L’importanza dello storage nell’intelligenza artificiale: il ruolo cruciale del nastro magnetico

La gestione dello storage per progetti di intelligenza artificiale richiede scelte strategiche che vanno oltre la semplice disponibilità di calcolo e potenza elettrica. Con l’aumento esponenziale delle dimensioni dei dataset necessari per l’addestramento, è fondamentale considerare dove e come conservare questi dati. Molti di essi non devono risiedere permanentemente su infrastrutture ad alte prestazioni, ma è essenziale che siano protetti e pronti per l’elaborazione quando necessario.

La decisione su come conservare dataset di grandi dimensioni ha un impatto significativo su costi, tempi e capacità operative. Conoscere il proprio patrimonio dati – cosa si possiede, dove risiede e con quale velocità può essere reso disponibile – diventa un vantaggio competitivo. Infatti, la rapidità con cui un’organizzazione riesce a trasformare una domanda di business in accesso ai dati determina la sua capacità di esecuzione. Tenere tutto su infrastrutture sempre attive e performanti può aumentare notevolmente i costi e limitare la quantità di dati gestibili.

Una soluzione efficace per contenere i costi e mantenere la disponibilità è rappresentata dal nastro magnetico. Le recenti generazioni di LTO (Linear Tape-Open) hanno migliorato significativamente capacità, throughput e sicurezza. I sistemi di nastro moderni possono essere integrati come un tier in grado di streammare dati verso storage più veloci durante le fasi di curation o training. A livello multi-petabyte, il costo per terabyte del nastro è di gran lunga inferiore rispetto a soluzioni basate su flash o dischi, e la scalabilità di capacità e throughput può essere ottenuta semplicemente aggiungendo cartucce o drive.

In termini di protezione, il nastro offre cifratura hardware a livello di cartuccia e supporti WORM (Write Once Read Many) che rendono i dati immutabili. Inoltre, è possibile rimuovere fisicamente i nastri dagli ambienti di produzione per una conservazione offsite e per garantire l’air-gapping. Pianificare pipeline di dati che prevedano tier differenziati e sfruttino tecnologie come il nastro consente di mantenere un ampio patrimonio informativo disponibile per l’AI, senza far pesare i vincoli di budget sulla scelta dei dataset utilizzabili.