Estratto da un white paper di DAVID JOHNSON, nel blog di Backblaze.
La gestione efficiente dell’archiviazione cloud si è confermata un fattore critico per il successo dei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale.
Sono state individuate cinque best practice in grado di ottimizzare prestazioni, contenere i costi e garantire sicurezza e disponibilità dei dati.
È stato fondamentale mappare correttamente il ciclo di vita dei dati, distinguendo tra dati attivi e inattivi, per allocare le risorse di storage in modo mirato.
Le operazioni di checkpointing sono state implementate regolarmente, accompagnate dal backup su soluzioni cloud sicure, per proteggere l’integrità dei modelli anche in caso di interruzioni.
Sono state inoltre adottate misure per la protezione dei modelli AI tramite backup automatizzati, object lock e ridondanza geografica.
L’analisi dei costi di trasferimento tra provider ha evitato penalizzazioni derivanti da tariffe di egress, garantendo flessibilità infrastrutturale e sostenibilità economica.
Infine, la collocazione dei dati in prossimità dell’hardware di calcolo è stata ottimizzata attraverso valutazioni preventive sul bilanciamento tra costi e prestazioni.
Queste prassi hanno fornito un quadro strategico utile per supportare progetti AI scalabili e resilienti, con benefici trasversali a diversi settori industriali.
Ecco di seguito alcuni dei punti sottolineati.
1. Conoscere il ciclo di vita dei dati
Archiviare in modo inefficiente i dataset dopo l’addestramento può generare costi inutili. Distinguere tra dati attivi (in fase di training) e inattivi (versioni archiviate) consente una gestione più economica, con il passaggio verso soluzioni di archiviazione a lungo termine quando appropriato.
2. Proteggere i checkpoint
Eseguire il salvataggio frequente dello stato del modello (checkpointing) è fondamentale per evitare di dover ripetere interi training a causa di interruzioni. È altrettanto importante archiviare i checkpoint anche in cloud, per garantire recupero rapido e resilienza in caso di guasti.
3. Mettere al sicuro i modelli
I modelli AI devono essere protetti con la stessa cura dei dati. Ciò significa:
- attivare la funzione di object lock per impedire cancellazioni involontarie o dannose;
- creare backup automatici dei modelli e dei relativi metadati;
- replicare i dati in più sedi geografiche per il disaster recovery.
4. Evitare i costi nascosti di uscita
Molti provider applicano tariffe elevate per l’egress, ovvero il trasferimento dei dati verso altri ambienti. Prima di scegliere un fornitore, è cruciale valutare le spese di trasferimento e considerare strategie multi-cloud o soluzioni con egress gratuito per evitare vincoli e ottimizzare i costi.
5. Calcolare bene la replica
Anche la migliore soluzione di archiviazione può essere un collo di bottiglia se non è prossima alla capacità di calcolo. Prevedere la replica anticipata dei dati vicino alle GPU riduce i tempi di attesa. Valutare il bilancio tra costi di storage e prestazioni consente un’allocazione più efficiente delle risorse.
Verso una strategia di archiviazione AI a prova di futuro
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale impone soluzioni di archiviazione scalabili, elastiche e sostenibili. Implementando queste cinque pratiche, è possibile migliorare prestazioni, contenere i costi e garantire continuità operativa nei progetti AI di lungo periodo.
Sinossi:
Le cinque pratiche per una gestione efficiente dell’archiviazione cloud in ambito AI aiutano a bilanciare prestazioni e costi, proteggere i modelli e garantire continuità operativa.
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