Che cos'è lo storage intelligente?

In altre parole, è un livello software intelligente che fornisce un'ampia gestione dello storage in un ecosistema aziendale. Le caratteristiche principali includono l'analisi predittiva, il tiering autonomo dei dati, gli aggiornamenti automatici del software e la risoluzione proattiva dei problemi.

Le organizzazioni oggi devono affrontare workload ad alta intensità di dati in continua espansione, soprattutto con l'accelerazione dell'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML). Stanno modernizzando la loro infrastruttura di data storage per supportare questi workload analitici avanzati e sfruttare nuove opportunità di business.

La necessità di uno storage intelligente sta crescendo rapidamente. Secondo Fortune Business Insights, si prevede che il mercato globale del data storage crescerà da 298,54 miliardi di USD nel 2026 a 984,56 miliardi di USD entro il 2034, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 16,10%.¹

Questa espansione è guidata da enormi quantità di dati provenienti da dispositivi Internet of Things (IoT), cloud computing e applicazioni AI, oltre a dati all'edge che richiedono funzionalità locali di trattamento dei dati. In risposta, le organizzazioni si stanno rivolgendo a soluzioni avanzate come il software-defined storage (SDS) (SDS) e i sistemi di storage intelligente per gestire questa complessità.

Esistono tre tipi principali di data storage:

• Il file storage organizza i dati in una struttura gerarchica di file, cartelle e directory. Questa tecnologia funziona bene per la collaborazione, la gestione documentale e situazioni in cui i dati devono essere facilmente condivisi tra gli utenti. Il file storage è tipicamente utilizzato con dischi rigidi e dispositivi NAS (network-attached storage).

• Il block storage divide i dati in blocchi di dimensioni fisse, ciascuno con un identificatore univoco, e li memorizza in modo indipendente. Il block storage offre prestazioni elevate e bassa latenza, risultando ideale per workload mission-critical, come database, container e storage backend per macchine virtuali (VM).

• L'object storage gestisce i dati come oggetti discreti con identificatori univoci e metadati dettagliati. Progettato per una scalabilità massiccia, l'object storage eccelle nella gestione di grandi volumi di dati non strutturati (ad esempio, immagini, video, dati dei sensori) in ambienti distribuiti basati su cloud. È particolarmente adatto ai workload di AI/ML, ai data lake e alle applicazioni di AI generativa.

La gestione tradizionale dello storage dati consiste nei processi utilizzati per conservare, organizzare e accedere in modo sicuro agli asset di dati, ottimizzando le risorse di storage e fornendo la protezione dei dati. Si basa su provisioning manuale, monitoraggio e ottimizzazione, che diventano sempre più impegnativi man mano che i volumi dati crescono e i workload si diversificano tra ambienti hybrid cloud.

Lo storage intelligente si basa su questo approccio integrando AI, ML e automazione direttamente nell'infrastruttura di storage. Piuttosto che richiedere un intervento manuale, lo storage intelligente gestisce il posizionamento dei dati, prevede le esigenze di capacità, ottimizza le prestazioni e protegge dalle minacce all'interno di un sistema di gestione unificato.

Sebbene siano strettamente correlati, lo storage intelligente e l'AI storage non sono la stessa cosa.

Lo storage AI si riferisce a sistemi di data storage progettati per grandi set di dati, accesso ai dati ad alta velocità e calcolo intenso necessario per workload di AI/ML. Questi sistemi sono progettati appositamente per supportare l'addestramento, l'inferenza e le funzionalità di data lake dell'AI, al fine di soddisfare le esigenze di prestazioni delle applicazioni AI.

Lo storage intelligente integra l'AI e l'ML nei sistemi di storage per automatizzare la gestione e ottimizzare le prestazioni di tutti i dati di un'organizzazione. Questi sistemi analizzano i modelli di dati, automatizzano il tiering dei dati, prevedono le esigenze di capacità di storage e riducono la complessità operativa dell'intero ecosistema IT.

Queste tecnologie spesso collaborano con sistemi di storage intelligenti, anch'essi ottimizzati per workload di AI, e sistemi di AI storage che incorporano funzionalità di gestione intelligente.

La tecnologia tradizionale di storage aziendale si concentrava su storage area network (SAN) per l'archiviazione di dati e file. Tuttavia, la manutenzione delle SAN è diventata sempre più costosa per le organizzazioni man mano che le loro esigenze di data storage crescevano, richiedendo più server fisici e altre infrastrutture IT per soddisfare le loro esigenze.

Lo storage cloud è emerso con l'elasticità necessaria per scalare i volumi dati verso l'alto o verso il basso in base alle esigenze aziendali. Memorizzando i dati nel cloud, le organizzazioni utilizzano i prezzi pay-as-you-go, ottimizzando i costi. Le soluzioni basate su cloud di oggi prevedono approcci multicloud ibridi, dove le organizzazioni possono combinare lo storage di più provider di cloud per soddisfare vari requisiti, come prestazioni, costi e conformità.

Con la maturazione e la crescente accessibilità delle tecnologie di AI e ML, è diventato possibile integrare direttamente questa intelligenza nell'infrastruttura di storage. Lo storage intelligente si è evoluto come soluzione ottimizzata per ambienti scalabili e ad alta intensità di dati.

