Almacenamiento para inteligencia artificial ¿Qué es el almacenamiento para IA?
El almacenamiento para inteligencia artificial es una infraestructura especializada, diseñada para cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Incluye opciones de almacenamiento escalable de alto rendimiento para gestionar volúmenes de datos masivos producidos por aplicaciones de inteligencia artificial, de modo que garantiza la rapidez en el acceso y el procesamiento de los datos. Con frecuencia, estos sistemas de almacenamiento cuentan con tecnologías como la reducción de datos, que incluye la deduplicación y la compresión, y la organización en niveles, para maximizar la efectividad y reducir costes. Además, el almacenamiento para IA hace un gran hincapié en la seguridad de datos, al emplear control de acceso y cifrado para proteger los datos privados. La integración del marco de inteligencia artificial optimiza el acceso a los datos y su procesamiento, lo que permite el desarrollo de aplicaciones de IA y ML.
Tiempo de lectura: 5 minutos y 39 segundos | Actualizado: 29 de octubre de 2025
Índice
La importancia del almacenamiento para la IA
La necesidad de contar con soluciones de almacenamiento para cargas de trabajo de inteligencia artificial es cada vez mayor, al extenderse la tecnología de IA progresivamente por todos los sectores. Aquí, queremos destacar el valor del almacenamiento para la IA en la gestión de trabajos con un uso intensivo de datos, para ayudar en la inferencia de modelos y en el entrenamiento, y también para resolver cualquier problema asociado.
- Almacenamiento para IA y cargas de trabajo con un uso intensivo de datos: las etapas de agregación y preparación de datos de la IA utilizan enormes volúmenes de datos y requieren una gran capacidad de almacenamiento. Para gestionar las cantidades masivas de datos que producen las cargas de trabajo de inteligencia artificial y proporcionar acceso y procesamiento fluidos, resulta esencial contar con soluciones de almacenamiento efectivas.
- El almacenamiento en la inferencia y el entrenamiento del modelo de IA: las etapas de entrenamiento, ajuste e inferencia de la IA son las que presentan las mayores demandas de rendimiento. Estas etapas del pipeline de datos de inteligencia artificial deben contar con soluciones de almacenamiento efectivas, que entreguen alto rendimiento para las operaciones tanto de lectura como de escritura. Es necesario recuperar y guardar grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de forma repetida, incluso para los procesos de puntos de control. Se necesitan datos en tiempo real para predicciones y evaluaciones de inferencia precisas. Unas soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial efectivas mejorarán el rendimiento tanto de las actividades de entrenamiento como de las de inferencia, al facilitar la aceleración de la recuperación y el procesamiento de los datos.
- Desafíos de almacenamiento creados por las cargas de trabajo de IA: la escalabilidad, el rendimiento y la gestión de datos son algunas de las dificultades en el almacenamiento para IA. Para admitir conjuntos de datos de inteligencia artificial cada vez más grandes, los sistemas de almacenamiento deben poder expandirse sin esfuerzo. El procesamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial requiere un almacenamiento de alto rendimiento. Las implementaciones de almacenamiento para inteligencia artificial también deben incorporar la reducción de datos, incluidas la deduplicación y la compresión, para maximizar la eficiencia del almacenamiento y reducir costes, y todo ello teniendo en cuenta las barreras adicionales que imponen la seguridad de datos y el cumplimiento normativo. Alcanzar el potencial completo de las aplicaciones de IA y ML exige abordar estos desafíos.
Cómo elegir el almacenamiento para IA adecuado
A medida que las empresas integran cada vez más la inteligencia artificial en sus operaciones, resulta crucial elegir la solución de almacenamiento más adecuada. Para la selección del almacenamiento para inteligencia artificial, es necesario analizar las necesidades de las cargas de trabajo de IA y evaluar distintas soluciones de almacenamiento.
- Elección del almacenamiento para IA: las capacidades de escalabilidad, rendimiento y gestión de datos, además de las características de seguridad, son consideraciones importantes a la hora de seleccionar soluciones de almacenamiento para la IA. Resulta esencial comprender las necesidades específicas de tus cargas de trabajo de inteligencia artificial para elegir la mejor opción de almacenamiento.
- Requisitos de almacenamiento de cargas de trabajo de IA: las cargas de trabajo de inteligencia artificial requieren sistemas de almacenamiento que puedan gestionar volúmenes masivos de datos, así como procesarlos y acceder a ellos, además de entregar alto rendimiento, para proporcionar la escalabilidad que requiere la gestión de conjuntos de datos en expansión. Las soluciones de almacenamiento también deben presentar funcionalidades como la deduplicación de datos, la compresión y el cifrado, para maximizar la efectividad y la seguridad de datos.
- Soluciones de almacenamiento para IA: existen varias opciones de almacenamiento para IA disponibles, que incluyen servicios de almacenamiento basados en la nube, soluciones de almacenamiento para IA especializados y sistemas de almacenamiento convencionales. La escalabilidad, el rendimiento, la rentabilidad y la compatibilidad con el marco de IA te ayudarán a elegir la solución de almacenamiento idónea para tus requisitos de IA.
