Cos'è l'ottimizzazione dello storage e perché è importante?

Un aspetto importante dell'ottimizzazione complessiva dei dati, l'ottimizzazione dello storage coinvolge strategie e tecnologie—come la deduplicazione e la compressione dei dati —per migliorare l'efficienza. Questi approcci aiutano le imprese a gestire i volumi massicci di dati non strutturati associati a AI e ad altri workload ad alta intensità di dati.

Con l'accelerazione dell'adozione dell'AI, l'ottimizzazione dello storage è diventata essenziale per le organizzazioni per scalare e supportare le loro iniziative di AI. Secondo Mordor Intelligence, la dimensione del mercato del data storage è stata stimata in 250,77 miliardi di USD nel 2025.¹ Si prevede che raggiungerà 483,90 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 14,05%.

La necessità di soluzioni di data storage in grado di supportare le intense richieste di calcolo dell'AI e del machine learning (ML) guida questa crescita. La necessità di proteggersi dalla perdita di dati causata da interruzioni, guasti di sistema o attacchi informatici alimenta anche questa crescita.

Molti dei dati gestiti oggi dalle organizzazioni consistono in enormi insiemi di dati costituiti da dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati. I dati non strutturati, come ad esempio immagini, video, documenti e dati provenienti da sensori, non si adattano facilmente agli schemi fissi dei database relazionali. Di conseguenza, gli strumenti e i metodi tradizionali generalmente non possono essere utilizzati per la loro elaborazione e analisi.

Allo stesso tempo, le aziende sono sotto pressione per sfruttare dati pronti per l'AI che siano accessibili e affidabili, che supportino l'integrità dei dati.

Anche i modelli di AI generativa (o gen AI) stanno cambiando i requisiti di storage. Questi foundation model e grandi modelli linguistici (LLM) si adattano continuamente, producendo enormi set di dati. Le organizzazioni hanno bisogno di soluzioni di storage scalabili e distribuite (ad esempio, file system distribuiti, object storage) per gestire la quantità di dati prodotti dai carichi di lavoro dell'AI.

In definitiva, senza un miglioramento dello storage per gestire queste nuove esigenze, le organizzazioni si trovano ad affrontare colli di bottiglia che rallentano le prestazioni dell'AI, costi crescenti e sfide di gestione dei dati che limitano la loro capacità di scalare l'AI con successo.

L'ottimizzazione dello storage consiste in componenti interconnessi che gestiscono prestazioni, capacità e costi di storage durante tutto il ciclo di vita dei dati. Insieme, queste tecniche sono alla base anche dell'AI storage, un insieme di sistemi appositamente progettati per soddisfare le esigenze di prestazioni e scalabilità dei workload AI.

Di seguito alcune tecniche importanti di ottimizzazione dello storage:

• Deduplicazione e compressione dei dati

• Flash storage e solid-state drive (SSD)

• Tiering dello storage

• Archiviazione dei dati

• Thin provisioning

• Automazione dello storage

• Integrazione con Cloud Storage

• Gestione del ciclo di vita dei dati

La deduplicazione dei dati è il processo di identificazione dei dati duplicati e memorizzazione solo come una singola copia. Questa funzione riduce i tempi di backup analizzando i dati a livello di file o Block Storage .

La compressione comporta il rilevamento di modelli e ridondanze, la codifica dei dati in modo più efficiente e la riduzione delle dimensioni dei file, il tutto mantenendo un accesso ad alta velocità.

Entrambe queste tecniche eliminano la ridondanza e riducono l'impronta di storage di un'Organizzazione.

Le tecnologie a semiconduttore, come flash storage e SSDs offrono la velocità e la bassa latenza che i workload ad alte prestazioni richiedono.

A differenza dei dischi rotanti, il flash storage accede ai dati elettronicamente a velocità di memoria, eliminando i ritardi meccanici e aumentando il rendimento complessivo.

Il tiering dello storage sposta automaticamente i dati al tipo di storage appropriato in base ai modelli di accesso e ai costi.

I dati caldi (a cui si accede spesso) risiedono su flash ad alte prestazioni, i dati tiepidi (a cui si accede occasionalmente) vengono spostati su SSD standard, e i dati freddi (a cui si accede raramente) migrano su livelli di archiviazione su disco o cloud.

L'archiviazione dei dati sposta dati più vecchi o raramente recuperati verso uno storage a lungo termine ottimizzato per la capacità piuttosto che per le prestazioni, liberando uno spazio premium per workload attivi e mantenendo i dati archiviati accessibili su richiesta.

Il thin provisioning alloca la capacità di storage man mano che le applicazioni consumano spazio di storage fisico, anziché riservare in anticipo blocchi di grandi dimensioni. Questo approccio evita l'overprovisioning e migliora i tassi di utilizzo, riducendo gli investimenti in hardware.

Il software di automazione gestisce operazioni e workflow con un intervento umano limitato.

I sistemi automatizzati prevedono le esigenze di capacità, ottimizzano il posizionamento dei dati e rispondono alle richieste di workload in tempo reale, riducendo lo sforzo manuale man mano che gli ambienti diventano più complessi.

