AI-arbejdsbelastninger og cloud-native lagring til streaming af data
AI-arbejdsbelastninger kræver adgang til massive datastrømme i realtid, såsom dem fra IoT-enheder, transaktioner eller sensorer. Traditionelle lagringssystemer kan ikke håndtere den hastighed, skalerbarhed og kompleksitet, der kræves til dette. Indtast cloud-native lagring, designet specifikt til moderne AI-krav. Her er den vigtigste konklusion:
- AI behandler i dag data i realtid, i modsætning til ældre batchmetoder. Eksempler omfatter svindeldetektering og selvkørende køretøjer.
- Ældre lagringssystemer fejler på grund af problemer som latenstid, dårlig skalerbarhed og ineffektivitet.
- Cloud-native storage løser dette gennem containeriserede, distribuerede arkitekturer, der sikrer lav latenstid, skalerbarhed og problemfri integration med AI-frameworks.
Nøgleteknologier som Apache Kafka, NVMe-oF og in-memory-databaser arbejder sammen for at administrere streamingdata effektivt. Disse systemer sikrer, at AI-applikationer kan håndtere højhastighedsdata med store mængder samtidig med at ydeevne og pålidelighed opretholdes.
Cloud-native lagring handler ikke kun om lagring af data – det er en kritisk del af AI-pipelines, der muliggør hurtigere beslutninger og bedre resultater i applikationer som realtidsanalyse, træning og inferens.
Cloud Native Storage CubeFS, styrker AI-acceleration – Hu Yao, OPPO
Lagringskrav til AI-streamingworkloads
AI-streaming-arbejdsbelastninger kræver meget mere af lagerinfrastrukturen end traditionelle virksomhedsapplikationer. Disse systemer skal håndtere enorme datamængder, opretholde ultralav latenstid og understøtte den specialiserede hardware, der driver moderne AI-behandling. At imødekomme disse udfordringer kræver omhyggeligt designede arkitekturer, der kan håndtere de unikke krav fra AI-analyse i realtid.
I denne sammenhæng handler det ikke kun om at have tilstrækkelig lagerkapacitet – det handler om, hvor hurtigt systemet kan reagere. For eksempel er svindelopdagelsessystemer, der behandler tusindvis af transaktioner i sekundet, eller autonome køretøjer, der analyserer sensordata i realtid, afhængige af lagersystemer, der ikke sinker dem.
Skalerbarhed og databehandling i store mængder
AI-streaming-arbejdsbelastninger producerer data med svimlende hastigheder. Tænk på autonome køretøjer, der genererer enorme mængder sensordata dagligt, eller finansielle platforme, der håndterer massive transaktionsstigninger i spidsbelastningstiden. Lagringssystemer til disse arbejdsbelastninger skal skaleres både vertikalt og horisontalt uden at blive flaskehalse.
Horisontal skalering involverer ofte distribuerede filsystemer, der automatisk genbalancerer data, når nye noder tilføjes. Dette holder data tæt på GPU-klynger og forhindrer, at en enkelt node overbelastes. Vedvarende, høje skrivehastigheder pr. node er især kritiske under faser med tung dataindtagelse, f.eks. når man træner AI-modeller. Disse skaleringsstrategier sikrer, at systemet kan holde trit med kravene fra AI-arbejdsbelastninger, samtidig med at lav latenstid opretholdes.
Lav latenstid og parallel behandling
AI-inferensarbejdsbelastninger trives med hastighed. For eksempel kan en anbefalingsmotor, der leverer personligt indhold til millioner af brugere samtidigt, ikke tåle forsinkelser i adgangen til data. Selv små forsinkelser kan påvirke applikationen og påvirke ydeevnen.
Parallelle I/O-funktioner er nøglen her. Moderne AI-infrastrukturer kører ofte snesevis af modeller samtidigt – nogle fokuseret på realtidsinferens, andre på batchtræning. Lagringssystemer skal jonglere med disse blandede arbejdsbelastninger uden at lade én type operation sinke de andre. For eksempel bør skriveudbrud ikke forstyrre læseydelsen for inferensopgaver.
