La IA no se limita a modelos llamativos o asistentes virtuales que imitan a las personas. Detrás de todo eso, hay una montaña —a veces un océano— de datos. Y, sinceramente, ¿cómo almacenarlos? Ahí es donde las cosas suelen complicarse. Ya sea que hablemos de sistemas de reconocimiento de imágenes o del entrenamiento de modelos de lenguaje gigantescos, los requisitos de almacenamiento de datos para la IA pueden descontrolarse rápidamente si no se planifican adecuadamente. Analicemos por qué el almacenamiento es tan complejo, qué opciones existen y cómo se puede equilibrar el costo, la velocidad y la escalabilidad sin agotarse.
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Entonces… ¿Qué hace que el almacenamiento de datos de IA sea bueno? ✅
No se trata solo de “más terabytes”. El almacenamiento realmente compatible con la IA debe ser usable, fiable y lo suficientemente rápido tanto para las ejecuciones de entrenamiento como para las cargas de trabajo de inferencia.
Algunas características distintivas que vale la pena destacar:
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Escalabilidad : Pasar de GB a PB sin reescribir la arquitectura.
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Rendimiento : Una latencia elevada sobrecarga las GPU; no toleran los cuellos de botella.
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Redundancia : Instantáneas, replicación, control de versiones; porque los experimentos fallan, y las personas también.
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Eficiencia en costos : El nivel adecuado, en el momento adecuado; de lo contrario, la factura aparece sigilosamente como una auditoría fiscal.
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Proximidad a la computación : Coloca el almacenamiento cerca de las GPU/TPU o verás cómo se colapsa la entrega de datos.
De lo contrario, es como intentar hacer funcionar un Ferrari con gasolina de cortacésped: técnicamente se mueve, pero no por mucho tiempo.
Tabla comparativa: Opciones de almacenamiento comunes para IA
| Tipo de almacenamiento | Mejor ajuste | Costo estimado | Por qué funciona (o no) |
|---|---|---|---|
| Almacenamiento de objetos en la nube | Empresas emergentes y operaciones de tamaño mediano | $$ (variable) | Flexible, duradero, perfecto para lagos de datos; cuidado con las tarifas de salida y las solicitudes. |
| NAS local | Organizaciones más grandes con equipos de TI | $$$$ | Latencia predecible, control total; inversión inicial + costes operativos continuos. |
| Nube híbrida | Configuraciones con gran carga de cumplimiento | $$$ | Combina la velocidad local con la elasticidad de la nube; la orquestación añade complicaciones. |
| Matrices totalmente flash | Investigadores obsesionados con el rendimiento | $$$$$ | Rendimiento IOPS/transferencia de datos increíblemente rápido; pero el coste total de propiedad no es ninguna broma. |
| Sistemas de archivos distribuidos | Desarrolladores de IA / Clústeres HPC | $$–$$$ | E/S paralelas a gran escala (Lustre, Spectrum Scale); la carga operativa es real. |
¿Por qué las necesidades de datos de IA están creciendo exponencialmente? 🚀
La IA no solo acumula selfies. Es voraz.
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Conjuntos de entrenamiento : solo el ILSVRC de ImageNet contiene alrededor de 1,2 millones de imágenes etiquetadas, y los corpus específicos del dominio van mucho más allá de eso [1].
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Control de versiones : Cada modificación (etiquetas, divisiones, ampliaciones) crea otra “verdad”.
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Entradas de transmisión : vídeo en directo, telemetría, datos de sensores… es un flujo constante.
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Formatos no estructurados : texto, vídeo, audio, registros; mucho más voluminosos que las tablas SQL bien organizadas.
Es un buffet libre, y la modelo siempre vuelve para el postre.
Nube vs. Local: El debate interminable 🌩️🏢
La nube parece tentadora: prácticamente infinita, global, con pago por uso. Hasta que la factura muestra cargos por transferencia de datos , y de repente, los costos de almacenamiento "baratos" rivalizan con los gastos de computación [2].
