AI 워크로드에 적합한 스토리지

간단 소개

AI 워크로드의 종류별 스토리지 요구사항, 학습 단계별 스토리지 역할, 그리고 스토리지 타입별 장단점을 분석하여 AI 워크로드에 적합한 스토리지 특성을 제시합니다.

AI Summary

AI 워크로드의 종류 및 스토리지 요구사항
- ML/DL은 높은 입출력 성능 요구, 데이터 규모가 크고 확장성 고려.
- NLP는 텍스트 중심 데이터, 상대적으로 적은 스토리지 공간 필요.
- 추천 시스템은 실시간 정보 분석, 빠른 데이터 로딩 및 티어 구분이 중요.
- 컴퓨터 비전은 대용량 데이터 처리, 고확장 및 높은 스루풋/IOPS 필요.
AI 학습 단계별 스토리지 요구사항
- 데이터 수집 단계는 다양한 프로토콜 지원 및 대규모 저장 공간 필요.
- 데이터 가공 단계는 높은 IOPS 지원, 랜덤/순차 읽기/쓰기 발생.
- 모델 훈련 단계는 낮은 지연시간과 높은 스루풋이 중요.
- 데이터 준비 및 아카이빙 단계는 대규모 액티브 아카이브용 스토리지 필요.
AI 워크로드에 적합한 스토리지 특성 및 타입 비교
- 고성능 및 저지연성, 병렬 입출력 구성, 높은 확장성이 요구됨.
- 블록 스토리지는 빠른 스루풋과 낮은 지연시간 제공, 확장성 제한적.
- 파일 스토리지는 비정형 데이터 저장에 적합, 높은 확장성 제공, 성능은 상대적으로 낮음.
- 오브젝트 스토리지는 대규모 데이터 저장에 최고의 확장성 제공, 성능은 상대적으로 낮고 클라우드 유지 비용 고려.