AI-arbejdsbelastninger kræver også unikke adgangsmønstre. I modsætning til traditionelle applikationer kræver disse arbejdsbelastninger ofte tilfældig adgang til store datasæt, hvor flere processer læser forskellige dele af de samme filer på samme tid. For at håndtere dette er lagringssystemer afhængige af avanceret caching og parallelle filadgangsfunktioner.
Netværkslatens mellem lagring og computernoder er en anden kritisk faktor. Selv med højhastighedsforbindelser kan forsinkelser hobe sig op, når AI-modeller udsteder tusindvis af lagringsanmodninger pr. sekund. Strategier som dataforhåndshentning og intelligent caching hjælper med at reducere disse forsinkelser. Derudover spiller hukommelseslager en afgørende rolle – ofte tilgåede data bør befinde sig i højhastighedshukommelseslager, hvor systemet dynamisk flytter "hot" data fra langsommere medier baseret på adgangsmønstre i realtid.
Integration af hardwareaccelerator
AI-arbejdsbelastninger afhænger i stigende grad af specialiserede hardwareacceleratorer som GPU'er, TPU'er og FPGA'er for at håndtere beregningsintensiteten ved realtidsbehandling. Lagringssystemer skal integreres problemfrit med disse acceleratorer for at undgå flaskehalse.
For eksempel er GPU'er yderst effektive til parallel processering, men kan blive langsommere af lagringssystemer, der ikke er optimeret til deres adgangsmønstre. Sekventielle læsninger med høj båndbredde er afgørende for træning af arbejdsbelastninger, mens tilfældig adgang med lav latenstid er afgørende for inferensopgaver. Teknologier som GPU Direct Storage giver acceleratorer mulighed for at få adgang til data direkte fra lagring, omgå CPU'en og reducere latenstid, samtidig med at systemressourcer spares.
Lagringssystemer skal også tage højde for effekt- og termiske krav i acceleratortunge miljøer. AI GPU-servere forbruger betydelig strøm pr. kort, hvilket skaber udfordrende termiske forhold, der kan påvirke lagringens ydeevne og pålidelighed. Lagringsløsninger skal bygges til at fungere ensartet under disse forhold.
Når flere acceleratorer arbejder sammen om distribuerede AI-opgaver, skal lagringssystemet koordinere dataadgang på tværs af dem alle, samtidig med at konsistensen opretholdes. Dette kræver arkitekturer, der forstår acceleratorernes topologi og optimerer dataplacering i overensstemmelse hermed.
For organisationer, der bygger AI-infrastrukturer, er disse lagerkrav mere end tekniske overvejelser – de er strategiske beslutninger. Lagring er ikke blot et passivt datalager; det er en aktiv del af AI-behandlingspipelinen. Investering i lagerteknologier, der er specielt designet til AI-arbejdsbelastninger, og sikring af tæt integration med computer- og acceleratorressourcer er afgørende for succes.
Cloud-native lagringsteknologier og design
Cloud-native storage markerer et skift væk fra traditionelle, monolitiske storage-systemer. I stedet bruger disse løsninger distribuerede, containerbaserede arkitekturer, der dynamisk kan skaleres for at imødekomme behovene i AI-arbejdsbelastninger. I denne model behandles storage som en service – nem at klargøre, skalere og administrere sammen med computerressourcer.
AI-streaming-arbejdsbelastninger har skubbet cloud-native storage ud over basale filsystemer. Dagens arkitekturer inkorporerer funktioner som intelligent dataplacering, automatiseret lagdeling og realtidsoptimering for at tilpasse sig svingende arbejdsbelastningskrav. Det betyder, at storage-systemer ikke kun opbevarer data – de forbedrer aktivt AI-ydeevnen.
Principper for design af cloud-native lagringsløsninger
Containerisering er centralt for cloud-native storage. Lagringstjenester opererer i containere, hvilket gør det muligt at implementere, skalere og opdatere dem uafhængigt. For eksempel kan metadatatjenester skaleres separat fra datatjenester, hvilket håndterer den store mængde små filoperationer, der ofte forekommer under AI-modeltræning.
