Evergreen//One para AI: Economia avançada de armazenamento para a era da AI

Todos sabemos como a oferta e a demanda funcionam: preveja o que você precisa, obtenha o suficiente para atender às suas necessidades e revisite cada ciclo conforme as necessidades flutuam. Mas quando se trata da natureza altamente experimental e iterativa da AI, esse modelo rígido de aquisição está criando uma incompatibilidade fundamental, especialmente para equipes de infraestrutura que aumentam os recursos no que é, francamente, um território bastante incerto.

E isso muda todos os dias.

As arquiteturas de ontem têm equipes de TI adaptadas aos modelos tradicionais de oferta e demanda que levam a um superprovisionamento caro ou a gargalos de desempenho que desperdiçam recursos valiosos de GPU. As abordagens tradicionais simplesmente não estão equipadas para oferecer a flexibilidade de que precisam, o que é reservado para soluções de Public Cloud, mas mesmo essas foram espadas de dois arestos. 

Felizmente, a verdadeira flexibilidade em primeiro lugar na nuvem chegou ao datacenter, mas essa solução de armazenamento de última geração não é apenas outro modelo de compra. É uma maneira completamente moderna de gerenciar a TI. Veja como ela pode transformar operações e compras na era da AI.

A realidade financeira da infraestrutura para AI em grande escala

O ônus financeiro da implementação e manutenção da infraestrutura de AI tornou-se uma preocupação significativa para organizações de todos os tamanhos. Considere que as principais empresas de AI podem gastar mais de US$ 700.000 por dia apenas para manter sua infraestrutura e executar produtos principais. Em 2024, o gasto total de algumas empresas com inferência e treinamento pode chegar a US$ 7 bilhões, impulsionado pelo aumento das demandas computacionais.

Esses números impressionantes destacam um desafio crítico: As abordagens tradicionais de aquisição de armazenamento simplesmente não se alinham aos padrões de crescimento imprevisíveis da AI.

Modelos tradicionais de aquisição em comparação com a era da AI

O status quo foi definido por fornecedores tradicionais de tecnologia de armazenamento com restrições técnicas e obsolescência integrada aos seus produtos. Isso aprimorou as organizações em uma abordagem de previsão de médio a longo prazo para a infraestrutura de armazenamento que não funciona por vários motivos:

• As cargas de trabalho de AI são inerentemente experimentais e iterativas.
• Os requisitos de dados, as necessidades de desempenho e as demandas de capacidade evoluem de maneira imprevisível.
• O ciclo de atualização de tecnologia de três a cinco anos não consegue acompanhar o avanço rápido dos recursos de AI.
• Dimensionar o armazenamento para AI é incrivelmente difícil de prever com precisão.

Esse desalinhamento cria um dilema doloroso: implantar muito pouco armazenamento e criar gargalos para recursos caros de GPU, ou provisionamento excessivo e capital desperdiçado que poderia ser investido em recursos de AI mais valiosos.

Esse não é um novo problema na TI, mas a AI pode definitivamente piorar, a menos que um novo modelo (e mentalidade) seja adotado.

Modelos baseados em consumo na era da AI

O modelo tradicional de Capital Expenditure simplesmente não oferece a agilidade necessária para cargas de trabalho de AI. Quando os requisitos de dados mudam em semanas, não em anos, as organizações precisam de modelos baseados em consumo que se expandam de acordo com seus termos, não com os de seus fornecedores.

Em vez de fazer apostas de longo prazo na capacidade de AI, os modelos de consumo como serviço mudam toda a dinâmica operacional, em comparação com o modelo operacional e próprio tradicional. É um novo paradigma em que os líderes de negócios podem se concentrar menos em tentar prever requisitos e comprar, possuir, gerenciar e operar infraestrutura. Em vez de lutar para atender às necessidades de AI da empresa usando o que ela já comprou e otimizando o retorno sobre os investimentos em ativos fixos, ela pode se concentrar em acessar os resultados.

