Vereisten voor dataopslag voor AI: wat u echt moet weten

AI is meer dan alleen flitsende modellen of sprekende assistenten die mensen nabootsen. Daarachter schuilt een berg – soms een oceaan – aan data. En eerlijk gezegd, het opslaan van die data? Dat is waar het meestal misgaat. Of het nu gaat om beeldherkenningssystemen of het trainen van gigantische taalmodellen, de dataopslagvereisten voor AI kunnen snel uit de hand lopen als je er niet goed over nadenkt. Laten we eens kijken waarom opslag zo'n groot probleem is, welke opties er zijn en hoe je kosten, snelheid en schaalbaarheid in balans kunt houden zonder overbelast te raken.

Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:

🔗 Datawetenschap en kunstmatige intelligentie: de toekomst van innovatie
Een onderzoek naar de manier waarop AI en datawetenschap moderne innovatie stimuleren.

🔗 Kunstmatige vloeibare intelligentie: de toekomst van AI en gedecentraliseerde data
Een blik op gedecentraliseerde AI-data en opkomende innovaties.

🔗 Gegevensbeheer voor AI-tools: iets om eens naar te kijken
Belangrijke strategieën om de opslag en efficiëntie van AI-gegevens te verbeteren.

🔗 Beste AI-tools voor data-analisten: Verbeter de besluitvorming bij analyses
De beste AI-tools die data-analyse en besluitvorming verbeteren.

Dus… Wat maakt AI-dataopslag nu zo nuttig? ✅

Het gaat niet alleen om "meer terabytes". Echte AI-vriendelijke opslag moet bruikbaar, betrouwbaar en snel genoeg voor zowel trainingssessies als inferentietaken.

Enkele kenmerken die het vermelden waard zijn:

• Schaalbaarheid : Snel overstappen van gigabytes naar petabytes zonder uw architectuur te hoeven herschrijven.

• Prestaties : Hoge latentie zal GPU's uitputten; ze tolereren geen knelpunten.

• Redundantie : momentopnamen, replicatie, versiebeheer - omdat experimenten mislukken, en mensen ook.

• Kostenefficiëntie : de juiste regeling op het juiste moment; anders overvalt de rekening je, net als een belastingcontrole.

• Nabijheid van de rekenkracht : Plaats de opslag dicht bij de GPU's/TPU's, anders zal de dataoverdracht vastlopen.

Anders gezegd, het is alsof je een Ferrari probeert te laten rijden op benzine voor een grasmaaier: technisch gezien komt hij wel vooruit, maar niet voor lang.

Vergelijkingstabel: Veelgebruikte opslagopties voor AI

Waarom de behoefte aan AI-data explosief groeit 🚀

AI verzamelt niet alleen selfies, het is er ook onverzadigbaar in.

• Trainingssets : ImageNet's ILSVRC alleen al bevat ongeveer 1,2 miljoen gelabelde afbeeldingen, en domeinspecifieke corpora gaan daar nog veel verder over [1].

• Versiebeheer : Elke aanpassing - labels, splitsingen, uitbreidingen - creëert een nieuwe "waarheid".

• Streaming input : live beeldmateriaal, telemetrie, sensorfeeds… het is een constante stroom aan informatie.

• Ongestructureerde formaten : tekst, video, audio, logbestanden - veel omvangrijker dan overzichtelijke SQL-tabellen.

Het is een all-you-can-eat buffet, en het model komt altijd terug voor het dessert.

Cloud versus on-premises: het eindeloze debat 🌩️🏢

De cloud lijkt verleidelijk: bijna oneindig, wereldwijd, betalen per gebruik. Totdat er op je factuur kosten voor uitgaand verkeer - en plotseling concurreren je 'goedkope' opslagkosten met de kosten voor rekenkracht [2].

On-premise oplossingen bieden daarentegen controle en ijzersterke prestaties, maar je betaalt ook voor hardware, stroom, koeling en het personeel dat de serverracks in de gaten houdt.

De meeste teams kiezen voor een rommelige middenweg: hybride opstellingen. Houd de hete, gevoelige data met een hoge doorvoer dicht bij de GPU's en archiveer de rest in cloudomgevingen.

Opslagkosten die onverwacht oplopen 💸

Capaciteit is slechts de oppervlaktelaag. Verborgen kosten stapelen zich op:

• Gegevensverplaatsing : kopieën tussen regio's, overdrachten tussen clouds, zelfs gebruikers die de cloud verlaten [2].

• Redundantie : Het volgen van 3-2-1 (drie kopieën, twee media, één extern) neemt ruimte in beslag, maar redt de dag [3].