Opdeling af lagring adskiller lagerplads fra beregningsressourcer og skaber fleksible lagerpuljer, der kan allokeres dynamisk. Dette design undgår flaskehalse, når beregningsressourcer skaleres, og sikrer effektiv udnyttelse af lagerkapaciteten. Højtydende lagerplads kan også deles på tværs af flere AI-arbejdsbelastninger, hvilket maksimerer ressourceeffektiviteten.
Distribuerede databehandlingsrammer integreres tæt med lagringssystemer for at optimere dataplacering og -adgang. Disse frameworks flytter automatisk ofte tilgåede ("hot") data tættere på GPU-klynger, hvilket forbedrer ydeevnen. Ved at forstå netværksfaktorer som latenstid og båndbredde kan lagringssystemer træffe smarte beslutninger om, hvor data skal placeres.
Mikroservicearkitektur opdeler lagring i specialiserede komponenter, såsom metadatahåndtering, caching og replikering. Hver tjeneste fungerer uafhængigt, hvilket muliggør præcis optimering til AI-arbejdsbelastninger.
Disse principper skaber et stærkt fundament for de teknologier, der driver streaming af AI-arbejdsbelastninger.
Teknologier til streaming af dataarbejdsbelastninger
Apache Kafka er blevet en go-to-løsning til styring af streamingdatapipelines i AI-applikationer. Dens distribuerede logarkitektur håndterer massive dataindtagelseshastigheder, samtidig med at den sikrer den ordnede levering, som mange AI-modeller kræver. Kafka understøtter også afspilning af datastrømme, hvilket giver AI-systemer mulighed for at omtræne modeller ved hjælp af historiske data uden at forstyrre inferensopgaver i realtid.
Kafkas rolle rækker ud over dataindtagelse. Den fungerer som en buffer mellem højhastighedsdatakilder og lagringssystemer, udjævner høje arbejdsbelastninger og optimerer skrivemønstre. Denne buffering er især nyttig til AI-applikationer med uforudsigelige datastrømme.
NVMe over Fabrics (NVMe-oF) bringer hastigheden af NVMe-lagring til netværksmiljøer og muliggør disaggregeret lagring uden at gå på kompromis med ydeevnen. AI-arbejdsbelastninger kan få adgang til fjern, højhastighedslagring med latenstider, der kan sammenlignes med lokale NVMe-drev. NVMe-oF understøtter forskellige transportlag, såsom RDMA over Converged Ethernet (RoCE) og Fibre Channel, hvilket giver fleksibilitet for organisationer, der balancerer ydeevne med eksisterende netværksopsætninger.
In-memory-databaser Systemer som Redis og Apache Ignite er afgørende for AI-arbejdsbelastninger i realtid. Ved at lagre ofte tilgængelige data og mellemresultater i hukommelsen leverer disse systemer adgangstider på under et millisekund. I AI-streamingapplikationer fungerer de ofte som funktionslagre, der næsten øjeblikkeligt forsyner modeller med de data, de har brug for til inferens.
Disse databaser kan skaleres på tværs af noder, samtidig med at datakonsistens opretholdes, hvilket sikrer, at selv store funktionssæt forbliver tilgængelige på tværs af distribuerede AI-systemer.
Objektlagringssystemer er designet til at håndtere store, langsigtede datalagringsbehov. Med funktioner som sletningskodning og distribueret replikering sikrer de dataholdbarhed og skalerbarhed. Deres REST API'er integreres problemfrit med AI-frameworks, hvilket muliggør realtidsanalyse. Objektlagring understøtter også automatisk lagdeling, der flytter mindre tilgængelige data til omkostningseffektiv lagring, samtidig med at aktive datasæt holdes på hurtigere medier.
