Quan una empresa decideix construir una plataforma d’intel·ligència artificial, el primer impuls sol ser triar l’emmagatzematge més ràpid del mercat. No obstant això, l’experiència demostra que no existeix un únic sistema de fitxers o bloc que pugui cobrir totes les fases del cicle de vida d’un model. Un pipeline de dades per a IA no és una càrrega de treball homogènia: és una successió d’etapes que van des de la ingesta massiva de dades en brut fins a la inferència en producció, passant per la curació, l’entrenament distribuït, la gestió de checkpoints, el registre d’artefactes i la telemetria. Cada etapa imposa requisits diferents de rendiment, consistència, durabilitat i model d’accés. Per això, arquitectes i equips de plataforma han de pensar en termes de contractes d’emmagatzematge, no de noms de producte.
A Q2BSTUDIO, com a empresa de desenvolupament de programari i tecnologia, hem acompanyat organitzacions en el disseny d’infraestructures d’IA que integren múltiples capes d’emmagatzematge. El nostre enfocament combina solucions d’intel·ligència artificial a mida amb una arquitectura sòlida que evita colls d’ampolla i costos innecessaris. En aquest article explorem on i quan emprar PowerScale (NFS), PowerFlex (bloc), vSAN, emmagatzematge d’objectes i NVMe local en un entorn basat en VMware Cloud Foundation 9.1, oferint una guia pràctica per classificar les dades abans de triar el suport físic.
Classificar les dades com a primer pas
Abans de decidir quin sistema d’emmagatzematge utilitzar, cal respondre preguntes fonamentals sobre cada conjunt de dades: Es pot reconstruir si es perd? El necessita un sol node o diversos de forma concurrent? És immutable després d’aprovat o es reescriu constantment? Les operacions són sequencials grans o aleatòries petites? Quin és l’objectiu de punt de recuperació (RPO) i temps de recuperació (RTO)? Aquestes variables defineixen el contracte de servei que ha de satisfer l’emmagatzematge. Per exemple, un dataset d’entrenament que diversos workers llegeixen en paral·lel necessita un sistema de fitxers compartit d’alt rendiment (ReadWriteMany), mentre que una base de dades de metadades de registre requereix latència previsible i accés exclusiu (ReadWriteOnce). L’error més comú és tractar totes les dades com si fossin del mateix tipus i col·locar-les en una única infraestructura.
PowerScale NFS: la capa de dades compartides
Dell PowerScale, amb el seu sistema de fitxers OneFS i protocol NFS, és l’opció natural quan múltiples workers, pods o equips necessiten accés concurrent a datasets, corpus curats o checkpoints distribuïts. La seva arquitectura escala en ample de banda agregat i operacions de metadades, cosa que el fa idoni per a càrregues de treball d’entrenament que llegeixen grans fragments seqüencials i per a entorns de curació col·laborativa. En un clúster de VCF 9.1, PowerScale es connecta mitjançant una xarxa dedicada d’alta velocitat. És important dissenyar espais de noms separats per inquilí o projecte, amb zones d’accés, quotes i polítiques d’exportació. No obstant això, no s’ha d’emprar per a bases de dades transaccionals que requereixen baixa latència de bloc, ni per a dades temporals que haurien de residir en NVMe local. El rendiment es mesura en GiB/s agregats i operacions de metadades per segon, no en IOPS aleatòries.
PowerFlex i vSAN: la capa d’estat persistent
PowerFlex de Dell proporciona emmagatzematge en bloc compartit amb latències previsibles. És l’opció preferida per a serveis de plataforma que necessiten volums RWO: bases de dades de registre (Harbor, MLflow), cues de missatges, bases de dades vectorials o metadades d’orquestració. En VCF 9.1, PowerFlex pot actuar com a emmagatzematge principal del domini de càrrega de treball o com a emmagatzematge suplementari. vSAN, per la seva banda, ofereix integració nativa amb vSphere i gestió basada en polítiques. Ambdues solucions s’han de validar amb proves de latència p95/p99 durant operacions de snapshot, resync i manteniment. Un error freqüent és tractar el bloc compartit com si fos un sistema de fitxers multinode sense coordinació a nivell d’aplicació: un volum RWO tècnicament es pot muntar en diversos nodes, pero la majoria d’aplicacions no garanteixen consistència en aquest escenari. PowerFlex i vSAN són excel·lents per emmagatzemar l’estat dels serveis, no per a datasets compartits.
