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Soluciones de almacenamiento para la era de la GenAI: retos y oportunidades

La inteligencia artificial generativa (GenAI) avanza a pasos agigantados, revolucionando industrias y empujando los límites de la tecnología. Sin embargo, sus impactos no se limitan solo a algoritmos y capacidades de procesamiento. Las soluciones de almacenamiento de datos también están en el centro de esta transformación; por este motivo, las organizaciones requieren analizar su infraestructura para evaluar si cuentan con la tecnología adecuada para poder aprovechar todo el poder de la GenAI.

Los modelos de GenAI, como los generadores de texto o imágenes, suelen tener arquitecturas complejas que requieren acceso a conjuntos masivos de datos en tiempo real para producir resultados rápidos y de alta calidad. Esta necesidad de procesamiento rápido y eficiente plantea un desafío considerable para las infraestructuras de almacenamiento tradicionales.

De igual forma, para entrenar los modelos de GenAI, se requieren grandes volúmenes de datos. De acuerdo con un informe de IDC, se estima que para 2025 el volumen global de datos alcanzará los 175 zettabytes, lo que representa un aumento del 61% en comparación con los 103 zettabytes de 2022. Gran parte de esta información se generará y almacenará para entrenar modelos de tecnologías cognitivas avanzados. Esto significa que las infraestructuras deben ser lo suficientemente robustas como para procesar esa cantidad de datos, pero también lo bastante rápidas para hacerlo en tiempo real.

Para que las organizaciones acompañen el ritmo de esta avalancha de datos, es crucial elegir la solución de almacenamiento adecuada. A continuación, comparto algunas opciones de almacenamiento para la GenAI:

  1. Almacenamiento en la nube

El almacenamiento en la nube es ya un básico para las organizaciones que buscan flexibilidad y escalabilidad. Servicios como almacenamiento de objetos, bloques y archivos permiten almacenar y gestionar datos de diferentes maneras. Además, la nube facilita el acceso a recursos de procesamiento avanzados, necesarios para entrenar modelos complejos.

Según Gartner, el mercado global de almacenamiento en la nube crece un 17,7% anual, y no es solo por la comodidad. Las empresas lo ven como una solución práctica para evitar los altos costos y complicaciones de mantener infraestructura local.

  1. Multicloud by Design

Aunque muchas compañías han adoptado estrategias “cloud-first”, estas a menudo presentan limitaciones a largo plazo, como costos elevados y problemas de seguridad. Aquí es donde entra el enfoque de “multicloud by design”. Esta estrategia permite a las empresas gestionar y proteger sus datos de forma consistente en múltiples entornos de nube, evitando ecosistemas cerrados y potenciando la optimización a largo plazo.

  1. Almacenamiento distribuido

El almacenamiento distribuido es una gran opción para las organizaciones que buscan escalabilidad y fiabilidad. Con esta tecnología, los datos se almacenan en múltiples ubicaciones, lo que permite un acceso ágil y la capacidad de replicarlos fácilmente. Esto es perfecto para proteger información crítica y recuperarla rápidamente en caso de un ciberataque.

Adicionalmente, la comprensión de datos puede ayudar a las organizaciones a eliminar la información redundante y datos no deseados; de esta forma, las organizaciones pueden reducir sus necesidades de almacenamiento y, en consecuencia, generar ahorros.

Para aprovechar al máximo la GenAI, se necesita una infraestructura optimizada capaz de procesar grandes volúmenes de datos con agilidad. Es momento de evaluar y realizar los ajustes necesarios en la infraestructura de almacenamiento para obtener los beneficios que ofrece esta tecnología.

Por: Felipe Montenegro, Head of Channel Specialty & Presales for Latin America in Dell Technologies

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