Sammenligning af cloud-native lagringsløsninger
Det er vigtigt at vælge den rigtige cloud-native lagringsteknologi for at optimere AI-arbejdsbelastninger. Hver mulighed har styrker og ulemper, som vist nedenfor:
| Teknologi | Gennemløb | Latency | Skalerbarhed | Kompatibilitet med AI-arbejdsbelastning |
|---|---|---|---|---|
| Distribuerede filsystemer | Høj sekventiel gennemstrømning, moderat tilfældig adgang | 1-10 ms | Horisontal skalering til tusindvis af noder | God til træning, god til batch-inferens |
| NVMe-oF-lagring | Meget høj | Sub-millisekunder | Begrænset af netværksstruktur | Ideel til realtidsinferens, moderat til træning |
| In-Memory-databaser | Ekstremt høj | Mikrosekunder | Moderat, begrænset af hukommelsen | Fremragende til funktionsvisning, mindre egnet til store datasæt |
| Objektopbevaring | Høj for store filer | 10-100ms | Stort set ubegrænset | Velegnet til datasøer, mindre ideel til opgaver i realtid |
| Hybride niveausystemer | Variabel efter niveau | Variabel efter niveau | Høj | Alsidig på tværs af AI-arbejdsbyrder |
Hver teknologi spiller en specifik rolle i AI-lagringsarkitekturer. For eksempel, distribuerede filsystemer Programmer som Ceph og GlusterFS er fremragende til at håndtere store datasæt, især i træningsscenarier, hvor sekventielle læsninger dominerer. De kan dog have problemer med de tilfældige adgangsmønstre, der er typiske for inferensarbejdsbelastninger.
Hybride lagdelte systemer kombinerer flere lagringsteknologier i en samlet løsning, der automatisk placerer data på det mest passende niveau. Denne fleksibilitet gør dem ideelle til AI-arbejdsbelastninger med forskellige ydeevne- og omkostningskrav.
Valget af teknologi afhænger af arbejdsbelastningens karakteristika. Realtidssvindeldetektering kan for eksempel være baseret på in-memory-databaser parret med NVMe-oF for ultralav latenstid. Samtidig drager store træningsbelastninger fordel af distribuerede filsystemer, der er i stand til at håndtere massive datasæt. Mange produktionsmiljøer bruger en blanding af disse teknologier, hvor orkestreringslag styrer dataflytning mellem niveauer baseret på ydeevnebehov.
Automatisering og selvadministration er også centrale aspekter af cloud-native storage. Disse systemer overvåger deres ydeevne og justerer konfigurationer automatisk, en kritisk funktion i AI-miljøer, hvor arbejdsbelastningskravene kan ændre sig hurtigt, efterhånden som modeller udvikler sig, eller nye applikationer dukker op.
sbb-itb-59e1987
Forskningsresultater: Ydeevne, skalerbarhed og omkostningsanalyse
I forlængelse af den tidligere diskussion om lagerbehov og systemdesign fremhæver nyere undersøgelser, hvordan cloud-native løsninger udmærker sig inden for ydeevne, skalerbarhed og omkostningsstyring. Disse moderne lagersystemer overgår traditionelle opsætninger i at understøtte AI-drevne arbejdsbelastninger, især dem, der involverer streaming af data.
Resultater fra casestudier
Casestudier viser, at cloud-native lagringsarkitekturer forbedrer ydeevnen betydeligt for AI-opgaver, der er afhængige af streaming af data. Funktioner som disaggregerede arkitekturer og smart dataplacering hjælper med at reducere adgangstider og håndtere forskellige datamønstre. Denne kombination muliggør realtidsinferens, træning og evnen til at administrere flere samtidige opgaver effektivt. Derudover forbedrer moderne protokoller, der er designet til at fungere problemfrit med cloud-native lagring, yderligere ydeevnen af AI-acceleratorer.
Balancering af skalerbarhed og omkostninger
Cloud-native lagringsløsninger er bygget til at vokse i takt med stigende datamængder, hvilket gør det nemmere for organisationer at skalere deres AI-operationer uden at sprænge budgettet. Automatiseret lagdeling og smartere ressourceallokering sikrer, at omkostningerne forbliver håndterbare, efterhånden som kapaciteten udvides. Denne effektive skalering forbedrer ikke kun infrastrukturudnyttelsen, men holder også de langsigtede udgifter under kontrol, hvilket baner vejen for fremskridt inden for håndtering af stateful applikationer.
