تکنولوژی های نوین در ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی زیرساخت‌های تخصصی هستند که داده‌های آموزشی و پاسخ‌های AI را فراهم می‌کنند. این معماری‌ها امکانات ذخیره‌سازی را به‌همراه ویژگی‌هایی مانند کارایی بالا، مقیاس‌پذیری و پردازش سریع را ارائه می‌دهند.
در این مقاله، 7 تکنولوژی پرکاربرد در ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی را معرفی خواهیم کرد. سپس راهکارهای حفظ امنیت در این زیرساخت‌ها و آینده‌ای که برای این تکنولوژی‌ها پیش‌بینی می‌شود را توضیح خواهیم داد.
AI Storage چیست؟
هوش مصنوعی توسط داده‌های عظیمی آموزش می‌بیند تا بتواند پاسخ‌های دقیقی ارائه و درخواست‌های کاربر را به‌صورت Real-Time پردازش کند. این داده‌های آموزشی و پاسخ‌های AI باید در زیرساخت‌هایی ذخیره شوند که سادگی در دسترسی، کارایی بالا، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری جزو ماهیت آن‌ها باشند.
ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی یا AI Storage، تکنولوژی‌ها و زیرساخت‌هایی هستند که برای نگه داشتن این اطلاعات استفاده می‌شوند.
۷ تکنولوژی ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی با آینده‌ای درخشان
تکنولوژی های ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی می‌توانند محاسبات عظیمی را در زمان بسیار کوتاهی انجام دهند و عملکرد AI را به‌طور مداوم بهینه کنند. در ادامه با 7 مورد از این زیرساخت‌ها و پلتفرم‌ها آشنا خواهید شد.
۱. سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده GPU (GPU-Accelerated Hardware)
پردازش مداوم داده‌ها و انتقال سریع آن‌ها از فضای ذخیره‌سازی به الگوریتم‌های AI و یادگیری ماشین، نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند دارند. این سخت‌افزارها باید در مدیریت حجم عظیم داده‌ها و انجام وظایف محاسباتی به‌شکل موازی، بسیار سریع و قوی باشند.
شتاب‌دهنده‌های GPU از یک واحد پردازش گرافیکی (GPU) علاوه‌بر واحد پردازش مرکزی (CPU) استفاده می‌کنند. هدف این تکنولوژی، سرعت بخشیدن به عملیات فشرده پردازش است و در زیرساخت‌های ابری AI، بیشترین کاربرد را دارد.
۲. محاسبات با عملکرد بالا (HPC)
تکنولوژی HPC یک ذخیره‌ساز داده برای AI نیست؛ بلکه عضله‌ای بسیار قوی در آموزش مدل‌ها است. این زیرساخت را در لیست هفت AI Storage گنجانده‌ایم؛ چراکه در فرآیند ذخیره‌سازی داده‌ها نقش بزرگی را ایفا می‌کند.
خوشه‌های HPC یا “High-Performance Computing Clusters” فضای ذخیره‌سازی مشترک را در اختیار مدل‌ها قرار می‌دهند. این تکنولوژی فایل‌های سیستمی و سرورها را کنار هم قرار می‌دهد تا مدیریت و پردازش حجم انبوه داده ها در AI Storage ممکن شود.
معماری HPC در مدل‌های پیشرفته و مرکزی استفاده می‌شود؛ جایی که پیکربندی درست یک ضرورت است تا داده‌ها به‌شکل محلی آماده و به‌سرعت به الگوریتم‌های AI منتقل شوند.
۳. هارد دیسک حالت جامد (SSD)
SSD نوعی حافظه بسیار پرسرعت است که به‌شکل تصادفی به داده‌ها رجوع می‌کند. این حافظه‌ها برای ذخیره طولانی مدت داده‌ها در مدل‌های AI به‌کار می‌روند.
SSD لایه‌های متعددی را برای دسترسی به داده‌ها فراهم می‌کند. در نتیجه زمان دسترسی کاهش یافته و عملکرد کلی مدل بهبود خواهد یافت.
۴. NVMe Flash Storage
حافظه‌های NVMe نوعی رابط برای SSDها هستند که سرعت بسیار بیشتری نسبت‌به SATA ارائه می‌دهند. به‌همین‌دلیل از آن‌ها برای ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی، افزایش سرعت خواندن/نوشتن و پردازش موازی استفاده می‌شود.
فضای ذخیره‌سازی NVMe در نزدیکی GPU قرار می‌گیرد تا نقش یک رسانه ذخیره‌سازی فوری را برای برنامه‌های AI ایفا کند.
۵. فضای ابری (Cloud Storage)
ذخیره سازی ابری و کاربرد آن در هوش مصنوعی به‌دلیل مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری، مدیریت حجم انبوه داده ها در AI Storage را ممکن می‌کند؛ چراکه توسعه‌دهندگان AI می‌توانند از هر مکان و پلتفرمی به Data دسترسی داشته باشند، با اعضای تیم همکاری کنند و هزینه‌های توسعه را کاهش دهند.
کاربرد فضای ابری در هوش مصنوعی شامل ذخیره داده‌های آموزشی مدل، آزمایش داده‌ها، استقرار آن‌ها در مدل و امکان نظارت آسان بر فرآیندها می‌شود.
۶. ذخیره‌سازی اشیا (Object Storage)
ذخیره‌سازی اشیا نوعی از معماری توزیع‌شده است که در فضای ابری به‌کار می‌رود. این تکنولوژی نوین در ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی به‌طور خاص برای مدیریت مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data) طراحی شده است؛ داده‌هایی مانند تصاویر، فیلم‌ها و ورودی‌های حس‌گرها.
Object Storage داده‌ها را به‌شکل واحدهای منفردی به نام «اشیا» در نظر می‌گیرد؛ چیزی‌که برخلاف فایل‌های سیستمی سنتی است که در آن، داده‌ها در یک ساختار سلسله‌مراتبی و پوشه‌ها ذخیره می‌شدند.
۷. ذخیره سازی توزیع شده (Distributed Storage)
Distributed Storage معماری نوینی است که از قدرت چند گره یا سرور برای ذخیره و پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. در این معماری، داده‌ها به تکه‌های کوچک‌تر تقسیم و در چند گره ذخیره‌سازی، توزیع می‌شوند. با استفاده از این مدل، نیاز به یک سیستم ذخیره‌سازی متمرکز حذف می‌شود.
متخصصان AI با تکنولوژی ذخیره سازی توزیع شده می‌توانند به مزایایی مانند بهبود مقیاس‌پذیری، تحمل خطا و افزایش قابلیت‌های پردازش داده‌ها دست پیدا کنند.
تفاوت HPC و Distributed Storage چیست؟
ممکن است در نگاه اول، ذخیره‌سازی توزیع‌شده و HPC یکسان به‌نظر بیایند؛ اما این دو معماری در سه جنبه تفاوت‌های اساسی با یکدیگر دارند:
۱. تمرکز
HPC روی قدرت محاسباتی مورد نیاز برای پردازش کارآمد مجموعه داده‌های بزرگ تمرکز دارد؛ اما تمرکز Distributed Storage روی مدیریت و ذخیره داده‌ها در چند دستگاه ذخیره‌سازی متصل به شبکه است؛
۲. ذخیره‌سازی
HPC تکنولوژی AI Storage نیست و به‌همین‌دلیل از معماری Distributed Storage برای ذخیره داده‌ها استفاده می‌کند؛
۳. موارد استفاده
HPC در مدل‌هایی که حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش می‌کنند به‌کار می‌رود؛ اما Distributed Storage در ذخیره کردن داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data) کاربرد دارد.
۵ راهکار حفظ امنیت در AI Storage
امنیت در AI Storage یک فرآیند مداوم است. بنابراین توسعه‌دهندگان و شرکت‌های ارائه‌دهنده برنامه‌های AI، باید روش‌های زیر را به‌کار ببندند تا تهدیدهای بالقوه را به حداقل برسانند:
۱. رمزگذاری داده‌ها
رمزگذاری در حال استراحت ( At-rest Encryption): رمزگذاری روی داده‌ها هنگام ذخیره روی SSD
رمزگذاری حین انتقال (In-transit Encryption): رمزنگاری داده‌ها هنگام انتقال بین منابع ذخیره‌سازی و تکنولوژی‌های محاسباتی
۲. کنترل دسترسی کاربران
کنترل دسترسی مبتنی‌بر نقش (RBAC): اختصاص مجوزها براساس نقش‌های کاربران
احراز هویت چندعاملی (MFA): افزودن یک لایه امنیتی بیشتر به رمزهای عبور
مدیریت هویت و دسترسی (IAM): مدیریت هویت افراد در فضای دیجیتال و حقوق دسترسی آن‌ها به مدل
۳. امنیت شبکه
فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS): جلوگیری از ترافیک ورودی انبوه و حملات شبکه؛ مانند DDoS
شبکه‌های خصوصی مجازی (VPN): اعطای دسترسی ایمن از راه دور به متخصصان و کاربرا
۴. حساب‌رسی و نظارت
ابزارهای تجزیهوتحلیل گزارش: ردیابی دسترسی کاربران و تغییرات داده‌ها
نظارت در لحظه: زیرنظر گرفتن فعالیت‌های غیرمعمول یا نقض احتمالی قوانین
۵. ایمن‌سازی API
احراز هویت و اعطای مجوز API: استفاده از APIهای مدل فقط برای کاربران مجاز
محدود کردن Rate: جلوگیری از سواستفاده API توسط متخصصان و برنامه‌نویسان
۳ پیش‌بینی برای آینده AI Storage: نوآوری های این حوزه چه هستند؟
آینده ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی مملو از امکانات هیجان‌انگیز است که در ادامه برخی از آن‌ها را نام خواهیم برد.
۱. تکنولوژی‌ها و ابزارهای خودبهینه‌ساز
سیستم های هوش مصنوعی را تصور کنید که می‌توانند به‌طور مستقل و بدون دخالت انسان، منابع ذخیره‌سازی را مدیریت کنند. مدل‌ها در این ترند AI Storage، می‌توانند به‌راحتی وظایف زیر را انجام دهند:
تجزیهوتحلیل الگوهای دسترسی به داده‌ها
بایگانی خودکار داده‌های کمتر استفاده‌شده
طبقه‌بندی ذخیره‌سازی براساس نیازهای مدل و هزینه‌های هر بخش
۲. مدیریت فضای ذخیره‌سازی برمبنای پیش‌بینی نیازهای آتی
هوش مصنوعی می‌تواند نیازهای ذخیره‌سازی آینده را براساس نیازهای فعلی پروژه پیش‌بینی کند. در این فرآیند، مدل قادر به مقیاس‌بندی خودکار ظرفیت یا عملکرد تکنولوژی‌های ذخیره‌سازی خواهد بود.
این آینده AI Storage یک رویکرد پیش‌گیرانه است که تضمین می‌کند پروژه‌ها و زیرساخت‌های AI، همیشه منابع مورد نیاز خود را در اختیار خواهند داشت.
۳. ادغام تکنولوژی‌ها با بلاک‌چین
فناوری بلاک‌چین را می‌توان با AI Storage ادغام کرد تا لایه‌های امنیتی پیشرفته را به آن‌ها افزود. در نتیجه اطمینان از امنیت در AI Storage بیش‌از اکنون خواهد شد و اعتماد کاربران و دولت‌ها را در پی خواهد داشت.
آنچه در تکنولوژی های ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی خواندیم
وقتی صحبت از ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی به‌میان می‌آید، مهم‌ترین عامل سرعت است. حافظه‌های NVME Flash در کنار SSDها می‌توانند در کنار سخت‌افزار بهینه، عملکرد مدل‌ها را به این هدف نزدیک کنند؛ اما تکنولوژی‌های دیگر مانند ذخیره‌سازی توزیع‌شده، کمک گرفتن از HPC و شتاب‌دهنده‌های GPU هم کاربردی هستند. انتخاب بهترین تکنولوژی نوین در ذخیره سازی داده های هوش مصنوعی به‌عهده شرکت‌های توسعه‌دهنده و متخصصان است که با آگاهی از هر روش و نیازهای مدل، این تصمیم‌گیری انجام می‌شود.
منابع:
WEKA
Dremio
AITHORITY