Optimizar el almacenamiento para IA
Optimizar el rendimiento y la eficacia del almacenamiento para IA requiere el uso de métodos de gestión de datos y análisis impulsados por la IA modernos:
- Estrategias de gestión de datos de almacenamiento para IA: puede optimizarse el uso del almacenamiento y recortar los gastos de los sistemas de IA si se utilizan métodos de gestión de datos efectivos, como la deduplicación de datos, la compresión de datos o la organización en niveles. Otro beneficio que ofrece la puesta en práctica de estrategias de gestión del ciclo de vida de los datos es la priorización del almacenamiento de datos en función de la relevancia y la frecuencia de acceso.
- Implementar técnicas de almacenamiento para IA: el rendimiento y la escalabilidad de las soluciones de almacenamiento para IA se pueden mejorar utilizando estrategias como la aceleración de hardware, los sistemas de almacenamiento distribuidos y el procesamiento paralelo. Las organizaciones pueden gestionar adecuadamente cantidades crecientes de datos de IA y acelerar los plazos de procesamiento de datos empleando estas estrategias.
- Uso de análisis de almacenamiento impulsados por la IA: las empresas pueden utilizar los análisis de almacenamiento impulsados por la IA para predecir las necesidades de almacenamiento e identificar problemas de rendimiento. Las organizaciones pueden mejorar la asignación de recursos, optimizar operaciones y garantizar el funcionamiento efectivo de su infraestructura de inteligencia artificial utilizando la IA para la gestión del almacenamiento.
Proteger los datos con almacenamiento para IA
La trascendencia del almacenamiento para inteligencia artificial en la seguridad de datos y el cumplimiento normativo resulta cada vez mayor a medida que van surgiendo problemas en estos ámbitos:
- Protección y cifrado de datos: cifrar y controlar el acceso a los datos confidenciales de IA resulta esencial para evitar infracciones y accesos no deseados. De este modo, se garantiza la confidencialidad e integridad de los datos durante toda la duración de su almacenamiento.
- Requisitos de cumplimiento y normativos: cumplir las regulaciones específicas de cada sector y la legislación sobre privacidad requiere características como los registros de auditoría, los controles de residencia de los datos y la gestión de claves de cifrado, todos ellos elementos esenciales para las implementaciones de almacenamiento para IA.
- Seguridad para datos de IA: para poder mejorar las medidas de seguridad de los datos de inteligencia de IA, son necesarias la detección de amenazas proactiva, la detección de anomalías y las evaluaciones de vulnerabilidad. Los mecanismos de supervisión continua y respuesta inmediata también resultan esenciales para minimizar los riesgos y proporcionar protección frente a ciberataques o infracciones de datos potenciales.
Tendencias del almacenamiento para IA
Investigar las tendencias del almacenamiento para inteligencia artificial resulta crucial, dado que la IA evoluciona para mantenerse al día con los avances del almacenamiento.
- Avances en almacenamiento para IA: las innovaciones en la tecnología de almacenamiento como los SSD NVMe, la memoria de clase de almacenamiento (SCM) y la memoria persistente, entre otras, han mejorado la velocidad y la capacidad del almacenamiento. Esto ha permitido que la inteligencia artificial acceda, procese y almacene datos con mayor rapidez.
- Almacenamiento para IA y computación en el extremo: la computación en el extremo requiere soluciones de almacenamiento para IA descentralizadas para los entornos en el extremo. Estas soluciones permiten el procesamiento y análisis de datos en tiempo real más cerca de su origen, lo que reduce la latencia y los requisitos de ancho de banda.
- Almacenamiento para IA emergente: las arquitecturas de almacenamiento optimizadas para la IA, los proveedores de almacenamiento como servicio y las plataformas de gestión de almacenamiento impulsadas por la IA constituyen soluciones de almacenamiento especializadas para las cargas de trabajo de la IA. Estas soluciones están dirigidas a las necesidades de las aplicaciones de inteligencia artificial, que incluyen la gestión de datos, la escalabilidad y el rendimiento.
HPE y el almacenamiento para IA
HPE Alletra Storage MP X10000: el X10000 es un sistema de datos único, definido por software y con escalabilidad horizontal que combina servicios automatizados de enriquecimiento de los metadatos, almacenamiento de objetos all-flash de alto rendimiento, capacidad masiva y gestión sencilla. El X10000 acelera los plazos de obtención de beneficios de las iniciativas con uso intensivo de datos, tanto si estás creando lagos de datos activos para su análisis, implementando IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM), o habilitando una restauración rápida de copias de seguridad. El X10000 utiliza la primera arquitectura multiprotocolo desagregada del sector, lo que le permite escalar de terabytes a exabytes en el mismo hardware. La rentabilidad se logra por la posibilidad de escalar capacidad y rendimiento de forma independiente.
HPE Alletra Storage MP X10000 se gestiona a través de la nube GreenLake, lo que proporciona una gestión en la nube simplificada y unificada de servicios de almacenamiento de bloques, archivos y objetos. Esto permite a las empresas optimizar su entorno híbrido para aprovechar al máximo la IA.