Stateful Processing og realtidsanalyse
Cloud-native databaser spiller en afgørende rolle i at opretholde tilstanden på tværs af distribuerede AI-arbejdsbelastninger, især til realtidsanalyse. Disse systemer er designet til hurtigt at gendanne sig efter fejl eller skaleringshændelser og bevare vigtige mellemliggende data- og modeltilstande. Den tætte integration mellem lagrings- og beregningslag muliggør mere effektiv udførelse af komplekse opgaver som realtidsfunktionsudvikling og dataforbehandling. Denne funktion er især kritisk for applikationer, hvor timing er afgørende.
Implementeringsvejledning til cloud-native AI-lagring
For effektivt at håndtere AI-arbejdsbelastninger i realtid har virksomheder brug for en klar plan for implementering af cloud-native storage-løsninger. Dette betyder ofte at bevæge sig væk fra traditionelle storage-opsætninger og omfavne automatiseringsværktøjer, der kan tilpasse sig stadigt skiftende behov. Nedenfor vil vi undersøge, hvordan dynamisk ressourcestyring og skræddersyet infrastruktur kan bidrage til at opnå problemfri drift.
Dynamisk ressourcestyring og automatisering
Med introduktionen af Dynamic Resource Allocation (DRA) i Kubernetes (fra og med version 1.34) kan storage-systemer nu automatisk justere ressourcer i realtid. Denne funktion sikrer, at storage tilpasser sig arbejdsbelastningskravene, efterhånden som de udvikler sig, hvilket gør det nemmere at opretholde ydeevnen uden manuel indgriben.
Sikkerheds- og overholdelseskrav
Det er afgørende at opfylde sikkerheds- og overholdelsesstandarder, når man implementerer cloud-native AI-lagring. Organisationer skal sikre, at deres data er beskyttet, samtidig med at de overholder branchereglerne. Dette omfatter kryptering, adgangskontrol og vedligeholdelse af revisionsspor for at beskytte følsomme oplysninger.
Serverion‘AI-infrastrukturløsninger
Serverion tilbyder en global infrastruktur designet til at imødekomme behovene hos krævende AI-arbejdsbelastninger. Deres AI GPU-servere leverer den nødvendige processorkraft til datastreaming og -analyse i realtid, kombineret med direkte adgang til højtydende lagring. Til opgaver som træning og inferens er deres dedikerede servere leverer ensartet og forudsigelig I/O-ydeevne.
Derudover giver Serverions colocation-tjenester virksomheder mulighed for at implementere brugerdefinerede lagringsopsætninger i professionelt administrerede datacentre. Denne opsætning minimerer latenstid og fremskynder resultaterne. Indbygget DDoS-beskyttelse og avancerede sikkerhedsforanstaltninger forbedrer pålideligheden yderligere, selv under udfordrende forhold.
Konklusion: Cloud-native lagring til AI-succes
Som tidligere nævnt kræver kravene fra moderne AI-arbejdsbelastninger en ny tilgang til lagring, og cloud-native løsninger er i stigende grad i stand til at imødekomme disse behov. Traditionelle lagringssystemer kan simpelthen ikke følge med de realtids-, skalerbare og lave latenskrav, der stilles i nutidens AI-applikationer.
Cloud-native storage tilbyder en distribueret arkitektur, der skalerer automatisk baseret på arbejdsbelastningskrav. Det betyder, at storagesystemer kan justeres i realtid og levere den hastighed og effektivitet, AI-applikationer har brug for – uden at kræve konstant manuel overvågning. Ud over ydeevne hjælper disse løsninger også med at reducere omkostningerne, hvilket gør dem til et smart valg for organisationer, der sigter mod at være på forkant.