• Stroomvoorziening en koeling : Als het aan je serverkast ligt, is het jouw probleem met de warmteontwikkeling.

• Afwegingen met betrekking tot latentie : Goedkopere abonnementen betekenen meestal extreem trage hersteltijden.

Beveiliging en compliance: stille dealbrekers 🔒

Regelgeving kan letterlijk bepalen waar bytes zich bevinden. Volgens de Britse GDPR is het verplaatsen van persoonsgegevens buiten het Verenigd Koninkrijk alleen mogelijk via rechtmatige overdrachtsroutes (SCC's, IDTA's of adequaatheidsregels). Met andere woorden: uw opslagontwerp moet de geografische locatie 'kennen' [5].

De basisbenodigdheden om vanaf dag één mee te bakken:

• Versleuteling - zowel in rust als tijdens het reizen.

• Toegang met minimale privileges + audit trails.

• Verwijder beveiligingsmechanismen zoals onveranderlijkheid of objectvergrendelingen.

Prestatieknelpunten: latentie is de stille moordenaar ⚡

GPU's houden niet van wachten. Als de opslag traag is, zijn het niets meer dan veredelde verwarmingselementen. Hulpmiddelen zoals NVIDIA GPUDirect Storage schakelen de CPU uit en sturen data rechtstreeks van NVMe naar GPU-geheugen - precies wat big-batch training nodig heeft [4].

Veelvoorkomende oplossingen:

• NVMe all-flash voor hete trainingsshards.

• Parallelle bestandssystemen (Lustre, Spectrum Scale) voor doorvoer over meerdere knooppunten.

• Asynchrone loaders met sharding + prefetch om te voorkomen dat GPU's inactief worden.

Praktische tips voor het beheren van AI-opslag 🛠️

• Tiering : Actieve shards op NVMe/SSD; verouderde datasets archiveren in object- of inactieve tiers.

• Deduplicatie + delta : Sla baselines eenmalig op, bewaar alleen diffs + manifests.

• Levenscyclusregels : Automatische categorisering en verwijdering van oude outputs [2].

• 3-2-1 veerkracht : Bewaar altijd meerdere kopieën, op verschillende media, met één geïsoleerd exemplaar [3].

• Instrumentatie : Volg de doorvoer, p95/p99-latentie, mislukte leesbewerkingen en uitgaand verkeer per werkbelasting.

Een kort (verzonnen maar typisch) voorbeeld 📚

Een visieteam begint met ongeveer 20 TB aan cloudobjectopslag. Later beginnen ze datasets te klonen in verschillende regio's voor experimenten. Hun kosten lopen enorm op – niet door de opslag zelf, maar door het uitgaande dataverkeer . Ze verplaatsen veelgebruikte shards naar NVMe dicht bij het GPU-cluster, bewaren een canonieke kopie in objectopslag (met lifecycle-regels) en pinnen alleen de samples die ze nodig hebben. Resultaat: GPU's worden intensiever gebruikt, de kosten dalen en de datakwaliteit verbetert.

Capaciteitsplanning op een kladblaadje 🧮

Een ruwe formule voor het schatten:

Capaciteit ≈ (Ruwe dataset) × (Replicatiefactor) + (Voorbewerkte/aangevulde data) + (Controlepunten + Logboeken) + (Veiligheidsmarge ~15–30%)

Controleer vervolgens of de doorvoer haalbaar is. Als de loaders per node een constante doorvoer van ~2-4 GB/s nodig hebben, dan zijn NVMe of parallelle bestandssystemen de beste optie voor de meest gebruikte paden, met objectopslag als referentiepunt.

Het gaat niet alleen om de ruimte 📊

Als mensen het over opslagbehoeften voor AI , denken ze vaak aan terabytes of petabytes. Maar de kunst is het vinden van de juiste balans: kosten versus prestaties, flexibiliteit versus naleving van regelgeving, innovatie versus stabiliteit. AI-data zullen de komende tijd niet afnemen. Teams die opslag al vroeg in het modelontwerp meenemen, voorkomen dat ze verdrinken in een moeras van data – en ze trainen hun modellen bovendien sneller.

Referenties

[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — schaal van de dataset en de uitdaging. Link
[2] AWS — Amazon S3-prijzen en -kosten (gegevensoverdracht, uitgaande gegevens, levenscyclusniveaus). Link
[3] CISA — Advies over de 3-2-1 back-upregel. Link
[4] NVIDIA Docs — Overzicht van GPUDirect Storage. Link
[5] ICO — Britse GDPR-regels voor internationale gegevensoverdracht. Link

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons