एआईको लागि वस्तु भण्डारण: विकल्पहरू, विकल्पहरू, विकल्पहरू

जब धेरैजसो मानिसहरूले "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" सुन्छन्, तिनीहरूले तंत्रिका जालहरू, फेन्सी एल्गोरिदमहरू, वा सायद ती थोरै अनौठा मानवीय रोबोटहरूको कल्पना गर्छन्। सुरुमा उल्लेख गरिएको कुरा विरलै यो हो: एआईले भण्डारणलाई लगभग उत्तिकै उग्र रूपमा खान्छ जति यसले गणना गर्छ । र कुनै पनि भण्डारण-वस्तु भण्डारण पृष्ठभूमिमा चुपचाप बस्दैन, मोडेलहरूलाई आवश्यक डेटा खुवाउने अनग्लामर तर पूर्ण रूपमा आवश्यक काम गर्दै।

एआईको लागि वस्तु भण्डारणलाई किन यति महत्त्वपूर्ण बनाउँछ, यो भण्डारण प्रणालीको "पुरानो गार्ड" भन्दा कसरी फरक छ, र यो स्केलेबिलिटी र कार्यसम्पादनको लागि किन प्रमुख लिभरहरू मध्ये एक हुन जान्छ भनेर छलफल गरौं।

यसपछि पढ्न मन लाग्ने लेखहरू:

🔗 व्यवसायको लागि ठूलो मात्रामा उत्पादनशील एआई प्रयोग गर्न कुन प्रविधिहरू हुनुपर्छ?
जेनेरेटिभ एआईलाई प्रभावकारी रूपमा स्केल गर्न व्यवसायहरूलाई आवश्यक पर्ने प्रमुख प्रविधिहरू।

🔗 तपाईंले हेर्नुपर्ने एआई उपकरणहरूको लागि डेटा व्यवस्थापन
एआई कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न डेटा ह्यान्डल गर्ने उत्तम अभ्यासहरू।

🔗 व्यापार रणनीतिमा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रभाव
एआईले व्यावसायिक रणनीति र दीर्घकालीन निर्णय लिने प्रक्रियालाई कसरी प्रभाव पार्छ।

AI को लागि वस्तु भण्डारण टिक के ले बनाउँछ? 🌟

ठूलो विचार: वस्तु भण्डारणले फोल्डरहरू वा कठोर ब्लक लेआउटहरूसँग कुनै समस्या गर्दैन। यसले डेटालाई "वस्तुहरू" मा विभाजन गर्दछ, प्रत्येक मेटाडेटासँग ट्याग गरिएको। त्यो मेटाडेटा प्रणाली-स्तरको सामान (आकार, टाइमस्ट्याम्पहरू, भण्डारण वर्ग) र प्रयोगकर्ता-परिभाषित कुञ्जी:मान ट्यागहरू [1] हुन सक्छ। यसलाई स्टिकी नोटहरूको स्ट्याक बोकेको प्रत्येक फाइल जस्तै सोच्नुहोस् जसले तपाईंलाई यो के हो, यो कसरी सिर्जना गरिएको थियो, र यो तपाईंको पाइपलाइनमा कहाँ फिट हुन्छ भनेर बताउँछ।

एआई टोलीहरूको लागि, त्यो लचिलोपन खेल परिवर्तनकर्ता हो:

• माइग्रेन बिनाको स्केल - डाटा लेकहरू पेटाबाइटहरूमा फैलिएका हुन्छन्, र वस्तु स्टोरहरूले यसलाई सजिलैसँग ह्यान्डल गर्छन्। तिनीहरू लगभग असीमित वृद्धि र बहु-AZ स्थायित्वको लागि डिजाइन गरिएका छन् (अमेजन S3 ले "११ नाइन" र पूर्वनिर्धारित रूपमा क्रस-जोन प्रतिकृतिको बारेमा गर्व गर्दछ) [2]।

• मेटाडेटा समृद्धि - द्रुत खोजहरू, सफा फिल्टरहरू, र स्मार्ट पाइपलाइनहरू किनकि सन्दर्भ प्रत्येक वस्तुसँगसँगै जान्छ [1]।

• क्लाउड-नेटिभ - डेटा HTTP(S) मार्फत आउँछ, जसको अर्थ तपाईंले पुलहरूलाई समानान्तर बनाउन सक्नुहुन्छ र वितरित प्रशिक्षणलाई गुनगुनाइरहन सक्नुहुन्छ।

• लचिलोपनमा पकाइएको - जब तपाईं दिनको लागि प्रशिक्षण गर्दै हुनुहुन्छ, तपाईं भ्रष्ट शार्डले युग १२ लाई मार्ने जोखिम लिन सक्नुहुन्न। वस्तु भण्डारणले डिजाइन [2] द्वारा त्यसलाई बेवास्ता गर्छ।

यो मूलतः एउटा अथाह झोला हो: भित्र सायद फोहोर होला, तर जब तपाईं यसको लागि पुग्नुहुन्छ तब सबै कुरा अझै पनि प्राप्त गर्न सकिन्छ।

एआई वस्तु भण्डारणको लागि द्रुत तुलना तालिका 🗂️

तपाईंको वास्तविक-विश्व प्रयोगको तुलनामा मूल्य निर्धारणको सँधै विवेक-जाँच गर्नुहोस् - विशेष गरी बाहिर निस्कने, अनुरोध भोल्युम, र भण्डारण-वर्ग मिश्रण।

किन एआई तालिमले वस्तु भण्डारण मन पराउँछ 🧠

तालिम भनेको "मुट्ठीभर फाइलहरू" होइन। यो समानान्तरमा तोडिएका लाखौं रेकर्डहरू हुन्। पदानुक्रमिक फाइल प्रणालीहरू भारी समवर्तीतामा बाँधिन्छन्। वस्तु भण्डारणले समतल नेमस्पेस र सफा API हरूको साथ यसलाई पार गर्दछ। प्रत्येक वस्तुको एक अद्वितीय कुञ्जी हुन्छ; कामदारहरू फ्यान आउट गर्छन् र समानान्तरमा ल्याउन्छन्। सार्डेड डेटासेटहरू + समानान्तर I/O = GPU हरू वरिपरि पर्खनुको सट्टा व्यस्त रहन्छन्।

खाडलबाट सुझाव: कम्प्युट क्लस्टर (उही क्षेत्र वा क्षेत्र) नजिकै तातो शार्डहरू राख्नुहोस्, र SSD मा आक्रामक रूपमा क्यास गर्नुहोस्। यदि तपाईंलाई GPU हरूमा नजिक-प्रत्यक्ष फिडहरू चाहिन्छ भने, NVIDIA GPUDirect भण्डारण हेर्न लायक छ - यसले CPU बाउन्स बफरहरू ट्रिम गर्दछ, विलम्बता घटाउँछ, र ब्यान्डविथलाई सिधै एक्सेलेरेटरहरूमा बढाउँछ [4]।

मेटाडेटा: कम मूल्याङ्कन गरिएको महाशक्ति 🪄

यहाँ वस्तु भण्डारण कम स्पष्ट तरिकाले चम्किन्छ। अपलोड गर्दा, तपाईंले अनुकूलन मेटाडेटा (जस्तै x-amz-meta-… )। उदाहरणका लागि, भिजन डेटासेटले छविहरूलाई lighting=low वा blur=high कच्चा फाइलहरू पुन: स्क्यान नगरी फिल्टर, सन्तुलन, वा स्तरीकरण गर्न दिन्छ [1]।

अनि त्यसपछि संस्करणीकरण । धेरै वस्तु स्टोरहरूले वस्तुको धेरै संस्करणहरूलाई सँगसँगै राख्छन् - पुनरुत्पादन योग्य प्रयोगहरू वा शासन नीतिहरूको लागि उत्तम जसलाई रोलब्याक चाहिन्छ [5]।

वस्तु बनाम ब्लक बनाम फाइल भण्डारण ⚔️

• ब्लक भण्डारण : लेनदेन डाटाबेसहरूको लागि उत्कृष्ट - छिटो र सटीक - तर पेटाबाइट-स्केल असंरचित डेटाको लागि धेरै महँगो।

• फाइल भण्डारण : परिचित, POSIX-मैत्री, तर निर्देशिकाहरू ठूलो मात्रामा समानान्तर भारले निसासिन्छन्।

• वस्तु भण्डारण : स्केल, समानान्तरता, र मेटाडेटा-संचालित पहुँचको लागि सुरुदेखि नै डिजाइन गरिएको [1]।

यदि तपाईंलाई एउटा अनाड़ी रूपक चाहिन्छ भने: ब्लक भण्डारण भनेको फाइलिङ क्याबिनेट हो, फाइल भण्डारण भनेको डेस्कटप फोल्डर हो, र वस्तु भण्डारण भनेको... स्टिकी नोटहरू भएको अथाह खाडल हो जसले कुनै न कुनै रूपमा यसलाई प्रयोगयोग्य बनाउँछ।

हाइब्रिड एआई कार्यप्रवाहहरू 🔀

यो सधैं क्लाउड-मात्र हुँदैन। एउटा सामान्य मिश्रण यस्तो देखिन्छ:

• अन-प्रेम वस्तु भण्डारण (MinIO, Dell ECS)।

• बर्स्ट वर्कलोड, प्रयोग, वा सहकार्यको लागि क्लाउड वस्तु भण्डारण

यो सन्तुलनले लागत, अनुपालन र चपलतालाई असर गर्छ। मैले टोलीहरूले अस्थायी GPU क्लस्टरलाई उज्यालो बनाउनको लागि रातभर टेराबाइटहरू S3 बकेटमा फ्याँकेको देखेको छु - त्यसपछि स्प्रिन्ट समाप्त भएपछि सबैलाई आणविक हतियारले प्रहार गर्छ। कडा बजेटको लागि, वासाबीको फ्ल्याट-रेट/नो-एग्रेस मोडेल [3] ले जीवनलाई भविष्यवाणी गर्न सजिलो बनाउँछ।

कसैले घमण्ड नगर्ने भाग 😅

वास्तविकता जाँच: यो निर्दोष छैन।

• विलम्बता - कम्प्युट र भण्डारणलाई धेरै टाढा राख्नुहोस् र तपाईंको GPU हरू क्रल गर्नुहोस्। GDS ले मद्दत गर्छ, तर वास्तुकला अझै पनि महत्त्वपूर्ण छ [4]।

• लागत आश्चर्यजनक - इग्रेस र एपीआई-अनुरोध शुल्कहरू मानिसहरूमाथि लुक्छन्। केही प्रदायकहरूले तिनीहरूलाई माफ गर्छन् (वासाबीले गर्छ; अरूले गर्दैनन्) [3]।

• मेटाडेटा अराजकता स्केलमा - ट्याग र संस्करणहरूमा "सत्य" कसले परिभाषित गर्छ? तपाईंलाई सम्झौता, नीतिहरू, र केही शासन शक्ति चाहिन्छ [5]।

वस्तु भण्डारण पूर्वाधार प्लम्बिङ हो: महत्त्वपूर्ण, तर आकर्षक छैन।

कहाँ जाँदैछ 🚀

• स्मार्ट, एआई-सचेत भण्डारण जसले SQL-जस्तो क्वेरी तहहरू मार्फत डेटालाई स्वतः ट्याग र एक्सपोज गर्दछ [1]।

• नजिकको हार्डवेयर एकीकरण (DMA पथहरू, NIC अफलोडहरू) ताकि GPU हरू I/O-भोका नहोस् [4]।

• पारदर्शी, अनुमानित मूल्य निर्धारण (सरलीकृत मोडेलहरू, माफ गरिएको निकासी शुल्क) [3]।

मानिसहरू एआईको भविष्यको रूपमा कम्प्युटको बारेमा कुरा गर्छन्। तर वास्तविक रूपमा? अवरोध भनेको बजेट नबढाई मोडेलहरूमा डेटा छिटो फिड गर्ने । त्यसैले वस्तु भण्डारणको भूमिका बढ्दै जान्छ।

सारांश 📝

वस्तु भण्डारण आकर्षक छैन, तर यो आधारभूत छ। स्केलेबल, मेटाडेटा-सचेत, लचिलो भण्डारण बिना, ठूला मोडेलहरूलाई तालिम दिनु स्यान्डल लगाएर म्याराथन दौडनु जस्तै लाग्छ।

त्यसो भए - GPU हरू महत्त्वपूर्ण छन्, फ्रेमवर्कहरू महत्त्वपूर्ण छन्। तर यदि तपाईं AI को बारेमा गम्भीर हुनुहुन्छ भने, तपाईंको डेटा कहाँ रहन्छ भन्ने कुरालाई बेवास्ता नगर्नुहोस् । सम्भावना छ, वस्तु भण्डारणले पहिले नै चुपचाप सम्पूर्ण सञ्चालनलाई रोकिरहेको छ।

सन्दर्भ सामग्रीहरू

[1] AWS S3 - वस्तु मेटाडेटा - प्रणाली र अनुकूलन मेटाडेटा
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingMetadata.html

[2] AWS S3 – भण्डारण कक्षाहरू - स्थायित्व ("११ नाइन") + लचिलोपन
https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/

[३] वासाबी हट क्लाउड - मूल्य निर्धारण - फ्ल्याट-रेट, कुनै इग्रेस/एपीआई शुल्क छैन
https://wasabi.com/pricing

[4] NVIDIA GPUDirect भण्डारण - कागजातहरू - GPU हरूमा DMA मार्गहरू
https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/

[5] AWS S3 – संस्करण - शासन/पुनरुत्पादन क्षमताको लागि बहु संस्करणहरू
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Versioning.html

आधिकारिक एआई सहायक स्टोरमा नवीनतम एआई खोज्नुहोस्

हाम्रो बारेमा