Em última análise, os dados se tornam o foco, não a capacidade, uma etapa na direção certa quando você considera que cada estratégia de AI bem-sucedida começa com uma estratégia de dados bem-sucedida.

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Evergreen//One: Um novo modelo econômico para AI

O Evergreen//One (A Evergreen/A Evergreen/A One – transforma a forma como as organizações adquirem e gerenciam o armazenamento para cargas de trabalho de AI. Ele foi desenvolvido especificamente para lidar com a imprevisibilidade dos requisitos de infraestrutura para cargas de trabalho como AI e é certificado para trabalhar com servidores NVIDIA OVX, DGX BasePOD e clusters DGX SuperPOD, garantindo compatibilidade com a infraestrutura de AI líder do setor. Leia a validação econômica ESG para saber mais.

Desempenho e eficiência garantidos pelo SLA

O Evergreen//One garante desempenho com base nos requisitos máximos de largura de banda dos clusters de GPU. Isso significa:

• Você obtém todo o desempenho necessário para manter recursos valiosos de AI totalmente utilizados, fornecidos por meio de um acordo de nível de serviço (SLA, Service Level Agreement).
• Não há limite máximo de desempenho, mesmo para requisitos de vários terabytes por segundo.
• A infraestrutura de AI é conhecida por seu consumo de energia. O Evergreen//One for AI aborda essa preocupação com um SLA de eficiência energética que garante a entrega de serviços em medições específicas de watts por unidade. A Pure Storage paga pelo espaço em rack e pela potência de sua tecnologia quando implantada em seu datacenter.

Economia previsível para cargas de trabalho imprevisíveis

O que realmente diferencia o Evergreen//One para AI artificial é seu modelo econômico que se alinha à natureza imprevisível da AI:

• Gastos mensais previsíveis com garantias apoiadas por SLA
• Pague apenas pelo que usar com faturamento simples e transparente
• Não há necessidade de excluir artefatos, pontos de verificação ou logs valiosos
• Liberdade de expansão sem as penalidades financeiras dos modelos tradicionais

Elimine a dívida técnica com inovação contínua

O Evergreen//One for AI permanece fiel aos princípios arquitetônicos da Pure Storage ao oferecer inovação contínua sem interrupções. À medida que as cargas de trabalho de AI evoluem, a Pure Storage mantém seus acordos de nível de serviço com:

• Os avanços tecnológicos mais recentes foram fornecidos sem problemas
• Expansão horizontal e horizontal totalmente não disruptiva, com expansão de capacidade, upgrades de controladora, novos arrays implantados, se necessário, ou consolidação, tudo sem que os clientes precisem planejar um pedido ou aumentar seu compromisso
• Melhorias de desempenho sem tempo de inatividade
• Atualizações de recursos sem atualizações forklift caras

Gerenciamento de dados em toda a plataforma com Pure1

Incluída com a assinatura Evergreen//One for AI está a Pure1®, uma plataforma de serviços de dados orientada por AI que oferece:

• Inteligência preditiva por meio do Pure1 META®
• Previsão precisa das necessidades de aplicativos e infraestrutura. A plataforma inclui até mesmo expansão de reserva com inteligência AI no Pure1 para modelar seu uso e recomendar a expansão dos compromissos de reserva antes de atingir níveis de uso sob demanda, ajudando a otimizar os custos.
• Monitoramento contínuo e resolução proativa
• Análise de pilha completa e visibilidade global

O resultado final: Foco em inovação de AI, não em gerenciamento de armazenamento

A abordagem tradicional de adivinhar necessidades futuras de armazenamento no início de um ciclo de atualização de três a cinco anos simplesmente não funciona para AI. Com o Evergreen//One para AI, você obtém o desempenho e a capacidade de armazenamento de que precisa hoje, mas com a flexibilidade de que precisa quando os recursos e requisitos de AI podem evoluir semanalmente em vez de anualmente. 
Descubra a agilidade econômica e operacional que as organizações precisam para se manter competitivas sem gastar muito com o Evergreen//One for AI.