L’importanza dello storage per l’Intelligenza Artificiale: il ruolo strategico del nastro magnetico

La gestione dello storage per progetti di intelligenza artificiale (AI) richiede scelte strategiche che vanno oltre la semplice disponibilità di calcolo e potenza elettrica. Con l’aumento esponenziale delle dimensioni dei dataset per l’addestramento, è fondamentale trovare soluzioni che garantiscano non solo la conservazione dei dati, ma anche la loro accessibilità e sicurezza.

Molti dati non necessitano di risiedere permanentemente su infrastrutture ad alte prestazioni, ma devono essere protetti e pronti per l’elaborazione quando richiesto. La decisione su dove conservare grandi dataset prima della loro elaborazione influisce significativamente su costi, tempi e capacità operative, rendendo cruciale una pianificazione attenta.

Conoscere il proprio patrimonio dati — cosa si possiede, dove risiede e con quale velocità può essere reso disponibile — diventa un vantaggio competitivo. La rapidità con cui un’organizzazione riesce a trasformare una domanda di business in accesso ai dati determina la sua capacità di esecuzione. Mantenere tutto su infrastrutture sempre attive e performanti può aumentare i costi e limitare la quantità di dati gestibili.

Una soluzione efficace per contenere i costi e garantire la disponibilità è rappresentata dal nastro magnetico. Le recenti generazioni di LTO (Linear Tape-Open) hanno migliorato capacità, throughput e sicurezza. I sistemi di nastro moderni possono integrarsi come tier pronti a streammare dati verso storage più veloci durante le fasi di curation o training. A scala multi-petabyte, il costo per terabyte del nastro è notevolmente inferiore rispetto a soluzioni basate su flash o dischi, e la capacità e il throughput possono essere scalati in modo indipendente aggiungendo cartucce o drive.

In termini di protezione, il nastro offre cifratura hardware a livello di cartuccia e supporti WORM (Write Once Read Many) che rendono i dati immutabili. Inoltre, consente la rimozione fisica dagli ambienti di produzione per una conservazione offsite e air-gapping, aumentando ulteriormente la sicurezza dei dati. Pianificare pipeline dati che prevedano tier differenziati e sfruttino tecnologie come il nastro consente di mantenere un ampio patrimonio informativo disponibile per l’AI senza compromettere il budget per la scelta dei dataset utilizzabili.