Lo storage intelligente va oltre le soluzioni cloud tradizionali, con caratteristiche come l'analisi continua dei pattern dei dati, il tiering automatico dei dati e la manutenzione predittiva. È diventato un componente essenziale per supportare i requisiti IT di oggi, compresi i workload di addestramento dell'AI, l'edge computing e la generazione massiccia di dati dai dispositivi IoT.

Lo storage intelligente gestisce i dati durante tutto il suo ciclo di vita utilizzando diverse tecnologie fondamentali:

• Software-defined storage (SDS): l'SDS svolge un ruolo chiave nello storage intelligente, disaccoppiando il software di storage dall'hardware fisico, consentendo una gestione flessibile e automatizzata delle risorse. Questo livello software gestisce le funzioni di storage principali (ad esempio, le configurazioni RAID, l'allocazione delle risorse), consentendo alle organizzazioni di scalare le risorse di storage indipendentemente dall'hardware sottostante.

• Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML): AI e ML analizzano i modelli di accesso ai dati, le metriche di prestazioni e le tendenze d'uso utilizzando metadati ricchi per fare previsioni intelligenti sulle esigenze di storage. Gli algoritmi di ML prevedono i requisiti di capacità, rilevano potenziali guasti hardware e ottimizzano automaticamente la collocazione, la classificazione e l'applicazione delle politiche dei dati.

• Real-time analytics: i real-time analytics monitorano continuamente le prestazioni dei sistemi di storage e i modelli di workload, consentendo aggiustamenti dinamici e identificando anomalie che potrebbero indicare minacce alla sicurezza o problemi di prestazione.

• Tiering automatico e caching: algoritmi intelligenti e di caching ad alta velocità memorizzano i dati frequentemente accessibili per un recupero più rapido e riducono i tempi di attesa della CPU, spostando automaticamente i dati tra i livelli di storage in base ai modelli di accesso. I dati "caldi" risiedono su sistemi di flash storage ad alte prestazioni, mentre i dati "freddi" vengono spostati verso opzioni più economiche.

• Tecnologie di riduzione dei dati: deduplicazione, compressione e altre tecniche minimizzano l'impronta dello storage e riducono i costi mantenendo al contempo un accesso ad alte prestazioni. Queste tecnologie identificano ed eliminano dati ridondanti, memorizzando solo blocchi di dati unici per massimizzare l'efficienza di storage.

• Manutenzione predittiva: lo storage intelligente utilizza modelli ML per analizzare indicatori di stato di salute del sistema e prevedere potenziali guasti, consentendo una manutenzione proattiva e predittiva che minimizza i tempi di inattività. Il sistema attiva avvisi, avvia procedure di failover o programma automaticamente la manutenzione.

• Sicurezza e resilienza integrate: questa soluzione di storage integra il rilevamento e la risposta automatica alle minacce insieme al disaster recovery e alla ridondanza integrata per una sicurezza e resilienza robuste. Un sistema di storage intelligente può isolare i dati compromessi, proteggere i percorsi di accesso e mantenere copie di backup immutabili per consentire un rapido cyber recovery.

Lo storage intelligente offre benefici che aiutano le aziende a raggiungere i loro obiettivi aziendali e IT, tra cui i seguenti:

• Fornisce un accesso ai dati più rapido: consente alle organizzazioni di scalare i dati mantenendo un throughput elevato, una bassa latenza e un accesso ai dati gestito con tempi di inattività limitati o nulli.

• Semplifica le operazioni: elimina i silos di dati, riduce la complessità e accelera il time to value per le iniziative di trasformazione digitale grazie alla perfetta compatibilità tra i diversi ambienti.

• Aumenta la produttività: automatizza la gestione complessiva, eliminando i silos per aiutare i team a migliorare workflow e a ridurre l'impegno su attività manuali.

• Ottimizza i costi: riduce la dispersione di applicazioni e dati per supportare l'efficienza dei costi spostando i dati a accesso poco frequente verso livelli di storage più economici.

• Riduce il rischio: protegge app e dati con il rilevamento delle minacce basato su AI e la crittografia automatica, consentendo un rapido recupero da violazioni dei dati e attacchi con funzioni integrate di protezione ransomware per la cyber resilience.

• Garantisce la continuità aziendale: utilizza la replica e la sincronizzazione dei dati per garantire la continuità aziendale e mantenere copie coerenti e disponibili tra le sedi per un rapido recupero.

• Supporta la conformità: gestisce automaticamente la sovranità dei dati e le esigenze di conformità, consentendo alle organizzazioni di soddisfare requisiti come il GDPR.

Le organizzazioni possono accedere a uno storage intelligente attraverso molteplici opzioni di implementazione. I principali provider di cloud pubblico (ad esempio, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure) offrono funzionalità di storage intelligente come servizi completamente gestiti. Fornitori di storage aziendali come Dell, Hewlett-Packard Enterprise e NetApp offrono piattaforme di storage intelligente che possono essere implementate in un data center on-premise o integrate con ambienti cloud.

Molte organizzazioni adottano strategie per ottimizzare il posizionamento dei dati nelle infrastrutture ibride distribuite, in base ai requisiti di prestazioni, conformità e costo. Queste soluzioni supportano una gamma di casi d'uso aziendali, tra cui data lake, calcolo ad alte prestazioni (HPC), infrastruttura desktop virtuale (VDI) ed edge computing.