L'architettura hybrid cloud combina lo storage locale per operazioni critiche per le prestazioni con lo storage cloud per repository e archivi, permettendo alle organizzazioni di scalare dinamicamente senza investimenti di capitale.

La pratica del DLM stabilisce politiche che determinano il modo in cui i dati si spostano attraverso i livelli di storage, dalla creazione all'eliminazione. Definisce inoltre i periodi di retention, i calendari di migrazione e le regole di cancellazione in base al valore aziendale e ai requisiti normativi.

Le aziende implementano l'ottimizzazione dello storage attraverso una gamma di tecnologie e soluzioni, incluse quelle descritte di seguito:

• Piattaforme software: lepiattaforme di ottimizzazione dello storage offrono alle organizzazioni la flessibilità di lavorare con i sistemi di storage esistenti, automatizzando le attività (come deduplicazione, compressione, tiering intelligente) senza richiedere la sostituzione dell'hardware. Queste piattaforme forniscono anche funzionalità di monitoraggio e analisi che forniscono visibilità sull'utilizzo dello storage e aiutano i team a identificare le anomalie.

• Funzionalità cloud-native: i provider di servizi cloud (come IBM, AWS, Google Cloud o Microsoft Azure) offrono funzionalità di ottimizzazione cloud-native che gestiscono automaticamente le politiche di posizionamento e il ciclo di vita dei dati, scalando con l'utilizzo e offrendo prezzi pay-as-you-go.

• Sistemi di storage integrati: i sistemi di storage appositamente costruiti (ad esempio, IBM FlashSystem, NetApp) integrano l'ottimizzazione dello storage nell'hardware, offrendo velocità e semplificando la gestione tra ambienti ibridi.

• Strumenti di gestione dei dati: gli strumenti di gestione dei dati unificati forniscono visibilità e controllo sull'intero ecosistema di storage, oltre a funzionalità di sicurezza e governance.

L'ottimizzazione dello storage offre vari benefici che aiutano le organizzazioni a gestire l'AI e i carichi di lavoro ad alta intensità di dati:

• Migliora le prestazioni: offre velocità di recupero dei dati più elevate e una minore latenza, aiutando i team a rispondere rapidamente e gli utenti ad accedere agli insight senza ritardi.

• Offre risparmi sui costi: riduce le spese di storage grazie alla compressione, alla deduplicazione e al tiering intelligente, assicurando che le organizzazioni paghino solo lo storage di cui hanno bisogno.

• Abilita la scalabilità: permette all'infrastruttura di storage di crescere insieme all'aumento dei volumi dati e alle mutevoli esigenze aziendali senza grandi investimenti infrastrutturali.

• Aumenta la gestione dei dati: automatizza le politiche del ciclo di vita per lo spostamento, l'archiviazione e l'eliminazione dei dati, semplificando la governance dei dati.

• Migliora la sicurezza: rafforza la protezione dei dati con crittografia, storage immutabile, gestione granulare degli accessi e audit completi per la conformità.

• Si integra con le architetture dei data lake: supporta ambienti data lake e strategie cloud-native per supportare analisi avanzate e carichi di lavoro AI.

• Migliora la sostenibilità: riduce il consumo energetico e l'impronta di carbonio, ottimizzando l'uso delle risorse e l'allocazione intelligente dello storage.

Le organizzazioni possono applicare l'ottimizzazione dello storage a casi d'uso aziendali su vari carichi di lavoro e ambienti:

• AI e workload di machine learning

• Backup e archiviazione

• Calcolo ad alte prestazioni

• Ambienti di virtualizzazione

I seguenti passi strategici aiutano le organizzazioni a raggiungere l'ottimizzazione dello storage.

1. Valutare le esigenze di storage: iniziare a valutare l'uso attuale dello storage per identificare dove l'ottimizzazione avrà l'impatto maggiore e quali workload beneficeranno maggiormente di prestazioni migliori o di costi inferiori.
2. Implementare la gestione dei dati: implementa politiche automatizzate di tiering e ciclo di vita per spostare i dati tra tipi di storage in base ai modelli di accesso, riducendo le operazioni manuali e assicurandoti che i dati risiedano nella posizione più conveniente.
3. Eseguire un monitoraggio di routine: il monitoraggio delle metriche di performance e delle tendenze di capacità aiuta le organizzazioni ad anticipare le sfide della gestione dello storage prima che abbiano un impatto sulle operazioni.
4. Testare prima di distribuire: convalida prima le modifiche di ottimizzazione in ambienti non di produzione, per capire il loro impatto sulle prestazioni e sul comportamento dell'applicazione, prima di distribuirle su larga scala.
5. Soddisfa le esigenze aziendali:  gestisci i requisiti di prestazioni con efficienza dei costi, oltre a pianificare la crescita futura dei dati. Le strategie di ottimizzazione dello storage più efficaci supportano le priorità aziendali senza sovraccaricare l'infrastruttura.