Os analistas estimam que até 2025, 463 exabytes de dados serão gerados todos os dias globalmente. Ao mesmo tempo, estão surgindo mais casos de análise em tempo real e processamento de dados. Para atender a essa necessidade, as empresas de consumo e empresas estão buscando uma abordagem radicalmente simples: aproximar a computação e o armazenamento, geralmente chamado de armazenamento computacional.
O armazenamento computacional é uma tecnologia que busca analisar e processar dados onde residem, normalmente em dispositivos de armazenamento como HDDs ou SSDs. O objetivo é acelerar a taxa de processamento de dados, limitando a necessidade de transferir dados de um local para outro, um esforço lento e caro.
Embora o conceito tenha um propósito e explicação simples, o armazenamento computacional é também um termo guarda-chuva. Várias combinações de tecnologias hoje estão tentando resolver a questão da movimentação de dados e como acelerar a análise, e o armazenamento computacional agrupa todos eles. As soluções complexas de rede e hardware para produtos voltados para empresas e consumidores, como dispositivos de armazenamento com criptografia automática, são exemplos.
Para entender melhor a importância da tecnologia hoje, aqui estão as formas mais comuns de armazenamento computacional, começando com essas soluções de grande escala e descendo para as implementações menores.
Computação de borda
A computação de borda é a mais combinada e exemplo interdisciplinar de armazenamento computacional, que combina soluções de rede e armazenamento para melhorar o desempenho e reduzir a latência. É um exemplo de mover fisicamente a computação e o armazenamento juntos — por quilômetros, não mícrons. A computação de borda busca resolver os problemas de velocidade e custo eliminando a necessidade de enviar dados para um data center central. Em vez disso, os dados são enviados para um dos muitos data centers localizados para serviço e análise mais rápidos. A “borda”, neste caso, refere-se a uma localização geográfica: a borda dos dados localizados e a nuvem.
Enquanto a borda combina muitas tecnologias, Wim De Wispelaere, VP de estratégia corporativa, o vê como um exemplo por excelência de armazenamento computacional. Ele diz que existem “temas comuns”, com edge e armazenamento computacional e que todos eles “se enquadram na mesma categoria de computação distribuída”. desafios de mover grandes quantidades de dados. Devido ao tamanho dos arquivos e às limitações do acesso estável à Internet em todo o mundo, alguns setores acham que é mais rápido mover fisicamente os dados de um local para outro. Com o poder da computação de borda, os dados podem percorrer uma distância menor, ser analisados e economizar grandes esforços de viagem apenas pelos resultados. Para equipes que realizam pesquisas em locais remotos, a borda permite descoberta, teste e avaliação em velocidades anteriormente inatingíveis.
Aproximando computador e armazenamento
O próximo exemplo de “armazenamento computacional” envolve colocar fisicamente os componentes de computação e armazenamento em data centers mais próximos. Às vezes chamado de “computação próxima à memória”, a ideia é reduzir o tempo de viagem dos dados, cortar custos e melhorar a produção. Isso é feito por meio de arquitetura que reorganiza e prioriza a proximidade de computação e armazenamento, seja por meio da vinculação direta dos dois ou pelo uso de lógica e código para auxiliar o sistema no gerenciamento de cargas de trabalho.
Enquanto esses projetos podem economizar em latência, seu benefício é, em última análise, eficiência de energia e tempo. Como Marc Staimer, analista e diretor da Dragon Slayer Consulting disse em uma entrevista, “o desafio está em diminuir o tempo de acesso e reduzir o poder necessário para adquirir os dados.”
O uso mais relevante casos para computação de memória próxima estão em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Embora as tarefas repetitivas dos algoritmos de aprendizado de máquina não sejam as mais intensas, elas são frequentes. Como resultado, mover os dois juntos economiza custos. Eficiência é o nome do jogo em aprendizado de máquina. Liberar os algoritmos das preocupações com tempo de acesso e energia permite que a tecnologia aprenda mais rapidamente, resultando em melhor desempenho e novos desenvolvimentos em automação, pesquisa e serviço.
Drives com processadores integrados
Finalmente, a interpretação mais prática do armazenamento computacional: dispositivos de armazenamento com processadores integrados. Mover os dois aspectos da computação o mais próximo possível praticamente elimina a necessidade de transferência de dados e permite que o sistema inicie seu trabalho imediatamente. Em vez de solicitar blocos de dados e aguardar, um dispositivo de armazenamento computacional apenas solicita que a operação seja executada nos dados acessíveis. Esta solução aborda a eficiência de custos e prioriza a velocidade. Quando dados e processamento compartilham espaço, os dispositivos podem processar dados e responder como nunca antes.
Unidades com unidades de processamento integradas resolvem a falta de memória disponível para computação em dispositivos ou sistemas que têm outras tarefas para gerir. Em vez de ter que processar os números com o processador primário, o acesso rápido da unidade computacional aos dados permite criar subconjuntos de dados, que são mais gerenciáveis para a IA interpretar e transferir mais rápido para um data center centralizado para análise posterior.
Os veículos são um dos principais benfeitores desta implementação. Os carros têm tantos sensores e dispositivos de captura embutidos que ainda não podemos capturar e analisar sua riqueza de dados. Especialmente no mercado de veículos autônomos em desenvolvimento, há uma necessidade de captura e análise rápida de dados de telemetria, uma tarefa que os dispositivos de armazenamento computacional estão posicionados de forma única para resolver. Seu rápido acesso a dados pode manter os passageiros mais seguros e capacitar os fabricantes a coletar mais informações para melhorar seus sistemas autônomos. Esses dispositivos podem até acelerar ainda mais o nascimento de cidades inteligentes, onde todos os tipos de dispositivos conversam para melhorar a qualidade de vida dos moradores.
Perto de data
Enquanto esses são apenas três dos muitos exemplos do termo guarda-chuva armazenamento computacional, todos eles destacam o mesmo conceito simples: reunir processamento e dados. Na era da informação hiperconectada, essa união também parece mais importante do que nunca.
Como De Wispelaere colocou: no futuro, “os dados vão figurar mais em nossas vidas do que nunca – e tornar nossas vidas mais agradável do que nunca.”
