AI bestaat niet alleen uit flitsende modellen of sprekende assistenten die mensen nabootsen. Achter dat alles schuilt een berg – soms een oceaan – aan data. En eerlijk gezegd, het opslaan van die data? Daar wordt het meestal een zooitje. Of het nu gaat om pipelines voor beeldherkenning 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 beest is, welke opties er zijn en hoe je kosten, snelheid en schaalbaarheid kunt combineren zonder dat je overbelast raakt.
Artikelen die u wellicht na dit artikel wilt lezen:
🔗 Datawetenschap en kunstmatige intelligentie: de toekomst van innovatie
Ontdek hoe 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 waar u naar moet kijken
Belangrijke strategieën om de opslag en efficiëntie van AI-data 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 zo goed? ✅
Het gaat niet alleen om 'meer terabytes'. Echte AI-vriendelijke opslag moet bruikbaar, betrouwbaar en snel genoeg voor zowel trainingsruns als inferentiewerklasten.
Een paar kenmerken die het vermelden waard zijn:
-
Schaalbaarheid : van GB's naar PB's springen zonder uw architectuur te herschrijven.
-
Prestaties : Hoge latentie zorgt ervoor dat GPU's te weinig rekenkracht hebben; ze vergeven geen knelpunten.
-
Redundantie : snapshots, replicatie, versiebeheer - omdat experimenten mislukken, en mensen ook.
-
Kosteneffectiviteit : op het juiste niveau, op het juiste moment. Anders sluipt de rekening binnen, net als bij een belastingcontrole.
-
Nabijheid van berekeningen : plaats de opslag naast GPU's/TPU's of kijk hoe de levering van gegevens vertraagt.
Anders is het alsof je een Ferrari probeert te laten rijden op de brandstof van een grasmaaier: technisch gezien rijdt hij dan, maar niet lang.
Vergelijkingstabel: Veelvoorkomende opslagkeuzes voor AI
| Opslagtype | Beste pasvorm | Kosten honkbalveld | Waarom het werkt (of niet) |
|---|---|---|---|
| Cloud-objectopslag | Startups en middelgrote bedrijven | $$ (variabele) | Flexibel, duurzaam, perfect voor data lakes. Let op de uitgaande kosten en verzoekhits. |
| On-Premises NAS | Grotere organisaties met IT-teams | $$$$ | Voorspelbare latentie, volledige controle; voorafgaande capex + doorlopende operationele kosten. |
| Hybride cloud | Opstellingen met veel naleving | $$$ | Combineert lokale snelheid met elastische wolken; orkestratie zorgt voor hoofdpijn. |
| All-Flash-arrays | Perf-geobsedeerde onderzoekers | $$$$$ | Belachelijk snelle IOPS/doorvoer; maar TCO is ook niet niks. |
| Gedistribueerde bestandssystemen | AI-ontwikkelaars / HPC-clusters | $$–$$$ | Parallelle I/O op grote schaal (Lustre, Spectrum Scale); de operationele last is reëel. |
Waarom de vraag naar AI-data explosief toeneemt 🚀
AI hamstert niet alleen selfies. Ze is vraatzuchtig.
-
Trainingssets : alleen al de ILSVRC van ImageNet bevat ongeveer 1,2 miljoen gelabelde afbeeldingen, en domeinspecifieke corpora gaan veel verder [1].
-
Versiebeheer : Elke aanpassing - labels, splitsingen, uitbreidingen - creëert een nieuwe 'waarheid'.
-
Streaming inputs : Live vision, telemetrie, sensorfeeds… het is een constante brandslang.
-
Ongestructureerde formaten : tekst, video, audio, logs - veel omvangrijker dan nette SQL-tabellen.
Het is een onbeperkt buffet, en het model komt altijd terug voor het dessert.
Cloud versus on-premises: het eindeloze debat 🌩️🏢
De cloud lijkt verleidelijk: bijna oneindig, wereldwijd, pay-as-you-go. Totdat uw factuur de kosten voor uitgaande data - en uw "goedkope" opslagkosten plotseling concurreren met de computeruitgaven [2].
On-premise biedt daarentegen controle en solide prestaties, maar je betaalt ook voor hardware, stroom, koeling en de mensen die de racks in de gaten houden.
De meeste teams kiezen voor de rommelige middenmoot: hybride configuraties. Houd de data met hoge doorvoersnelheid en de warmteontwikkeling dicht bij de GPU's en archiveer de rest in cloudlagen.
