Коли більшість людей чують слово «штучний інтелект», вони уявляють собі нейронні мережі, вигадливі алгоритми або, можливо, тих трохи моторошних людиноподібних роботів. Що рідко згадується одразу, так це ось що: ШІ споживає сховище майже так само ненажерливо, як і обчислює . І не просто якесь об'єктне сховище тихо стоїть у фоновому режимі, виконуючи не надто привабливу, але абсолютно необхідну роботу з постачання моделей необхідними їм даними.
Давайте розберемося, що робить сховище об'єктів таким важливим для ШІ, чим воно відрізняється від «старої гвардії» систем зберігання даних і чому воно стає одним із ключових важелів масштабованості та продуктивності.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Які технології необхідно використовувати для використання масштабного генеративного штучного інтелекту для бізнесу
Ключові технології, необхідні бізнесу для ефективного масштабування генеративного штучного інтелекту.
🔗 Управління даними для інструментів штучного інтелекту, на які варто звернути увагу
Найкращі практики обробки даних для оптимізації продуктивності ШІ.
🔗 Вплив штучного інтелекту на бізнес-стратегію
Як штучний інтелект впливає на бізнес-стратегії та прийняття довгострокових рішень.
Що робить сховище об'єктів корисним для ШІ? 🌟
Головна ідея: сховище об'єктів не потребує папок чи жорстких блочних макетів. Воно розділяє дані на «об'єкти», кожен з яких позначено метаданими. Ці метадані можуть бути системними даними (розмір, позначки часу, клас сховища) та визначеними користувачем тегами ключ:значення [1]. Уявіть собі це як кожен файл, що містить стопку стікерів, які точно повідомляють, що це таке, як він був створений і де він знаходиться у вашому конвеєрі.
Для команд, що працюють зі штучним інтелектом, ця гнучкість є переломним моментом:
-
Масштабування без мігрені – озера даних розтягуються на петабайти, а сховища об’єктів легко з цим справляються. Вони розроблені для майже безмежного зростання та стійкості в кількох зонах доступу (Amazon S3 за замовчуванням хвалиться «11 дев’ятками» та міжзонною реплікацією) [2].
-
Багатство метаданих – швидший пошук, чистіші фільтри та розумніші конвеєри, оскільки контекст змінюється разом з кожним об’єктом [1].
-
Хмарно-орієнтований — дані надходять через HTTP(S), що означає, що ви можете паралелізувати вилучення даних та підтримувати розподілене навчання.
-
Вбудована стійкість – коли ви тренуєтеся кілька днів, ви не можете ризикувати, що пошкоджений шард вб'є епоху 12. Сховище об'єктів запобігає цьому за своєю природою [2].
Це фактично бездонний рюкзак: можливо, всередині безладно, але все одно можна дістати, коли до нього дотягнешся.
Таблиця швидкого порівняння для сховища об'єктів штучного інтелекту 🗂️
| Інструмент / Послуга | Найкраще для (аудиторії) | Ціновий діапазон | Чому це працює (Примітки на полях) |
|---|---|---|---|
| Амазон S3 | Підприємства + команди, орієнтовані на хмарні технології | Оплата за використанням | Надзвичайно міцний, стійкий до регіональних змін [2] |
| Хмарне сховище Google | Спеціалісти з обробки даних та розробники машинного навчання | Гнучкі рівні | Потужна інтеграція з машинним навчанням, повністю хмарна інтеграція |
| Сховище BLOB-об'єктів Azure | Магазини з великим попитом на Microsoft | Багаторівневий (гарячий/холодний) | Безперебійна робота з даними Azure та інструментами машинного навчання |
| МінВодо-вхід | Налаштування з відкритим кодом / самостійно | Безкоштовний/самостійний хостинг | Сумісний з S3, легкий, розгортається будь-де 🚀 |
| Гаряча хмара васабі | Організації, чутливі до витрат | Фіксована ставка низька $ | Відсутність плати за вихідний доступ або запити API (згідно з політикою) [3] |
| Хмарне сховище об'єктів IBM | Великі підприємства | Варіюється | Зрілий стек із потужними варіантами корпоративної безпеки |
Завжди перевіряйте ціноутворення на відповідність вашому реальному використанню, особливо щодо вихідного трафіку, обсягу запитів та поєднання класів сховища.
Чому навчання ШІ любить зберігання об'єктів 🧠
Навчання — це не «жменька файлів». Це мільйони й мільйони записів, що обробляються паралельно. Ієрархічні файлові системи прогинаються під дією високого рівня паралельності. Об'єктне сховище обходить це завдяки плоским просторам імен та чистим API. Кожен об'єкт має унікальний ключ; виконавці розподіляються та отримують дані паралельно. Шаруваті набори даних + паралельний ввід/вивід = графічні процесори залишаються зайнятими, а не чекають.