Emmagatzematge d’objectes: durabilitat i govern
Per a dades en brut, artefactes de model, còpies de seguretat i registres de llarga retenció, l’emmagatzematge d’objectes (compatible amb S3) és la capa adequada. Ofereix durabilitat, immutabilitat mitjançant polítiques de retenció (Object Lock) i cicle de vida automatitzat. En un pipeline d’IA, els datasets originals s’han de conservar en objectes, mentre que les còpies de treball resideixen en PowerScale o NVMe. Els artefactes de model aprovats s’emmagatzemen en buckets versionats i immutables. Les càrregues de treball de RAG (generació augmentada per recuperació) es beneficien de l’accés API natiu. No obstant això, és crucial no forçar semàntiques POSIX sobre objectes mitjançant passarel·les: aplicacions que requereixen reanomenaments atòmics o accés aleatori en bloc tindran un rendiment deficient. L’emmagatzematge d’objectes és el soci ideal per a la governança de dades, sempre que es defineixin polítiques de retenció i esborrat vinculades a la normativa legal.
NVMe local: acceleració descartable
El NVMe local als nodes de GPU o de còmput està pensat per a dades que es poden reconstruir fàcilment: memòria cau de dades d’entrada, fragments descomprimits, shuffle temporal, compilacions de kernel i models en calent per a inferència. La regla d’or és que si es perd el node, la plataforma ha de poder regenerar aquest contingut des d’una font duradora sense intervenció manual. Per tant, no s’ha d’emprar per a dades de les quals no existeixi una còpia autoritativa en un altre sistema. A més, en entorns virtualitzats amb Kubernetes, un volum emptyDir pot estar recolzat pel disc virtual de la VM i no pel NVMe físic de l’amfitrió; cal verificar la ruta real d’E/S. El NVMe local redueix la latència i evita saturar la xarxa, pero introdueix afinitat de node que complica el reescalat i el manteniment. És una capa d’acceleració, no de persistència.
Integració en VCF 9.1: un patró de referència
VMware Cloud Foundation 9.1 ofereix la base d’orquestració per combinar aquests emmagatzematges. El domini de gestió pot utilitzar vSAN o emmagatzematge principal suportat; el domini de càrrega de treball d’IA es beneficia de PowerFlex per a volums d’estat i PowerScale per a dades compartides. L’emmagatzematge d’objectes es connecta externament i el NVMe local es gestiona mitjançant volums efímers. La clau és definir classes d’emmagatzematge a Kubernetes que reflecteixin contractes de capacitat (per exemple, ai-rwx-throughput, ai-rwo-low-latency) en lloc de noms de producte. Així, les aplicacions sol·liciten un servei sense acoblar-se a un fabricant concret. A més, és essencial mesurar el rendiment sota càrrega combinada: un pic de checkpoints nocturn no ha de degradar la latència de la base de dades de registre ni la ingesta de RAG.
El paper de Q2BSTUDIO en l’arquitectura d’IA
A Q2BSTUDIO entenem que la infraestructura és només una part de l’èxit. Per això oferim serveis que abasten des del disseny de la plataforma fins al desenvolupament d’aplicacions a mida que s’integren amb aquests sistemes d’emmagatzematge. El nostre equip ajuda a classificar les dades, definir polítiques de cicle de vida, implementar agents d’IA que optimitzin el moviment de dades i desplegar solucions de ciberseguretat que protegeixin els actius més valuosos. També treballem amb entorns cloud AWS i Azure per estendre el pipeline d’IA al núvol quan l’elasticitat ho requereix, i apliquem Business Intelligence amb Power BI per monitoritzar el rendiment i el cost de la infraestructura. La combinació d’emmagatzematge adequat i programari intel·ligent marca la diferència entre un projecte d’IA que escala i un que s’ofega en les seves pròpies dades.
Conclusió
Una fàbrica d’IA no es construeix al voltant d’un únic sistema d’emmagatzematge. Es dissenya identificant les diferents etapes del pipeline i assignant a cadascuna el contracte de servei que millor s’hi ajusta. PowerScale per a dades compartides, PowerFlex i vSAN per a estat persistent, emmagatzematge d’objectes per a durabilitat i govern, i NVMe local per a acceleració descartable. La integració en VCF 9.1 permet que aquestes capes convisquin de forma orquestrada, però l’èxit depèn de la classificació prèvia de les dades i del mesurament continu del rendiment. A Q2BSTUDIO ajudem les organitzacions a recórrer aquest camí, combinant tecnologia, coneixement del negoci i desenvolupament de programari a mida perquè la IA sigui un motor de valor real.
