Storage per l’Intelligenza Artificiale: L’importanza dei Tier e il Ruolo del Nastro Magnetico

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

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

Una soluzione efficace per contenere i costi e garantire disponibilità è rappresentata dal nastro magnetico. Le ultime generazioni di LTO (Linear Tape-Open) hanno migliorato notevolmente capacità, throughput e sicurezza. I sistemi di nastro moderni possono integrarsi come un livello di storage pronto a streammare dati verso soluzioni più veloci quando si avviano fasi di curazione o training. A livello multi-petabyte, il costo per terabyte del nastro è significativamente inferiore rispetto a soluzioni basate su flash o dischi, e la capacità e il throughput possono essere scalati in modo indipendente aggiungendo cartucce o drive. Inoltre, il nastro offre un’efficienza energetica superiore.

Dal punto di vista della protezione, il nastro supporta la cifratura hardware a livello di cartuccia e offre supporti WORM (Write Once Read Many) che rendono i dati immutabili. È anche possibile rimuovere fisicamente i nastri dagli ambienti di produzione per una conservazione offsite e air-gapping. Pianificare pipeline dati che prevedano tier differenziati e sfruttino tecnologie come il nastro consente di mantenere un ampio patrimonio informativo disponibile per l’AI, senza gravare sui vincoli di budget nella scelta dei dataset utilizzabili.