¿Qué es el almacenamiento inteligente?

Dicho de otro modo, es una capa de software inteligente que proporciona una amplia gestión de almacenamiento en todo el ecosistema empresarial. Entre sus características clave se incluyen el análisis predictivo, la clasificación autónoma de datos, las actualizaciones automáticas de software y la resolución proactiva de problemas.

Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a cargas de trabajo intensivas en 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 dar soporte a estas cargas de trabajo de analytics y aprovechar nuevas oportunidades de negocio.

La necesidad de almacenamiento inteligente está creciendo rápidamente. Según Fortune Business Insights, se prevé que el mercado global de almacenamiento de datos crezca de 298.540 millones de dólares en 2026 a 984.560 millones de dólares en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16.10 %.¹

Esta expansión está impulsada por grandes cantidades de datos de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), computación en la nube y aplicaciones de IA, así como datos en el perímetro 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 inteligentes de almacenamiento para gestionar esta complejidad.

Hay tres tipos principales de almacenamiento de datos:

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

• Block Storage divide los datos en bloques de tamaño fijo, cada uno con un identificador único, y los almacena de forma independiente. Block Storage 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).

• Object Storage gestiona los datos como objetos discretos con identificadores únicos y metadatos ricos. Diseñado para una escalabilidad masiva, Object Storage sobresale en el manejo de grandes volúmenes de datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, videos, datos de sensores) en entornos distribuidos 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 que se utilizan para conservar, organizar y acceder de forma segura a los activos de datos, al tiempo que se optimizan los recursos de almacenamiento y se garantiza la protección de los datos. Se basa en el aprovisionamiento, el monitoreo y la optimización manuales, lo que se vuelve cada vez más desafiante a medida que crecen los volúmenes de datos y las cargas de trabajo se diversifican en entornos de nube híbrida.

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

Si bien están estrechamente relacionados, el almacenamiento inteligente y el almacenamiento AI no son lo mismo.

El almacenamiento AI se refiere a los sistemas de almacenamiento de datos diseñados para los grandes conjuntos de datos, el acceso a datos de alta velocidad y la intensa capacidad de procesamiento necesarios para las cargas de trabajo de IA/ML. Estos sistemas están diseñados específicamente para admitir funciones de entrenamiento e inferencia de IA, así como capacidades de data lakes, con el fin de satisfacer las exigencias de rendimiento de las aplicaciones de IA.

El almacenamiento inteligente integra la IA y el ML en los sistemas de almacenamiento para automatizar la gestión y optimizar el rendimiento de todos los datos de una organización. Estos sistemas analizan 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 de TI.

Estas tecnologías a menudo funcionan junto con sistemas de almacenamiento inteligentes que también están optimizados para cargas de trabajo de IA y sistemas de almacenamiento AI que incorporan características de gestión inteligente.

La tecnología de almacenamiento empresarial tradicional se basaba en redes de área de almacenamiento (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 ampliar o reducir los volúmenes de datos en función de las necesidades de la empresa. Al almacenar datos en la nube, las organizaciones aprovechan los precios de pago por uso, optimizando los costos. Las soluciones basadas en la nube actuales involucran enfoques multinube híbridos, donde las organizaciones pueden combinar el almacenamiento de múltiples proveedores de la nube para satisfacer diversos requisitos, como rendimiento, costo y cumplimiento.

A medida que las tecnologías de IA y ML maduraron y se volvieron más accesibles, se hizo posible la incorporación de esta inteligencia directamente en el almacenamiento. El almacenamiento inteligente ha evolucionado como una solución optimizada para entornos escalables e intensivos en 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 dar soporte a los requisitos de TI actuales, incluidas las cargas de trabajo de entrenamiento de IA, la computación perimetral 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 centrales:

• Almacenamiento definido por software (SDS): el SDS desempeña un papel clave en el almacenamiento inteligente al desacoplar el software de almacenamiento del hardware físico, lo que permite una gestión de recursos flexible y automatizada. 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 los patrones de acceso a los datos, las métricas de rendimiento y las tendencias de utilización mediante el uso de metadatos detallados para realizar predicciones inteligentes sobre las necesidades de almacenamiento. Los algoritmos de ML pronostican las necesidades de capacidad, detectan posibles fallas de hardware y optimizan automáticamente la ubicación de los datos, su clasificación y la aplicación de políticas.

• Análisis en tiempo real: el análisis en tiempo real monitorea 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 automática por niveles y almacenamiento en caché: los algoritmos inteligentes de alta velocidad y almacenamiento en caché almacenan los datos a los que se accede con mayor frecuencia para agilizar su recuperación y reducir los tiempos de espera de la CPU, al tiempo que trasladan automáticamente los datos entre los distintos 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 trasladan a opciones rentables.

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

• Mantenimiento predictivo: el almacenamiento inteligente utiliza modelos de ML para analizar los indicadores de estado del sistema y predecir posibles fallas, 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 automatizadas a amenazas junto con la recuperación ante desastres y la redundancia integrada para una seguridad y resiliencia sólidas. Un sistema de almacenamiento inteligente puede aislar los datos comprometidos, proteger las vías de acceso y mantener copias de respaldo inmutables para permitir una rápida recuperación cibernética.

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

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

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

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

• Optimiza los costos: reduce la proliferación de datos y aplicaciones para mantener la rentabilidad mientras mueve los datos a los que se accede con poca frecuencia a niveles de almacenamiento de información más económicos.

• Reduce el riesgo: protege las aplicaciones y los datos con detección de amenazas basada en IA y cifrado automatizado, lo que permite una rápida recuperación ante filtraciones de datos y ataques con funciones integradas de protección contra ransomware para una mayor resiliencia cibernética.

• Garantiza la continuidad del negocio: utiliza la replicación y la sincronización de datos para garantizar la continuidad de negocio y mantener copias coherentes y disponibles en todas las ubicaciones, lo que permite una recuperación rápida.

• Facilita el cumplimiento normativo: gestiona automáticamente la soberanía de los datos y las necesidades de cumplimiento, lo que permite a las organizaciones cumplir con requisitos como el RGPD.

Las organizaciones pueden acceder al almacenamiento inteligente a través de múltiples opciones de despliegue. 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, proporcionan plataformas de almacenamiento inteligente que se pueden desplegar en un centro de datos on premises 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, cumplimiento y costos. Estas soluciones admiten una variedad de casos de uso empresarial, incluidos data lakes, computación de alto rendimiento (HPC), infraestructura de escritorio virtual (VDI) y computación perimetral.