Opslagkosten die sluipend oplopen 💸
Capaciteit is slechts de oppervlaktelaag. Verborgen kosten stapelen zich op:
-
Gegevensverplaatsing : kopieën tussen regio's, overdrachten tussen clouds en zelfs gebruikersuitgangen [2].
-
Redundantie : het volgen van 3-2-1 (drie kopieën, twee media, één op een externe locatie) kost ruimte, maar redt de dag [3].
-
Stroom en koeling : Als het aan uw rack ligt, is het een warmteprobleem.
-
Nadelen voor latentie : Goedkopere abonnementen betekenen meestal trage herstelsnelheden.
Beveiliging en naleving: stille dealbreakers 🔒
Regelgeving kan letterlijk bepalen waar bytes zich bevinden. Onder de Britse AVG vereist het verplaatsen van persoonsgegevens buiten het Verenigd Koninkrijk rechtmatige overdrachtsroutes (SCC's, IDTA's of adequaatheidsregels). Vertaald: uw opslagontwerp moet de geografie 'kennen' [5].
De basisprincipes om vanaf dag één in te bakken:
-
Encryptie - zowel in rust als onderweg.
-
Toegang met minimale privileges + audit trails.
-
Verwijder beveiligingen zoals onveranderlijkheid of objectvergrendelingen.
Prestatieknelpunten: latentie is de stille moordenaar ⚡
GPU's houden niet van wachten. Als de opslag traag is, zijn ze veredelde verwarmingselementen. Tools zoals NVIDIA GPUDirect Storage schakelen de CPU-tussenpersoon uit en verplaatsen data rechtstreeks van NVMe naar het GPU-geheugen – precies wat big-batch-training vereist [4].
Veelvoorkomende oplossingen:
-
NVMe all-flash voor hot training shards.
-
Parallelle bestandssystemen (Lustre, Spectrum Scale) voor doorvoer naar meerdere knooppunten.
-
Async loaders met sharding + prefetch om te voorkomen dat GPU's inactief worden.
Praktische stappen voor het beheren van AI-opslag 🛠️
-
Tiering : Hot shards op NVMe/SSD; archiveer verouderde sets in object- of koude tiers.
-
Dedup + delta : sla basislijnen één keer op en bewaar alleen diffs + manifesten.
-
Levenscyclusregels : oude outputs automatisch in lagen aanbrengen en laten verlopen [2].
-
3-2-1 veerkracht : Bewaar altijd meerdere kopieën, op verschillende media, waarvan er één geïsoleerd is [3].
-
Instrumentatie : volg de doorvoer, p95/p99-latenties, mislukte leesbewerkingen en de uitgang per werklast.
Een snelle (verzonnen maar typische) casus 📚
Een visionteam start met ~20 TB aan cloudobjectopslag. Later beginnen ze met het klonen van datasets over regio's voor experimenten. Hun kosten lopen op - niet door de opslag zelf, maar door het uitgaande verkeer . Ze verplaatsen hot shards naar NVMe dicht bij het GPU-cluster, bewaren een canonieke kopie in objectopslag (met levenscyclusregels) en pinnen alleen de samples die ze nodig hebben. Resultaat: GPU's zijn drukker, facturen worden gestroomlijnder en de datahygiëne verbetert.
Snelle capaciteitsplanning 🧮
Een ruwe formule voor het schatten:
Capaciteit ≈ (ruwe dataset) × (replicatiefactor) + (voorbewerkte / uitgebreide data) + (controlepunten + logs) + (veiligheidsmarge ~15–30%)
Controleer het vervolgens op doorvoer. Als laders per node een continue doorvoersnelheid van ~2-4 GB/s nodig hebben, is NVMe of parallelle FS de beste optie voor hot paths, met object storage als basis.
Het gaat niet alleen om de ruimte 📊
Als mensen het hebben over AI-opslagvereisten , denken ze aan terabytes of petabytes. Maar de echte uitdaging is de balans: kosten versus prestaties, flexibiliteit versus compliance, innovatie versus stabiliteit. AI-data zal voorlopig niet krimpen. Teams die opslag vroegtijdig integreren in het modelontwerp, voorkomen dat ze verdrinken in datamoerassen - en ze trainen uiteindelijk ook sneller.
Referenties
[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — datasetschaal en -uitdaging. Link
[2] AWS — Amazon S3-prijzen en -kosten (gegevensoverdracht, uitgaande gegevens, levenscycluslagen). Link
[3] CISA — Advies over de 3-2-1-back-upregel. Link
[4] NVIDIA-documentatie — Overzicht van GPUDirect-opslag. Link
[5] ICO — Britse AVG-regels voor internationale gegevensoverdracht. Link