Negli ultimi dieci anni, le infrastrutture iperconvergenti (HCI) hanno semplificato la vita a molti data center. Calcolo, storage e rete stanno nello stesso “blocco”, quindi si cresce in modo lineare. Oggi però è cambiato il tipo di lavoro. L’AI, soprattutto la GenAI, sta spingendo verso data center molto più “affamati” di dati e banda.

Il punto è che l’AI vive di dati non strutturati. Parliamo di file, immagini, video, log e contenuti testuali. Questi dati entrano nel ciclo AI, poi vengono preparati, etichettati e vettorializzati. In seguito arrivano training e inferenza, e infine il monitoraggio. Di conseguenza, la crescita dei volumi non è più un dettaglio. È il tema centrale.

Storage disaggregato per AI e dati non strutturati

Con carichi AI così pesanti, la classica logica HCI può diventare un limite. In pratica, i dati finiscono distribuiti su nodi diversi. Quindi aumentano i passaggi e i possibili colli di bottiglia. Inoltre, quando serve più storage, spesso si è costretti ad aggiungere anche calcolo. E quando serve più calcolo, si porta dentro anche storage non necessario.

Qui entra in gioco lo storage disaggregato. L’idea è semplice: separare storage e compute. Così si scala ciò che serve davvero, quando serve. Allo stesso tempo, si riduce lo spreco di risorse e si gestiscono meglio i picchi.

Perché lo storage disaggregato per AI fa risparmiare

Con HCI, molte aziende hanno dovuto “scalare in coppia”. È come comprare un’auto enorme per fare una tratta breve ogni giorno. Funziona, ma costa. E soprattutto è poco efficiente.

Nel mondo AI, i nodi CPU e GPU cambiano ritmo. Vanno aggiornati spesso, perché le richieste crescono in fretta. Invece, gli HDD ad alta capacità e parte dello storage possono durare di più. Per questo, separare i piani aiuta. Inoltre, libera spazio e budget per GPU e anche per DPU, sempre più utili nel calcolo accelerato.

Poi c’è il tema prestazioni. Tecnologie come NVMe-oF puntano a mantenere un flusso dati veloce e stabile. Quindi il data center può nutrire meglio i carichi AI, senza “strozzare” la pipeline.

Un’infrastruttura più flessibile e pronta al futuro

Lo storage disaggregato porta vantaggi pratici, chiari per il business:

• si scala in modo indipendente compute, storage e networking
• si riduce l’overprovisioning, quindi migliora il TCO
• si risponde più in fretta a priorità che cambiano
• si ottimizza il rapporto $/TB, ma anche kW/TB
• si aumenta la densità, restando più ordinati e controllabili

Infine, c’è un messaggio netto. Con l’AI che cresce e con volumi sempre più grandi, la flessibilità diventa una necessità. Per questo, per molte aziende, il futuro dello storage è davvero disaggregato.