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Más allá del almacenamiento flash convencional

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El crecimiento del mercado de matrices All Flash ha estado impulsado por la adopción de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y, más recientemente, el despliegue de soluciones IoT. Pero estos casos de uso demandan cada vez menos latencia en el acceso a los datos dentro y fuera de las instalaciones, y la respuesta está en las plataformas más avanzadas, basadas en almacenamiento NVMe.

El problema de la latencia en el acceso a los datos ha cobrado más relevancia a medida que las organizaciones han ido adoptando tecnologías que requieren un gran consumo de información a alta velocidad. Ejemplos de ello son ciertos usos del big data, pero muy especialmente determinadas ramas de la inteligencia artificial, como los modelos de capacitación de machine learning, que consumen cantidades inmensas de datos a alta velocidad. Y también las nuevas tecnologías IoT, que generan gran cantidad de información que en muchos casos debe ser procesada en tiempo real.

Estos casos de uso llevaban al límite las plataformas de almacenamiento basadas en HDD, hasta el punto de que se demostraron inadecuadas por ser incapaces de suministrar la información a la velocidad requerida. Con la llegada de los discos SSD la industria empezó a estudiar nuevas formas de incrementar el rendimiento del almacenamiento de categoría empresarial, de lo que surgieron las matrices de almacenamiento All Flash (AFA), que han ido incrementando su presencia en los centros de datos de empresas, proveedores de colocación y servicios de infraestructura en la nube.

En los últimos años, estas plataformas han permitido alimentar de datos a las aplicaciones más exigentes, pero de un tiempo a esta parte han salido a la luz nuevos cuellos de botella que generan una latencia inesperada. Por ello, los SSD no logran explotar todo su rendimiento potencial, desaprovechando las ventajas del almacenamiento de estado sólido. Esto se está notando tanto en la infraestructura de los centros de datos como en las redes que interconectan el almacenamiento interno y externo con las plataformas de cómputo en las que se ejecutan la IA y otras aplicaciones de alto consumo de información.

Esto se debe a que no todas las tecnologías vinculadas al almacenamiento están al mismo nivel en lo que se refiere a la transmisión de información, algo en lo que intervienen tanto las interfaces y los protocolos de conexión de los SSD como las propias redes de datos que conectan las matrices de discos con los servidores y con la infraestructura remota. Por ello, la industria desarrolló el protocolo e interfaz NVMe, que permite conectar los discos duros SSD directamente al procesador a través del bus PCI Express de la placa base.

Este avance ha supuesto una revolución en el almacenamiento a nivel de servidor, pero también en las propias matrices AFA, en las que se interconectan todos los discos mediante esta interfaz. Pero esto solo elimina los cuellos de botella internos, que vuelven a aparecer al enviar los datos desde los discos a las plataformas de computación. Por ello, la industria ha buscado la forma de trasladar las capacidades de NVME más allá, creando el protocolo NVMe-oF que permite aplicar el mismo esquema de conexión directa almacenamiento-procesador a través de las redes de datos. Así, un procesador de un servidor cualquiera del centro de datos puede acceder casi directamente al almacenamiento SSD, casi como si se encontrase físicamente instalado en el equipo.

Este esquema de red, gracias a la incorporación de nuevas compatibilidades para NVMe, ya se puede utilizar en redes Ethernet y Fibre Channel, empleando incluso el protocolo TCP, recientemente añadido a la lista. Pero para ello es preciso contar con plataformas de almacenamiento adecuadas, porque actualmente son realmente pocos los fabricantes que ofrecen matrices de discos All Flash basadas en NVMe y capaces de emplear este protocolo en las redes de datos. Por ello, los expertos recomiendan estudiar atentamente las características de los productos existentes en el mercado antes de adoptar una solución que se vaya a dedicar a las cargas de trabajo como IoT, machine learning y otras formas de IA.

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