Storage para IA: Vantagens e desvantagens do on-premises

Índice:

• O que é um storage para IA?
• O desempenho do armazenamento no treinamento de modelos
• Controle e segurança com uma infraestrutura local
• A questão da latência na rede
• Previsibilidade de custos contra taxas de transferência
• O desafio da escalabilidade no ambiente on-premises
• Gerenciamento e a necessidade de conhecimento técnico
• Como escolher o sistema de armazenamento ideal?
• A integração com servidores GPU e a rede
• Qual a melhor abordagem para seu projeto?

Aplicações com inteligência artificial exigem um volume imenso de dados. O desempenho do sistema, a segurança das informações e os custos do projeto são diretamente impactados pelo local onde esses dados ficam armazenados.

Muitas empresas avaliam a nuvem como primeira opção, mas os custos com tráfego e a latência podem inviabilizar vários projetos. A soberania sobre os dados também é uma preocupação crescente, principalmente com informações sensíveis.

Como resultado, uma infraestrutura local bem planejada surge como uma alternativa poderosa. Ela oferece controle, desempenho e previsibilidade para as cargas de trabalho mais intensas.

O que é um storage para IA?

Um storage para IA é um sistema de armazenamento otimizado para as altas demandas computacionais da inteligência artificial, pois entrega taxas elevadas em IOPS e baixa latência para alimentar os ciclos de treinamento e inferência sem gargalos. Ele foi projetado para sustentar o fluxo contínuo de dados que os processadores e as GPUs necessitam durante suas operações.

Diferente das soluções convencionais, esse tipo de equipamento foca em entregar dados com velocidade máxima. Muitas aplicações em IA processam terabytes ou até petabytes em informações, por isso qualquer lentidão no acesso aos arquivos compromete todo o fluxo de trabalho. Um sistema comum simplesmente não suporta essa carga.

Na prática, esses storages quase sempre utilizam tecnologias como SSDs NVMe e redes de alta velocidade, como 25GbE ou Fibre Channel. A arquitetura interna também é otimizada para acessos paralelos, o que garante que múltiplas instâncias de treinamento possam ler os mesmos conjuntos de dados simultaneamente sem degradação no desempenho.

O desempenho do armazenamento no treinamento de modelos

O treinamento de um modelo de IA é um processo intensivo que envolve alimentar algoritmos com enormes volumes de dados repetidamente. As unidades de processamento gráfico (GPUs) são essenciais nessa etapa, mas seu potencial só é aproveitado se o armazenamento acompanhar o ritmo.

Se o sistema de armazenamento for lento, as GPUs ficarão ociosas aguardando por novos dados. Esse tempo ocioso representa um desperdício financeiro considerável, porque o custo por hora com uma GPU de ponta é muito alto. Por isso, a baixa latência é um fator fundamental para o sucesso do projeto.

Um storage on-premises all-flash, por exemplo, consegue reduzir a latência para microssegundos. Isso garante que os pipelines de dados permaneçam cheios, o que maximiza a utilização das GPUs e acelera significativamente o tempo necessário para treinar um modelo complexo.

Controle e segurança com uma infraestrutura local

A soberania dos dados é uma vantagem indiscutível para o armazenamento on-premises. Manter os conjuntos de dados, os modelos treinados e a propriedade intelectual dentro da própria infraestrutura física confere um nível de controle que a nuvem raramente oferece.

Muitos projetos em IA lidam com informações confidenciais, como dados médicos, financeiros ou segredos comerciais. Armazenar esses ativos em um ambiente externo introduz riscos relacionados à conformidade com leis como a LGPD e à exposição a acessos não autorizados. Com uma solução local, a empresa define e audita suas próprias políticas para acesso.

Além disso, a proteção contra ameaças cibernéticas se torna mais gerenciável. É possível isolar completamente a rede de armazenamento da internet, uma medida conhecida como air gap, para criar uma barreira física contra ataques externos. Essa estratégia é quase impossível de replicar em um ambiente de nuvem pública.

A questão da latência na rede

A latência da rede é um dos maiores gargalos em aplicações de IA que usam armazenamento em nuvem. A distância física entre o datacenter do provedor e a infraestrutura local onde as GPUs operam adiciona um atraso inevitável na comunicação.

Mesmo com as conexões mais rápidas, a latência para acessar um serviço de nuvem é frequentemente medida em milissegundos. Para cargas de trabalho que exigem milhões de pequenas operações de leitura por segundo (IOPS), esse atraso se acumula e degrada o desempenho geral. O resultado é um ciclo de treinamento mais longo e custoso.

Por outro lado, uma rede local (LAN) com tecnologia 10GbE ou superior oferece latência na casa dos microssegundos. Essa diferença, que parece pequena, tem um impacto gigantesco no rendimento das aplicações. Com um storage on-premises, os dados estão a poucos metros das GPUs, o que elimina quase por completo o tempo de espera na rede.

Previsibilidade de custos contra taxas de transferência

O modelo de custos é um ponto de forte contraste entre as duas abordagens. Uma solução on-premises exige um investimento inicial maior em hardware e licenciamento (CapEx). No entanto, após a implementação, os custos operacionais (OpEx) são bastante previsíveis e controlados.

