El machine learning ayuda a mejorar el almacenamiento SSD
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Gracias a la tecnología de aprendizaje automático un grupo de investigadores está logrando obtener información interna del desempeño de las unidades SSD utilizadas para diferentes tipos de carga de trabajo. Este estudio permitirá desarrollar discos de estado sólido más adecuados para distintos usos empresariales, afinando más su rendimiento en cada caso.
Un grupo de investigadores de una empresa de fabricación de discos duros ha llevado a cabo una investigación sobre el funcionamiento interno de los discos duros SSD, para entender mejor cómo se comportan en distintos casos de uso. Para ello han aplicado técnicas de aprendizaje automático a los datos internos sobre el funcionamiento operativo de estas unidades en diferentes cargas de trabajo.
Esto está arrojando luz sobre los motivos por los que los SSD funcionan mejor en determinados entornos, y ayudará a desarrollar nuevas arquitecturas SSD para usos específicos, como el que proponen estos científicos, llamado SSD Open Channel. El fundamento de este diseño en particular es acelerar las cargas de trabajo en entornos de hiperescala y virtualización, lo que proporcionaría numerosas ventajas a los operadores de centro de datos empresariales y de la nube, entre otros.
Gracias al machine learning, estos investigadores han podido estudiar mejor la interacción de las cargas de trabajo con el diseño interno de los SSD, viendo los puntos sometidos a diferentes niveles de estrés en distintos escenarios. Por ejemplo, las cargas de trabajo aleatorias y pseudo-secuenciales aprovechan mejor la eficacia y la importancia de los esquemas de resistencia distribuidos que tienen los SSD.
Gracias a las investigaciones que están realizando se podrán concebir arquitecturas internas de memoria de estado sólido pensadas para distintos usos, haciendo que los SSD puedan mejorar sus de por sí grandes capacidades para trabajar con datos en caliente. Pero también adecuando el diseño interno para lograr un mejor desempeño en otras tareas, desde el almacenamiento a largo plazo al uso intensivo en entornos específicos de IA o virtualización, todo ello con una mayor resiliencia y una mayor tolerancia a fallos.
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