طراحی مراکز داده با محوریت ذخیرهسازی: ضرورت فراموششدهای که باید بازنگری شود
در عصر تسلط هوش مصنوعی، طراحی مراکز داده بیش از هر زمان دیگری نیازمند معماری ذخیرهسازی هوشمند است. هرچند کسبوکارها برای تحقق اهداف دیجیتال خود به AI متکی هستند، اما محدودیتهای موجود در سیستمهای ذخیرهسازی اغلب مانع دستیابی به عملکرد مطلوب میشود. این چالش، صنایعی نظیر پردازش محاسباتی سنگین (HPC)، زیرساختهای هایپرمتمرکز (HCI)، تولید محتوای رسانهای و اَبَرارائهدهندگان خدمات ابری (Hyperscalers) را بهشدت تحت تأثیر قرار میدهد.
مزایای ذخیرهسازی نرمافزارمحور در برابر راهکارهای اختصاصی
راهکارهای ذخیرهسازی نرمافزارمحور (Software-defined Storage) مزایای متعددی نسبت به راهکارهای سنتی و اختصاصی دارند. برخلاف مدلهای اختصاصی که با هزینههای بالا، قفلشدگی در برند خاص و محدودیت در انتخاب مواجهاند، راهکارهای نرمافزارمحور از سرورهای بهینهشده برای ذخیرهسازی استفاده میکنند که نرمافزار مدیریت سفارشی را اجرا کرده و انعطافپذیری بالایی برای انواع بارکاری ارائه میدهند.
این راهکارها معمولاً از ترکیبی از سیستمهای فایل توزیعشده، ذخیرهسازی آبجکت و شبکههای مقیاسپذیر به همراه SSD و HDD بهینهشده برای بارهای کاری خاص استفاده میکنند. علاوه بر آن، با بهرهگیری از فناوریهای نوینی چون RoCE، GPUDirect Storage، CXL و PCIe Gen5، مراکز داده میتوانند به عملکرد بهینهتر و قابلیتهای جدید دست یابند.
انتخاب ترکیب مناسب از طریق تست و مهندسی
یافتن ترکیب درست سختافزار، نرمافزار، رسانههای ذخیرهسازی و شبکه تنها از طریق آزمایش و مهندسی دقیق ممکن است. گرچه ذخیرهسازی نرمافزارمحور از نظر تئوری میتواند با هر ترکیبی از اجزا اجرا شود، اما در عمل نیازمند تستهای معتبر برای تضمین پایداری، عملکرد و هماهنگی است. معماران راهکار باید همراه با شرکای فناوری و تولیدکنندگان نرمافزار، به بررسی دقیق ترکیبات بپردازند.
ذهنیت AI برای ذخیرهسازی مدرن
با گسترش هوش مصنوعی در مراکز داده، حتی در بارهای کاری غیر AI نیز باید نیازهای AI مدنظر قرار گیرد. برای نمونه، سیستمهای فایل موازی مانند WEKA و DDN برای آموزش مدلهای AI طراحی شدهاند، در حالی که HCIهایی مانند Nutanix نیز از عملکرد AI inference پشتیبانی میکنند. نرمافزارهای ذخیرهسازی آبجکت از برندهایی نظیر DDN، Cloudian و Quantum نیز یا بهعنوان لایه پشتیبان سیستم فایل موازی استفاده میشوند یا مستقیماً در آموزش مدلهای AI کاربرد دارند.
آینده طراحی ذخیرهسازی در مراکز داده
معماری ذخیرهسازی همواره نقش حیاتی در عبور از محدودیتهای مراکز داده ایفا خواهد کرد. با ورود سازمانها به فاز اجرای مدلهای AI سفارشی، نیاز به زیرساختهای دادهای قدرتمند اهمیت بیشتری مییابد. در آینده، استفاده از ساختارهایی نظیر Data Lake و Lakehouse برای تجمیع و پردازش دادهها به روندی رایج تبدیل خواهد شد.
در نهایت، با رشد سریع منابع داده سازمانی و افزایش نیاز به بهروزرسانی لحظهای مدلهای AI، نقش نرمافزارهای پیشرفته مدیریت و ارکستراسیون داده روزبهروز پررنگتر خواهد شد.