Håndtering af højhastigheds- og store mængder streamingdata med minimal latenstid er nu en hjørnesten i konkurrencedygtige AI-applikationer. Uanset om det drejer sig om svindeldetektering i realtid eller at drive autonome teknologier, er evnen til at behandle data effektivt banebrydende. Sikkerhed og overholdelse af regler er fortsat afgørende, og moderne cloud-native storage-løsninger er designet til at opfylde lovgivningsmæssige standarder, samtidig med at de understøtter de intense krav fra AI-arbejdsbelastninger. Denne kombination af hastighed, omkostningseffektivitet og sikkerhed fremhæver den afgørende rolle, som cloud-native storage spiller for AI-succes.
Serverions AI GPU-servere og globale datacentre leverer den computerkraft, lave latenstid og fleksible lagring, der er nødvendig for effektivt at understøtte AI-applikationer i realtid.
Kort sagt ligger fremtiden for AI i lagringssystemer, der kan håndtere den enorme udfordring ved streaming af data i stor skala. Organisationer, der prioriterer cloud-native lagring i dag, sætter sig op til fuldt ud at kapitalisere på den næste bølge af AI-fremskridt og bevare deres forspring i en datadrevet verden.
Ofte stillede spørgsmål
Hvordan forbedrer cloud-native lagring ydeevnen af AI-arbejdsbelastninger, der er afhængige af streamingdata?
Cloud-native storage tager AI-arbejdsbelastningens ydeevne til det næste niveau ved at tilbyde skalerbarhed, fleksibilitet, og effektivitet – nøglefunktioner til håndtering af de hurtige krav til streaming af data. Disse systemer er designet til at håndtere enorme mængder ustruktureret data og integreres ubesværet med cloud-miljøer, hvilket sikrer hurtigere dataadgang og -behandling.
Det, der adskiller cloud-native storage fra traditionelle systemer, er dens evne til at reducere flaskehalse og udnytte ressourcerne bedre. Dette gør det muligt for AI-applikationer at håndtere store datasæt mere gnidningsløst, hvilket fører til hurtigere ydeevne, lavere latenstid og evnen til nemt at tilpasse sig skiftende AI-krav.
Hvad er fordelene ved at bruge teknologier som Apache Kafka og NVMe-oF til at administrere streamingdata i AI-arbejdsbelastninger?
Cloud-native lagringsløsninger, såsom distribueret lagdelt lagring og NVMe-oF, er banebrydende for optimering af AI-arbejdsbelastninger, der er afhængige af streamingdata. Disse teknologier er designet til at levere skalerbar, lav latenstid og høj gennemløbshastighed dataadgang, hvilket er afgørende for effektiv styring af databehandling i realtid.
Tage Apache Kafka, for eksempel – det forenkler dataindtagelse og -behandling i realtid, hvilket forbedrer både tilgængelighed og skalerbarhed for AI-drevne applikationer. På den anden side øger NVMe-oF ydeevnen ved at minimere latenstid og fremskynde dataoverførsler, hvilket gør det perfekt til AI-opgaver med høj hastighed og miljøer med streaming af data i stor skala.
Ved at kombinere disse teknologier får du et robust framework, der sikrer hurtigere og mere pålidelig dataflow, hvilket baner vejen for AI-analyser, modeltræning og beslutningsprocesser i realtid.
Hvordan kan organisationer sikre, at deres cloud-native lagringsløsninger er sikre og kompatible, samtidig med at de understøtter AI-arbejdsbelastninger?
For at holde cloud-native lagringsløsninger sikre og kompatible, mens de håndterer AI-arbejdsbelastninger, bør virksomheder fokusere på at bruge stærke sikkerhedsrammer. Værktøjer til dataopdagelse og -klassificering er afgørende for at håndtere følsomme oplysninger og opfylde lovgivningsmæssige krav. Tilføjelse af lag som nul-tillidsarkitekturer, krypteringsprotokoller, og robuste identitetsstyringssystemer øger datasikkerheden betydeligt.
Automatisering af compliance-overvågning og styringsprocesser er et andet vigtigt skridt. Dette sikrer løbende tilpasning til regler, samtidig med at den ydeevne og skalerbarhed, der er afgørende for AI-arbejdsbelastninger, opretholdes. Sammen giver disse strategier en pålidelig ramme for beskyttelse af følsomme data i cloud-miljøer.
