Persyaratan Penyimpanan Data untuk AI: Apa yang Sebenarnya Perlu Anda Ketahui

AI bukan hanya model-model yang mencolok atau asisten bicara yang meniru manusia. Di balik semua itu, terdapat tumpukan data yang sangat besar—kadang-kadang seperti lautan. Dan jujur ​​saja, menyimpan data tersebut? Di situlah biasanya masalah muncul. Baik itu alur kerja pengenalan gambar atau pelatihan model bahasa yang sangat besar, kebutuhan penyimpanan data untuk AI dapat dengan cepat menjadi tidak terkendali jika Anda tidak memikirkannya secara matang. Mari kita uraikan mengapa penyimpanan menjadi masalah besar, pilihan apa saja yang tersedia, dan bagaimana Anda dapat menyeimbangkan biaya, kecepatan, dan skala tanpa mengalami kelelahan.

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Ilmu data dan kecerdasan buatan: Masa depan inovasi
Menjelajahi bagaimana AI dan ilmu data mendorong inovasi modern.

🔗 Kecerdasan cair buatan: Masa depan AI dan data terdesentralisasi
Menelaah data AI terdesentralisasi dan inovasi-inovasi yang sedang berkembang.

🔗 Manajemen data untuk alat AI yang perlu Anda perhatikan
Strategi utama untuk meningkatkan penyimpanan dan efisiensi data AI.

🔗 Alat AI terbaik untuk analis data: Meningkatkan pengambilan keputusan analisis
Alat AI terbaik yang meningkatkan analisis data dan pengambilan keputusan.

Jadi… Apa yang Membuat Penyimpanan Data AI Menjadi Baik? ✅

Ini bukan hanya soal "lebih banyak terabyte." Penyimpanan yang benar-benar ramah AI adalah tentang kemudahan penggunaan, keandalan, dan kecepatan yang cukup untuk menjalankan pelatihan maupun beban kerja inferensi.

Beberapa ciri khas yang patut diperhatikan:

• Skalabilitas : Melompat dari GB ke PB tanpa perlu menulis ulang arsitektur Anda.

• Performa : Latensi tinggi akan menghambat kinerja GPU; GPU tidak mentolerir hambatan.

• Redundansi : Snapshot, replikasi, pembuatan versi - karena eksperimen bisa gagal, dan orang-orang pun bisa gagal.

• Efisiensi biaya : Tingkat yang tepat, waktu yang tepat; jika tidak, tagihan akan muncul tiba-tiba seperti audit pajak.

• Kedekatan dengan komputasi : Letakkan penyimpanan di dekat GPU/TPU atau saksikan pengiriman data terhambat.

Jika tidak, itu seperti mencoba menjalankan Ferrari dengan bahan bakar mesin pemotong rumput - secara teknis memang bergerak, tetapi tidak untuk waktu yang lama.

Tabel Perbandingan: Pilihan Penyimpanan Umum untuk AI

Mengapa Kebutuhan Data AI Meningkat Pesat 🚀

AI bukan hanya mengumpulkan foto selfie. Ia sangat rakus.

• Kumpulan data pelatihan : ILSVRC ImageNet saja memuat ~1,2 juta gambar berlabel, dan korpus khusus domain jauh melampaui itu [1].

• Pengelolaan versi : Setiap perubahan kecil - label, pemisahan, penambahan - menciptakan "kebenaran" yang lain.

• Input streaming : Gambar langsung, telemetri, umpan sensor… ini seperti semburan data yang terus menerus.

• Format tidak terstruktur : Teks, video, audio, log - jauh lebih besar daripada tabel SQL yang rapi.

Ini adalah prasmanan makan sepuasnya, dan model itu selalu kembali untuk hidangan penutup.

Cloud vs On-Premises: Debat yang Tak Pernah Berakhir 🌩️🏢

Cloud terlihat menggiurkan: hampir tak terbatas, global, bayar sesuai penggunaan. Sampai tagihan Anda menunjukkan biaya keluar - dan tiba-tiba biaya penyimpanan “murah” Anda menyaingi pengeluaran komputasi [2].

Di sisi lain, solusi on-premise memberikan kendali dan performa yang sangat andal, tetapi Anda juga membayar untuk perangkat keras, daya, pendinginan, dan tenaga ahli untuk mengawasi rak-rak tersebut.

Sebagian besar tim memilih solusi tengah yang rumit: hibrida . Simpan data penting, sensitif, dan berkinerja tinggi di dekat GPU, dan arsipkan sisanya di tingkatan cloud.

Biaya Penyimpanan yang Muncul Tanpa Disangka-Sangka 💸

Kapasitas hanyalah lapisan permukaan. Biaya tersembunyi akan terus menumpuk:

• Pergerakan data : Salinan antar wilayah, transfer lintas cloud, bahkan keluarnya pengguna [2].

• Redundansi : Mengikuti 3-2-1 (tiga salinan, dua media, satu di luar lokasi) memakan ruang tetapi menyelamatkan keadaan [3].

