pour les workloads essentielles, telles que les bases de données, le conteneur et le stockage de backend pour les machines virtuelles (VM).

• Object Storage gère les données comme des objets distincts avec des identifiants uniques et des métadonnées riches. Conçu pour une grande évolutivité, Object Storage excelle dans la gestion de grands volumes de données non structurées (par exemple, images, vidéos, données de capteurs) dans des environnements distribués basés sur le cloud. Il est particulièrement bien adapté aux workload IA/ML, aux data lakes et aux applications d’IA générative.

La gestion traditionnelle du stockage de données consiste en les processus utilisés pour conserver, organiser et accéder en toute sécurité aux actifs de données tout en optimisant les ressources de stockage et en assurant la protection des données. Elle repose sur un provisionnement, une surveillance et une optimisation manuels, ce qui devient de plus en plus difficile à mesure que les volumes de données augmentent et que le workload se diversifie dans les environnements hybrides cloud.

Le stockage intelligent s’appuie sur cette approche en intégrant directement l’IA, le ML et l’automatisation dans l’infrastructure de stockage. Plutôt que de nécessiter une intervention manuelle, le stockage intelligent gère le placement des données, prédit les besoins en capacité, optimise les performances et protège contre les menaces au sein d’un système de gestion unifié.

Bien que cela soit étroitement lié, le stockage intelligent et le stockage ia et big data ne sont pas la même chose.

Le stockage ia et big data fait référence aux systèmes de stockage de données conçus pour les grands jeux de données, l’accès aux données et le calcul intensif nécessaires aux workloads de l’IA/ML. Ces systèmes sont spécialement conçus pour prendre en charge les capacités de formation, d’inférence et de data lake en matière d’IA afin de répondre aux exigences de performance des applications d’IA.

Le stockage intelligent intègre l’IA et le ML dans les systèmes de stockage afin d’automatiser la gestion et d’optimiser les performances sur l’ensemble des données d’une entreprise. Ces systèmes analysent les modèles de données, automatisent la hiérarchisation des données, prévoient les besoins en capacité de stockage et réduisent la complexité opérationnelle dans l’ensemble de l’écosystème informatique.

Ces technologies fonctionnent souvent avec des systèmes de stockage intelligents également optimisés pour les workloads IA et des systèmes de stockage IA intégrant des fonctionnalités de gestion intelligente.

La technologie traditionnelle de stockage d’entreprise était centrée sur des réseaux SAN (storage area network) pour l’archivage des données et des fichiers. Cependant, la maintenance des SAN est devenue de plus en plus coûteuse pour les entreprises à mesure que leurs besoins en stockage de données augmentaient, nécessitant de plus en plus de serveurs physiques et d’autres infrastructures informatiques pour répondre à leurs demandes.

Le stockage cloud est apparu avec l’élasticité nécessaire pour dimensionner les volumes de données en fonction des besoins de l’entreprise. En stockant les données dans le cloud, les entreprises tirent parti de la tarification, optimisant ainsi les coûts. Les solutions basées sur le cloud impliquent des approches multicloud hybrides, où les entreprises peuvent combiner le stockage de plusieurs fournisseurs de cloud pour répondre à diverses exigences, telles que la performance, le coût et la conformité.

Au fur et à mesure que les technologies IA et ML ont évolué et sont devenues plus accessibles, il est devenu possible d’intégrer directement ces informations dans l’infrastructure de stockage. Le stockage intelligent a évolué pour devenir une solution optimisée pour les environnements évolutifs et à forte intensité de données.

Le stockage intelligent va au-delà des solutions cloud traditionnelles, avec des fonctionnalités telles que l’analyse continue des modèles de données, la hiérarchisation automatique des données et la maintenance prédictive. Il est devenu un composant essentiel pour prendre en charge les exigences informatiques actuelles, notamment les workloads d’entraînement à l’IA, l’edge computing et la génération massive de données à partir d’appareils IdO.

Le stockage intelligent gère les données tout au long de son cycle de vie en utilisant plusieurs technologies clés :

• Stockage défini par logiciel (SDS) : le SDS joue un rôle clé dans le stockage intelligent en découplant le logiciel de stockage du matériel physique, ce qui permet une gestion flexible et automatisée des ressources. Cette couche logicielle gère les fonctions de stockage de base (par exemple, les configurations RAID, l’allocation des ressources), ce qui permet aux entreprises de dimensionner les ressources de stockage indépendamment du matériel sous-jacent.