Já a nuvem opera em um modelo de pagamento conforme o uso, o que parece atraente no início. O problema surge com os custos ocultos, especialmente as taxas de transferência de dados (egress fees). Mover grandes volumes de dados para fora da nuvem, uma tarefa comum em projetos de IA, pode gerar faturas inesperadamente altas e difíceis de prever.

Para empresas que processam terabytes de dados diariamente, esses custos de egresso podem superar rapidamente a economia obtida com a ausência de um investimento inicial. Um storage local elimina essa variável, pois todo o tráfego de dados ocorre dentro da rede interna, sem cobranças adicionais por volume transferido.

O desafio da escalabilidade no ambiente on-premises

A escalabilidade é, talvez, a principal desvantagem da infraestrutura local. Aumentar a capacidade ou o desempenho de um sistema on-premises exige planejamento, aquisição de novo hardware e tempo para instalação e configuração. O processo não é instantâneo.

Se um projeto de IA crescer mais rápido que o previsto, o time de TI pode enfrentar dificuldades para expandir o armazenamento a tempo. Essa limitação contrasta com a elasticidade da nuvem, onde é possível provisionar novos recursos com apenas alguns cliques. A falta de agilidade pode atrasar a inovação.

No entanto, arquiteturas modernas de armazenamento, como as soluções scale-out, ajudam a mitigar esse problema. Em vez de substituir um sistema inteiro, é possível adicionar novos nós ao cluster para expandir a capacidade e o desempenho de forma linear. Ainda assim, o processo demanda mais esforço que sua contraparte na nuvem.

Gerenciamento e a necessidade de conhecimento técnico

Manter uma infraestrutura de armazenamento on-premises exige uma equipe de TI com conhecimento especializado. As tarefas incluem monitoramento de desempenho, aplicação de atualizações de firmware, gerenciamento de falhas e planejamento de capacidade. Essa não é uma solução do tipo "configure e esqueça".

A responsabilidade por manter o sistema funcionando, garantir a redundância e executar rotinas de backup recai inteiramente sobre a equipe interna. Isso adiciona uma carga de trabalho administrativa que não existe quando se utiliza um serviço gerenciado na nuvem. A contratação ou o treinamento de profissionais qualificados representa um custo adicional.

Por outro lado, esse controle total sobre o ambiente permite otimizações finas que são impossíveis em uma plataforma pública. Um administrador experiente pode ajustar parâmetros de cache, configurar o tiering de dados e priorizar o tráfego de rede para extrair o máximo de desempenho do hardware, um nível de customização que faz a diferença em projetos de ponta.

Como escolher o sistema de armazenamento ideal?

A escolha de um storage para IA não deve se basear apenas em capacidade bruta. O desempenho, medido em IOPS e taxa de transferência, é muito mais importante. Um sistema all-flash baseado em SSDs NVMe é o ponto de partida para a maioria das aplicações que exigem baixa latência.

A conectividade de rede também é um fator decisivo. O equipamento precisa ter múltiplas portas de alta velocidade, como 25GbE ou 100GbE, para evitar gargalos entre o armazenamento e os servidores com GPU. Recursos como a agregação de link (link aggregation) são importantes para aumentar a largura de banda e a redundância.

Sistemas operacionais robustos, como os baseados em ZFS, oferecem vantagens adicionais, como a proteção contra corrupção de dados (silent data corruption) e a criação de snapshots eficientes. Um storage QNAP com QuTS hero, por exemplo, combina o poder do ZFS com hardware de alta performance, o que entrega uma plataforma confiável para projetos de IA.

A integração com servidores GPU e a rede

Um storage de alto desempenho é apenas uma parte do quebra-cabeça. Sua eficácia depende de uma integração perfeita com os servidores que abrigam as GPUs e com a infraestrutura de rede. Todo o caminho que os dados percorrem precisa ser otimizado para alta velocidade.

Protocolos de rede modernos como RDMA (Remote Direct Memory Access) sobre Converged Ethernet (RoCE) permitem que os servidores acessem os dados no storage diretamente, sem envolver a CPU do sistema de armazenamento. Isso reduz drasticamente a latência e libera ciclos de processamento para outras tarefas.

Portanto, ao projetar a infraestrutura, é fundamental garantir que os switches de rede, as placas de rede (NICs) nos servidores e as portas no storage sejam compatíveis e configurados para suportar essas tecnologias. Um único componente lento em toda a cadeia pode comprometer o desempenho do sistema inteiro.

Qual a melhor abordagem para seu projeto?

A decisão entre um storage on-premises e a nuvem para projetos de IA não tem uma resposta única. A abordagem ideal depende de uma análise cuidadosa sobre as cargas de trabalho, os requisitos de segurança, o orçamento disponível e a capacidade técnica da equipe.

Para projetos em fase inicial ou com demandas variáveis, a nuvem pode oferecer uma flexibilidade interessante. Contudo, para aplicações maduras que processam grandes volumes de dados sensíveis e exigem desempenho máximo e previsibilidade de custos, uma solução on-premises frequentemente se mostra superior a longo prazo.

Uma abordagem híbrida também é uma opção viável, pois combina o melhor dos dois mundos. Nela, utiliza-se a nuvem para picos de demanda ou arquivamento, enquanto os dados mais críticos e as cargas de trabalho mais intensas permanecem em um storage local de alta performance. A escolha correta exige uma análise técnica detalhada sobre suas necessidades. Fale com um de nossos especialistas para encontrar a solução de armazenamento ideal para seu projeto de IA.