• Daya & pendinginan : Jika itu rak Anda, itu masalah panas Anda.

• Kompromi latensi : Paket yang lebih murah biasanya berarti kecepatan pemulihan yang sangat lambat.

Keamanan dan Kepatuhan: Faktor Penting yang Bisa Membatalkan Kesepakatan 🔒

Regulasi secara harfiah dapat menentukan di mana byte berada. Berdasarkan GDPR Inggris , memindahkan data pribadi keluar dari Inggris memerlukan jalur transfer yang sah (SCC, IDTA, atau aturan kecukupan). Terjemahan: desain penyimpanan Anda harus “mengetahui” geografi [5].

Hal-hal mendasar yang perlu dipelajari sejak hari pertama memanggang:

• Enkripsi - baik saat data tersimpan maupun saat data terkirim.

• Akses dengan hak akses minimal + jejak audit.

• Hapus perlindungan seperti kekebalan terhadap perubahan atau penguncian objek.

Hambatan Kinerja: Latensi Adalah Pembunuh Diam-diam ⚡

GPU tidak suka menunggu. Jika penyimpanan mengalami keterlambatan, GPU hanya berfungsi sebagai pemanas. Alat seperti NVIDIA GPUDirect Storage memotong perantara CPU, mengirimkan data langsung dari NVMe ke memori GPU - persis seperti yang dibutuhkan oleh pelatihan batch besar [4].

Perbaikan umum:

• NVMe all-flash untuk shard pelatihan aktif.

• Sistem file paralel (Lustre, Spectrum Scale) untuk throughput banyak node.

• Loader asinkron dengan sharding + prefetch untuk mencegah GPU menganggur.

Langkah-langkah Praktis untuk Mengelola Penyimpanan AI 🛠️

• Pengelompokan data (Tiering) : Simpan data panas pada NVMe/SSD; arsipkan set data yang sudah usang ke dalam tingkatan objek atau tingkatan dingin.

• Dedup + delta : Simpan baseline sekali, hanya simpan perbedaan + manifest.

• Aturan siklus hidup : Otomatisasi tingkatan dan penghapusan keluaran lama [2].

• Ketahanan 3-2-1 : Selalu simpan beberapa salinan, di berbagai media, dengan satu salinan terisolasi [3].

• Instrumentasi : Melacak throughput, latensi p95/p99, pembacaan yang gagal, egress berdasarkan beban kerja.

Sebuah Kasus Singkat (Buatan Sendiri tetapi Khas) 📚

Sebuah tim pengembang visi memulai dengan sekitar 20 TB penyimpanan objek cloud. Kemudian, mereka mulai mengkloning dataset lintas wilayah untuk eksperimen. Biaya mereka membengkak - bukan dari penyimpanan itu sendiri, tetapi dari lalu lintas keluar (egress traffic ). Mereka memindahkan shard yang sering diakses ke NVMe yang dekat dengan cluster GPU, menyimpan salinan kanonik di penyimpanan objek (dengan aturan siklus hidup), dan hanya mengunci sampel yang mereka butuhkan. Hasilnya: GPU lebih sibuk, tagihan lebih hemat, dan kebersihan data meningkat.

Perencanaan Kapasitas Sederhana 🧮

Rumus kasar untuk memperkirakan:

Kapasitas ≈ (Dataset Mentah) × (Faktor Replikasi) + (Data yang Telah Diproses / Diperkaya) + (Titik Pemeriksaan + Log) + (Margin Keamanan ~15–30%)

Kemudian, lakukan pengecekan ulang terhadap throughput. Jika loader per-node membutuhkan ~2–4 GB/s secara berkelanjutan, Anda perlu mempertimbangkan NVMe atau parallel FS untuk jalur yang sering diakses, dengan penyimpanan objek sebagai patokan utama.

Ini Bukan Hanya Soal Luar Angkasa 📊

Ketika orang berbicara tentang kebutuhan penyimpanan AI , mereka membayangkan terabyte atau petabyte. Tetapi trik sebenarnya adalah keseimbangan: biaya vs. kinerja, fleksibilitas vs. kepatuhan, inovasi vs. stabilitas. Data AI tidak akan menyusut dalam waktu dekat. Tim yang memasukkan penyimpanan ke dalam desain model sejak awal menghindari tenggelam dalam rawa data - dan mereka juga dapat melakukan pelatihan lebih cepat.

Referensi

[1] Russakovsky dkk. Tantangan Pengenalan Visual Skala Besar ImageNet (IJCV) — skala dan tantangan dataset. Tautan
[2] AWS — Harga & biaya Amazon S3 (transfer data, egress, tingkatan siklus hidup). Tautan
[3] CISA — saran aturan pencadangan 3-2-1. Tautan
[4] Dokumentasi NVIDIA — Gambaran umum Penyimpanan GPUDirect. Tautan
[5] ICO — Aturan GDPR Inggris tentang transfer data internasional. Tautan

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami