Kde se potkává úložiště a výpočetní kapacita?

Analytici odhadují, že do roku 2025 bude na celém světě denně generováno 463 exabajtů dat. Zároveň se objevuje stále více aplikací analýzy a zpracování dat v reálném čase. Výrobci spotřebitelských i podnikových zařízení se snaží tuto potřebu řešit radikálně jednoduchým přístupem: přiblížením výpočetní kapacity a úložiště k sobě, což se nejčastěji označuje jako výpočetní úložiště.

Přehled výpočetních úložišť

Výpočetní úložiště je technologie, která se snaží analyzovat a zpracovávat data tam, kde se nacházejí, typicky v úložných zařízeních, jako jsou pevné disky HDD nebo SSD. Cílem je zrychlit zpracování dat a zároveň omezit potřebu přenášet data z místa na místo, což je pomalé a nákladné.

Ačkoli má tento pojem jednoduchý účel a vysvětlení, výpočetní úložiště je také zastřešujícím pojmem. Různé kombinace technologií se dnes snaží řešit otázku přesunu dat a urychlení analytiky a výpočetní úložiště je spojuje dohromady. Příkladem jsou komplexní síťová a hardwarová řešení pro podnikové a spotřebitelské produkty, jako jsou například samošifrovací úložná zařízení.

Pro lepší pochopení významu této technologie v současnosti uvádíme nejběžnější formy výpočetních úložišť, počínaje řešeními velkého rozsahu a konče menšími implementacemi.

Edge computing

Edge computing je nejvíce propojeným a interdisciplinárním příkladem výpočetního úložiště, které kombinuje síťová a úložná řešení s cílem zvýšit výkon a snížit latenci. Je to příklad fyzického přiblížení výpočetní kapacity a úložiště k sobě – na vzdálenost kilometrů, nikoli mikrometrů. Edge computing se snaží vyřešit problémy s rychlostí a náklady tím, že eliminuje potřebu odesílat data do centrálního datového střediska. Místo toho jsou data odesílána do jednoho z mnoha lokalizovaných datových center, kde je možné je rychleji zpracovat a analyzovat. „Okraj“ v tomto případě označuje geografickou polohu: okraj lokalizovaných dat a cloudu.

Přestože edge computing v sobě spojuje mnoho technologií, Wim De Wispelaere, viceprezident pro firemní strategické iniciativy ve společnosti Western Digital, jej považuje za typický příklad výpočetního úložiště. Říká, že edge computing a výpočetní úložiště mají „společná témata“, a že všechna „spadají do stejné kategorie distribuovaných výpočtů.“

Výhody edge computingu jsou zřejmé, když se zamyslíme nad problémy s přesunem velkého množství dat. Vzhledem k velikosti souborů a omezením stabilního přístupu k internetu po celém světě je v některých odvětvích rychlejší fyzicky přenášet data z jednoho místa na druhé. Díky výkonu edge computingu mohou data urazit kratší vzdálenost, být analyzována a ušetřit značné úsilí na jejich přenášení pouze za účelem získání výsledků. Týmům provádějícím výzkum na vzdálených místech umožňuje edge computing objevování, testování a vyhodnocování dříve nedosažitelnou rychlostí.

Přibližování výpočetní kapacity a úložiště k sobě

Dalším příkladem „výpočetního úložiště“ zahrnuje fyzické umístění výpočetních a úložných komponent v datových centrech blíže k sobě. Někdy se označuje jako „near memory computing“ (výpočetní kapacita blízko paměti) a jeho smyslem je zkrátit dobu přenosu dat, snížit náklady a zvýšit výkon. Toho je dosaženo prostřednictvím architektury, která přeskupuje a upřednostňuje blízkost výpočetní kapacity a úložiště, a to buď přímým propojením těchto dvou, nebo použitím logiky a kódu, které pomáhají systému při řízení úloh.

Tato řešení sice mohou snížit latenci, ale jejich výhodou je v konečném důsledku energetická a časová efektivita. Jak v rozhovoru uvedl Marc Staimer, analytik a ředitel společnosti Dragon Slayer Consulting, „výzva spočívá ve zkrácení přístupové doby a snížení spotřeby energie nezbytné k získání dat.“

Nejvýznamnější případy využití near memory computingu jsou oblasti umělé inteligence a strojového učení. Přestože repetitivní úlohy algoritmů strojového učení nepatří mezi nejintenzivnější, jsou časté. Proto seskupení obou činností dohromady šetří náklady. Efektivita je ve strojovém učení klíčovým aspektem. Osvobození algoritmů od problémů s přístupovou dobou a spotřebou energie umožňuje této technologii učit se rychleji, což vede k vyššímu výkonu a novému vývoji v oblasti automatizace, výzkumu a služeb.

Disky s integrovanými procesory

A konečně nejnázornější výklad výpočetních úložišť: úložná zařízení s vestavěnými procesory. Přesunutí obou aspektů computingu co nejblíže k sobě téměř eliminuje potřebu přenosu dat a umožňuje systému okamžitě začít pracovat. Namísto žádání o bloky dat a čekání si výpočetní úložné zařízení pouze vyžádá operaci, která má být provedena na dostupných datech. Toto řešení přináší nákladovou efektivitu a prioritizuje rychlost. Když data a zpracování sdílejí stejný prostor, mohou zařízení zpracovávat data a reagovat jako nikdy předtím.

Disky s vestavěnými výpočetními jednotkami řeší nedostatek paměti dostupné pro výpočty v zařízeních nebo systémech, které musí zvládat i jiné úlohy. Namísto toho, aby čísla zpracovával primární procesor, umožňuje výpočetní disk díky rychlému přístupu k datům vytvářet podskupiny dat, které jsou pro umělou inteligenci lépe interpretovatelné a rychleji se přenášejí do centralizovaného datového střediska k další analýze.

Jedním z hlavních přínosů této implementace jsou automobily. Mají v sobě zabudováno tolik senzorů a snímacích zařízení, že zatím nedokážeme zachytit a analyzovat celý objem jejich dat. Zejména na rozvíjejícím se trhu autonomních vozidel je potřeba rychlého sběru a analýzy telemetrických dat, což je úkol, který mohou jedinečným způsobem řešit výpočetní paměťová zařízení. Jejich rychlý přístup k datům může zajistit větší bezpečnost cestujících a umožnit výrobcům získat více poznatků pro zlepšení jejich autonomních systémů. Tato zařízení by dokonce mohla ještě více urychlit vznik chytrých měst, v nichž budou nejrůznější zařízení komunikovat s cílem zlepšit kvalitu života obyvatel.

Blíže k datům

To jsou sice jen tři z mnoha příkladů zastřešujícího pojmu výpočetní úložiště, ale všechny zdůrazňují stejný jednoduchý koncept: spojit zpracování a data. V éře hyperpropojených informací se toto spojení zdá být důležitější než kdy jindy.

De Wispelaere říká, že v budoucnu „budou data v našich životech hrát větší roli než kdy jindy – a zpříjemní nám život více než kdy předtím.“

Autorem je Thomas Ebrahimi.