Rozwój sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach zmienia zasady wyścigu w chmurze — zamiast dalszej koncentracji usług u trzech głównych hyperscalerów (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) coraz większe znaczenie zyskuje model oparty na specjalizacji. W centrum tej zmiany stoją tzw. neochmury (neoclouds), które koncentrują się na wyspecjalizowanych zadaniach związanych z AI, oferując elastyczne GPU i usługi zoptymalizowane pod trening modeli, ich dostrajanie i inferencję. Dostawcy tacy jak CoreWeave, Lambda czy Crusoe obiecują lepszą wydajność przy niższym koszcie, co przyciąga przedsiębiorstwa szukające efektywniejszych rozwiązań obliczeniowych.
W praktyce firmy coraz częściej wykorzystują wiele usług obliczeniowych równocześnie — wybierają dostawcę według ceny, wydajności lub wymagań lokalizacji danych. Według Ovaisa Tariqa, CEO Tigris Data, taki wielodostawczy model pomaga unikać vendor lock‑in i zwiększa przenośność aplikacji: organizacje mogą „korzystać z dowolnej usługi obliczeniowej, czy to ze względu na koszt/parametry wydajności, czy też wymagania dotyczące lokalności danych”. Wraz z tym trendem rośnie zapotrzebowanie na elastyczną, rozproszoną warstwę pamięci masowej, która umożliwi przetwarzanie rozproszone niezależnie od wyboru chmury.
Dlaczego rozproszona warstwa pamięci jest kluczowa
Wykorzystanie neochmur wymaga, by system pamięci masowej umożliwiał inteligentne rozmieszczanie danych i dynamiczne zarządzanie ich miejscem przechowywania. Najczęściej stosowanym wzorcem jest utrzymanie kosztowo efektywnego, zdalnego obiektu przechowywania (object storage) jako „źródła prawdy” oraz przypinanie fragmentów danych lokalnie w pobliżu wybranego obliczenia. Ważne są mechanizmy bezpośredniego umieszczania danych: wiarygodni dostawcy replikują obiekty w wielu centrach danych rozsianych po regionie, tak aby kopiować i udostępniać dane tam, gdzie odbywać się będzie przetwarzanie.
Przykładowo, jeśli neochmura znajduje się w Teksasie, odpowiednie fragmenty danych można zreplikować na Południowy Zachód Stanów Zjednoczonych; jeżeli dostawca ma siedzibę w Rhode Island, dane można zreplikować w Nowej Anglii. Jak zauważa Tariq, taka strategia obniża opóźnienia przy kopiowaniu danych i pozwala na wysoką przepustowość transferów — korzyści, których nie zawsze da się osiągnąć w architekturze scentralizowanej charakterystycznej dla niektórych hyperscalerów.
Korzyści z taniego, zdalnego object storage
Obecne podejście do tierowania pamięci dla rozproszonego przetwarzania zakłada dwuwarstwową strukturę: warstwę zdalną, pełniącą rolę trwałego źródła prawdy, oraz warstwę lokalną, położoną blisko zasobów obliczeniowych (tej samej sieci LAN lub centrum danych). Zdalny object storage jest szczególnie dobrze dopasowany do pół‑ i nieustrukturyzowanych danych wykorzystywanych w zaawansowanych wdrożeniach ML — umożliwia elastyczne skalowanie pojemności i jest kosztowo efektywny. W połączeniu z modelami serverless oraz ofertami obiektowych magazynów konkurencyjnych dostawców, które nie pobierają opłat za egress (słynną „opłatę za wyjście” lub „cloud tax”), daje to oszczędności przy jednoczesnym zachowaniu mobilności danych.
Kiedy stosować szybkie lokalne magazyny danych
Warstwa lokalna odpowiada za najszybszy dostęp do danych i zwykle opiera się na pamięciach flash (SSD lub NVMe). Stosuje się ją do przetwarzania często odczytywanych danych, jako pamięć podręczną lub do przechowywania podzbiorów zbiorów danych. Każde zadanie inferencyjne ML zyskuje na lokalnym dostępie, jednak wyższa prędkość wiąże się z większym kosztem: lokalna pamięć jest zwykle ograniczona pojemnościowo, wymaga zakupu stałej infrastruktury i nie jest serverless. Z tego powodu lokalne rozwiązania sprawdzają się najlepiej w zadaniach efemerycznych — dane długoterminowo pozostają w obiektowym magazynie, dopóki nie zostanie tymczasowo uruchomiony klaster lokalny dla konkretnego zadania AI.
Jak wygląda wdrożenie pamięci w realnym użyciu neochmur
Użytkownicy wybierają neochmury według specjalizacji obliczeniowej — np. pod kątem przewidywań, dostrajania modeli czy dostępnej mocy GPU. Dostawcy object storage z bezpośrednim umieszczaniem danych dynamicznie replikują potrzebne obiekty w centrach danych położonych blisko planowanego przetwarzania, co przyspiesza dostęp i zmniejsza koszty „nawadniania” lokalnego magazynu danymi (hydration). W wielu przypadkach neochmury położone w centralnych regionach kraju są w stanie zaoferować tańsze koszty nawodnienia niż hyperscalerzy ograniczeni do stref dostępności na wybrzeżach.
Przepływ pracy zwykle wygląda tak: z obiektowego magazynu „nawadnia się” lokalny magazyn partiami, z użyciem narzędzi batchowych, na przykład PyTorch; po zakończeniu obliczeń klaster zostaje zgaszony, a zarówno oryginalne dane, jak i wyniki obliczeń trafiają z powrotem do rozproszonych obiektów magazynowych. Podejście to wpisuje się w zasady bezstanowych, cloud‑native architektur.
Warstwowe przechowywanie danych jako droga do wyboru chmury i przenośności
Podział na warstwę zdalną i lokalną to nie tylko fundament techniczny dla neochmury — to także klucz do uniknięcia uzależnienia od jednego dostawcy i do realizowania strategii „cloud choice”. Połączenie szybkiego lokalnego dostępu z długoterminowym, tanim object storage przekłada się na lepszą wydajność przy niższych kosztach, co jest krytyczne dla zaawansowanych zastosowań ML. Możliwość wyboru chmur wyspecjalizowanych pod dany rodzaj pracy pozwala też pozycjonować dane bliżej wybranej usługi obliczeniowej, skracając czas nawodnienia i wzmacniając przewagi wydajnościowe oraz kosztowe współczesnej architektury.
W miarę, jak coraz więcej organizacji przyjmuje ten model, rośnie konkurencja w dostarczaniu wyspecjalizowanych usług AI, co z kolei wpływa na dostępność lepszych rozwiązań w zakresie jakości i ceny.