• Intelligence artificielle (IA) et machine learning (ML) : l’IA et le ML analysent les modèles d’accès aux données, les indicateurs de performance et les tendances d’utilisation en utilisant des métadonnées riches pour faire des prédictions intelligentes sur les besoins de stockage. Les algorithmes de machine learning prévoient les besoins en capacité, détectent les défaillances matérielles potentielles et optimisent automatiquement le placement des données, la classification et l’application des politiques.

• Analytique en temps réel : analytique en temps réel surveillent en permanence la performance du stockage et le workload, permettant des ajustements dynamiques et identifiant les anomalies susceptibles d’indiquer des menaces de sécurité ou des problèmes de performance.

• Hiérarchisation et mise en cache automatiques : des algorithmes intelligents et de mise en cache à haute vitesse stockent les données fréquemment consultées pour une récupération plus rapide et réduisent les temps d’attente du processeur, tout en déplaçant automatiquement les données entre les niveaux de stockage en fonction des modèles d’accès. Les données « chaudes » sont stockées sur un stockage flash haute performance, tandis que les données « froides » sont transférées vers des options rentables.

• Technologies de réduction des données : la déduplication, la compression et d’autres techniques minimisent l’encombrement de stockage et réduisent les coûts tout en maintenant un accès à haute performance. Ces technologies identifient et éliminent les données redondantes, ne stockant que des blocs de données uniques pour maximiser l’efficacité du stockage.

• Maintenance prédictive : le stockage intelligent utilise des modèles ML pour analyser les indicateurs de santé du système et prévoir les pannes potentielles, permettant ainsi une maintenance prédictive qui minimise les temps d’arrêt. Le système déclenche des alertes, lance des procédures de basculement ou planifie automatiquement la maintenance.

• Sécurité et résilience intégrées : cette solution de stockage intègre la détection et la réponse automatisées aux menaces ainsi qu’une reprise après sinistre et une redondance intégrée pour une sécurité et une résilience robustes. Un système de stockage intelligent peut isoler les données compromises, sécuriser les voies d’accès et conserver des copies de sauvegarde immuables pour permettre une cyber-reprise rapide.

Le stockage intelligent offre des avantages qui aident les entreprises à atteindre leurs objectifs commerciaux et informatiques, notamment les suivants :

• Offre un accès plus rapide aux données : permet aux entreprises de faire évoluer leurs données tout en maintenant un débit élevé, une faible latence et un accès géré aux données avec un temps d’arrêt limité, voire inexistant.

• Simplifie les opérations : élimine les silos de données, réduit la complexité et accélère la création de valeur des initiatives de transformation numérique grâce à une compatibilité parfaite entre les environnements.

• Augmente la productivité : automatise la gestion globale, en supprimant les silos pour aider les équipes à améliorer les workflows et à réduire l’importance des tâches manuelles.

• Optimise les coûts : réduit la prolifération des applications et des données pour des raisons de rentabilité, tout en transférant les données rarement consultées vers des niveaux de stockage moins chers.

• Réduit les risques : protège les applications et les données grâce à la détection des menaces pilotée par l’IA et chiffrement automatisé, permettant une récupération rapide après violation de données et les attaques avec des fonctions de protection intégrées contre les ransomwares pour cyber-résilience.

• Assure la continuité d’activité : utilise la réplication et la synchronisation des données pour assurer la continuité d’activité et conserver des copies cohérentes et disponibles sur tous les sites pour une reprise rapide.

• Soutient la conformité : gère automatiquement la souveraineté des données et les besoins de conformité, permettant ainsi aux entreprises de répondre à des exigences telles que le RGPD.

Les entreprises peuvent accéder à un stockage intelligent grâce à de multiples options de déploiement. Les principaux fournisseurs de cloud public (par exemple, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure) offrent des capacités de stockage intelligentes en tant que services entièrement gérés. Les fournisseurs de solutions de stockage d’entreprise, notamment Dell, Hewlett-Packard Enterprise et NetApp, proposent des plateformes de stockage intelligentes qui peuvent être déployées dans un centre de données sur site ou intégrées à des environnements cloud.

De nombreuses entreprises adoptent des stratégies pour optimiser le placement des données dans des infrastructures hybrides distribuées, en fonction des exigences de performance, de conformité et de coûts. Ces solutions prennent en charge toute une série de cas d’utilisation, notamment les data lakes, le calcul haute performance (HPC), l’infrastructure de bureau virtuel (VDI) et l’edge computing.