GreenLake for File Storage: esta solución ofrece rendimiento empresarial a escala de la IA que cubre todas las etapas de la IA y acelera las aplicaciones de IA con un uso intensivo de datos. De este modo, puede extraer más valor de los datos, proporcionar una simplicidad radical a la escala de la IA para obtener una experiencia de nube intuitiva que impulse la productividad, y mejorar la eficacia de la IA para aumentar el ROI y la sostenibilidad.
GreenLake for File Storage proporciona capacidad de adaptación y escalabilidad para el almacenamiento para inteligencia artificial, a fin de ayudar a las empresas a gestionar enormes cantidades de datos. Esta solución de almacenamiento, que se gestiona íntegramente a través de la plataforma edge-to-cloud GreenLake, permite a las organizaciones construir y ampliar recursos de almacenamiento bajo demanda y pagar solo por lo que consumen. GreenLake for File Storage optimiza el rendimiento, la eficiencia y la seguridad de las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Con una reducción de datos basada en el algoritmo de Similarity, que es superior a la deduplicación y la compresión, además del cifrado, la solución permite a las organizaciones obtener información práctica de sus datos de forma rápida y segura.
Preguntas frecuentes sobre el almacenamiento para IA
¿Por qué las cargas de trabajo de IA necesitan tanto rendimiento de almacenamiento?
El entrenamiento y el ajuste leen grandes conjuntos de datos de manera repetitiva; incluso los pipelines de inferencia vuelven a escanear las integraciones y las características muchas veces. Los cuellos de botella pasan de la CPU/GPU a la E/S de datos si el almacenamiento no puede ofrecer un ancho de banda y una simultaneidad de forma sostenida.
¿Cómo mantiene el almacenamiento ocupadas las GPU?
Manteniendo varios GB/s por nodo, minimizando la sobrecarga de archivos pequeños, usando un amplio paralelismo (archivo/objeto con escalabilidad horizontal), colocando fragmentos activos en niveles más rápidos y habilitando una escala independiente de capacidad frente a rendimiento para que los clústeres de GPU no queden inactivos.
¿Puedo escalar el almacenamiento independientemente de la computación para IA?
Sí, ahora se recomiendan diseños de escalabilidad horizontal desagregados para evitar el infraaprovisionamiento o sobreaprovisionamiento de nodos de GPU.
¿Necesito all-flash en IA?
El flash suele preferirse para etapas con mucha actividad de lectura aleatoria y activa (almacenes de características, bases de datos de vectores, espacio temporal). Muchos equipos colocan datos de entrenamiento inactivos o a los que se accede con poca frecuencia en el almacenamiento de objetos y los trasladan al flash solo cuando resulta necesario.
¿Cómo gestiono la gobernanza y la privacidad de los conjuntos de datos para IA?
Utiliza la clasificación para encontrar información personal identificable/datos confidenciales, aplica el enmascaramiento o la exclusión basados en políticas antes del entrenamiento y analiza continuamente los nuevos datos.
¿Cómo gestiono el almacenamiento para IA híbrido o multinube?
Mantén los grandes corpus cerca de los clústeres de GPU para reducir los costes de «gravedad de datos»; replica o almacena en caché los subconjuntos donde se ejecute el entrenamiento o la inferencia. Utiliza servicios de datos homogéneos (control de versiones, snapshots, políticas de ciclo de vida) tanto en entornos locales como en la nube para simplificar MLOps.
¿Cómo afecta el almacenamiento a la resiliencia de la IA y a la recuperación cibernética?
Planifica snapshots inmutables, aislamiento lógico, además de restauraciones rápidas y paralelas para poder rehidratar rápidamente los conjuntos de entrenamiento, las características y los artefactos después de un incidente: los equipos de IA no pueden permitirse largos tiempos de inactividad de la GPU.
¿Cuál es la mejor manera de controlar los costes de almacenamiento para IA?
Clasifica los datos inactivos en objetos, automatiza las políticas del ciclo de vida (promocionar → entrenar → degradar), comprime cuando sea posible y deduplica los snapshots de entrenamiento. Desacoplar la capacidad del rendimiento evita comprar unidades de GPU o almacenamiento de más.
¿Cómo puedo hacer un estudio comparativo del almacenamiento para IA?
Ejecuta cargadores de datos representativos con conjuntos de datos reales; mide el ancho de banda de lectura sostenido por trabajador, las operaciones de metadatos por segundo, la latencia de cola bajo concurrencia y el tiempo hasta la primera era. Compara esto con la utilización de la GPU para verificar que no estés limitado por las entradas/salidas.
¿Qué controles de seguridad debería incluir el almacenamiento para IA?
Cifrado en reposo/en tránsito, controles fiables de identidad/rol, snapshots inmutables, opciones WORM para conjuntos de datos/solicitudes y pruebas de recuperación rápida. Combínalo con la clasificación de datos para mantener los datos restringidos fuera del entrenamiento.