Orchestrering av data: Data som rör sig lika snabbt som AI
av Gavin Sutton, marknadschef
Så mycket potential, men ändå så många silos. AI införs i snabb takt och företag investerar i högpresterande beräkningar, servrar med flera GPU:er och skalbar lagring. Men det finns ett problem. Data sitter fast i silos, vilket begränsar affärseffekterna av AI. Många antar att fler GPU:er eller snabbare lagring kommer att lösa utmaningen, men det är inte hårdvaran som är problemet, utan oförmågan att komma åt och flytta data mellan olika miljöer. I den här bloggen tittar vi på hur dataorkestrering kan låsa upp dina kunders AI-infrastruktur.
Datadilemmat
En sak är säker: i takt med att AI-modellerna blir allt mer komplexa och stora ökar också mängden data som de kräver. Det är ofta där dessa data lagras som problemen uppstår. Den lagras på lokala NVMe-enheter i GPU-servrar, i nätverksanslutna lagringssystem (NAS), på bandarkiv och i molnet. Var och en av dessa lagringsplatser är effektiv i sig, men utan intelligent dataorkestrering mellan dem saktar prestandan ner, smidigheten minskar och kostnaderna skenar iväg. Den här kopplingen är särskilt smärtsam för kunder som kör hybrid- eller multi-cloud-miljöer, där det blir tidskrävande och dyrt att manuellt flytta data mellan lokala system och molnet. Det är därför kunderna måste tänka om när det gäller datalagret.
Vad är dataorkestrering?
I stället för att behandla varje lagringsnivå som en separat enhet är dataorkestrering en mekanism som skapar ett enhetligt, policystyrt datalager som sträcker sig över edge, core och cloud. Detta gör det möjligt för kunderna att automatisera hur data placeras, flyttas och nås. I AI-eran innebär detta att AI-arbetsbelastningar alltid kan interagera med rätt data vid rätt tidpunkt, oavsett var den fysiskt finns. 35% av företagen anser att datahantering är ett större hinder för att skala upp AI-arbetsbelastningar än dataresurser1 eftersom äldre dataarkitekturer inte uppfyller kraven för modern AI.
Aktivera underutnyttjad NVMe med Tier 0
I dag finns det redan stora mängder NVMe-lagring i många GPU-servrar, men mycket av det är fortfarande isolerat och underutnyttjat. Dataorkestrering ändrar detta genom att förvandla lokal NVMe till delad, ultrahöghastighets Tier 0-lagring. Tier 0 är den snabbaste och mest responsiva lagringsnivån, som vanligtvis är reserverad för verksamhetskritiska arbetsbelastningar. I samband med AI spelar det en viktig roll för att påskynda utbildning, inferens och generering av innehåll i realtid. Det eliminerar databegränsningar och maximerar GPU-användningen. Istället för att distribuera komplexa externa lagringssystem låser orkestreringen upp högpresterande kapacitet med låg latens på några timmar, med hjälp av den infrastruktur som kunderna redan äger.
Möjliggör AI-arbetsflöden i hybridmoln
Dataorkestreringslösningar säkerställer att GPU:er inte längre står oanvända och väntar på data. Utvecklare lägger mindre tid på att hantera pipelines och mer tid på att utvinna insikter. Lagringskostnaderna minskar och prestandan förbättras. Ännu viktigare är att orkestrering öppnar dörren till verklig hybridmolnflexibilitet. AI-arbetsflöden kan sömlöst skalas mellan lokala miljöer och molnmiljöer utan avbrott, samtidigt som efterlevnad, styrning och säkerhet upprätthålls. Denna förmåga är särskilt viktig när AI-modeller flyttas från utveckling till produktion, där smidighet, förutsägbarhet och automatisering är avgörande för framgång i den verkliga världen.
Slutsats
Att ha rätt datainfrastruktur på plats är en sak, men om dina kunder inte kan orkestrera sina data utnyttjar de sannolikt inte dess verkliga potential. I takt med att AI-användningsfallen fortsätter att expandera har behovet av att förena och automatisera dataförflyttning mellan olika miljöer aldrig varit större. På Titan hjälper vi dig att utforma och bygga en AI-redo infrastruktur för din kund, optimerad med ledande dataorkestreringsteknik som förenar deras ostrukturerade data över webbplatser, moln och all lagring. Eliminera silos, maximera prestanda och möjliggör äkta hybrida AI-arbetsflöden. I AI-eran är dataorkestrering avgörande.
Kontakta säljavdelningen om du vill veta mer om våra alternativ för dataorkestrering.
1 S&P Global Market Intelligence, Discovery Report "Global Trends in AI", augusti 2024