Порада з окопів: тримайте активні шарди поблизу обчислювального кластера (в тому ж регіоні чи зоні) та активно кешуйте на SSD. Якщо вам потрібні майже прямі канали передачі даних до графічних процесорів, NVIDIA GPUDirect Storage — він зменшує буфери відскоку процесора, зменшує затримку та збільшує пропускну здатність безпосередньо до прискорювачів [4].
Метадані: Недооцінена суперсила 🪄
Ось де сховище об'єктів проявляє себе менш очевидними способами. Під час завантаження ви можете додавати власні метадані (наприклад, x-amz-meta-… для S3). Наприклад, набір даних візуального зображення може позначати зображення тегами lighting=low або blur=high . Це дозволяє конвеєрам фільтрувати, балансувати або стратифікацію без повторного сканування необроблених файлів [1].
А ще є керування версіями . Багато сховищ об'єктів зберігають кілька версій об'єкта пліч-о-пліч, що ідеально підходить для відтворюваних експериментів або політик управління, які потребують відкату [5].
Об'єкт проти блоку проти файлового сховища ⚔️
-
Блочне сховище : чудово підходить для транзакційних баз даних — швидко та точно, — але занадто дорого для неструктурованих даних петабайтного масштабу.
-
Зберігання файлів : Звичне, POSIX-сумісне, але каталоги задихаються від масового паралельного навантаження.
-
Об'єктне сховище : Розроблено з нуля для масштабування, паралелізму та доступу на основі метаданих [1].
Якщо вам потрібна незграбна метафора: блокове сховище — це шафа для документів, файлове сховище — це папка на робочому столі, а об’єктне сховище — це… бездонна яма з стікерами, які якимось чином роблять його корисним.
Гібридні робочі процеси зі штучним інтелектом 🔀
Це не завжди стосується лише хмари. Типова комбінація виглядає так:
-
Локальне об'єктне сховище (MinIO, Dell ECS) для конфіденційних або регульованих даних.
-
Хмарне сховище об'єктів для пакетних навантажень, експериментів або співпраці.
Цей баланс впливає на вартість, відповідність вимогам та гнучкість. Я бачив, як команди буквально скидають терабайти за одну ніч у корзину S3, щоб просто запустити тимчасовий кластер GPU, а потім знищують все це після завершення спринту. Для менших бюджетів модель Wasabi з фіксованою ставкою/без виходу [3] спрощує прогнозування.
Частина, якою ніхто не хвалиться 😅
Перевірка реальності: це не бездоганно.
-
Затримка – Якщо розмістити обчислювальні та сховищні процеси занадто далеко один від одного, ваші графічні процесори працюватимуть нестабільно. GDS допомагає, але архітектура все ще має значення [4].
-
Несподівані витрати – плата за вихідний доступ та запити API непомітно виникає. Деякі постачальники послуг відмовляються від неї (Wasabi робить це; інші ні) [3].
-
Хаос метаданих у великих масштабах – Хто визначає «істину» в тегах і версіях? Вам знадобляться контракти, політики та певна управлінська спроможність [5].
Зберігання об'єктів — це інфраструктурна сантехніка: важлива, але не гламурна.
Куди воно прямує 🚀
-
Розумніше сховище з підтримкою штучного інтелекту, яке автоматично позначає та надає дані через рівні запитів, подібні до SQL [1].
-
Тісніша інтеграція обладнання (шляхи DMA, розвантаження мережевих карт), щоб графічні процесори не голодували вводом/виводом [4].
-
Прозоре, передбачуване ціноутворення (спрощені моделі, скасування вихідних зборів) [3].
Люди говорять про обчислення як про майбутнє штучного інтелекту. Але якщо бути реалістичним? Вузьким місцем є швидке введення даних у моделі без витрачання бюджету . Ось чому роль об'єктного сховища лише зростає.
Підсумок 📝
Об'єктне сховище не є кричущим, але воно є фундаментальним. Без масштабованого, стійкого сховища з урахуванням метаданих, навчання великих моделей схоже на марафон у сандалях.
Так, графічні процесори мають значення, фреймворки мають значення. Але якщо ви серйозно ставитеся до штучного інтелекту, не ігноруйте місце, де зберігаються ваші дані . Цілком ймовірно, що об'єктне сховище вже непомітно гальмує всю операцію.
Посилання
[1] AWS S3 – Метадані об’єктів – системні та користувацькі метадані
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingMetadata.html
[2] AWS S3 – Класи зберігання даних – довговічність («11 дев’яток») + стійкість
https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/
[3] Wasabi Hot Cloud – Ціноутворення – фіксована ставка, без плати за вихід/API
https://wasabi.com/pricing
[4] NVIDIA GPUDirect Storage – Документація – Шляхи DMA до графічних процесорів
https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/
[5] AWS S3 – Версіонування – кілька версій для управління/відтворюваності
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Versioning.html