Por otro lado, la infraestructura local ofrece control y un rendimiento sólido como una roca, pero también se paga por el hardware, la energía, la refrigeración y el personal encargado de mantener los racks.
La mayoría de los equipos optan por una solución intermedia compleja: híbridas . Mantienen los datos críticos, sensibles y de alto rendimiento cerca de las GPU y archivan el resto en la nube.
Costos de almacenamiento que aumentan sin que te des cuenta 💸
La capacidad es solo la superficie. Los costes ocultos se acumulan:
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Movimiento de datos : copias entre regiones, transferencias entre nubes, incluso salida de usuarios [2].
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Redundancia : Seguir la regla 3-2-1 (tres copias, dos medios, una fuera de las instalaciones) consume espacio pero salva el día [3].
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Alimentación y refrigeración : Si el problema está en tu rack, el problema está en el calor.
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Compensaciones en latencia : Los niveles más económicos suelen implicar velocidades de restauración glaciales.
Seguridad y cumplimiento: Factores que pueden impedir la negociación 🔒
Las regulaciones pueden dictar literalmente dónde se almacenan los datos. Según el RGPD del Reino Unido , la transferencia de datos personales fuera del Reino Unido requiere rutas de transferencia legales (cláusulas contractuales tipo, acuerdos de transferencia de datos o normas de adecuación). En otras palabras: el diseño de su almacenamiento debe tener en cuenta la ubicación geográfica [5].
Los fundamentos para hornear desde el primer día:
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Cifrado , tanto en reposo como en tránsito.
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Acceso con privilegios mínimos + registros de auditoría.
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Elimine las protecciones como la inmutabilidad o los bloqueos de objetos.
Cuellos de botella en el rendimiento: La latencia es el asesino silencioso ⚡
Las GPU no toleran la espera. Si el almacenamiento se retrasa, se convierten en meros calentadores. Herramientas como NVIDIA GPUDirect Storage eliminan la intermediación de la CPU, transfiriendo datos directamente desde NVMe a la memoria de la GPU, justo lo que necesita el entrenamiento por lotes grandes [4].
Soluciones comunes:
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Almacenamiento NVMe totalmente flash para fragmentos de entrenamiento en caliente.
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Sistemas de archivos paralelos (Lustre, Spectrum Scale) para un rendimiento de muchos nodos.
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Cargadores asíncronos con particionamiento + precarga para evitar que las GPU permanezcan inactivas.
Medidas prácticas para gestionar el almacenamiento de IA 🛠️
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Jerarquización : Fragmentos activos en NVMe/SSD; archivar conjuntos obsoletos en niveles de objetos o fríos.
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Dedup + delta : Almacena las líneas base una sola vez, conserva solo las diferencias y los manifiestos.
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Reglas de ciclo de vida : Nivelación automática y caducidad de salidas antiguas [2].
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Resiliencia 3-2-1 : Siempre mantenga múltiples copias, en diferentes medios, con una aislada [3].
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Instrumentación : Seguimiento del rendimiento, latencias p95/p99, lecturas fallidas, salida por carga de trabajo.
Un caso rápido (inventado pero típico) 📚
Un equipo de visión comienza con aproximadamente 20 TB de almacenamiento de objetos en la nube. Posteriormente, empiezan a clonar conjuntos de datos en distintas regiones para realizar experimentos. Sus costes se disparan, no por el almacenamiento en sí, sino por el tráfico de salida . Trasladan los fragmentos de datos más utilizados a una unidad NVMe cercana al clúster de GPU, mantienen una copia canónica en el almacenamiento de objetos (con reglas de ciclo de vida) y fijan únicamente las muestras necesarias. Resultado: las GPU están más ocupadas, los costes son menores y la calidad de los datos mejora.
Planificación de capacidad aproximada 🧮
Una fórmula aproximada para estimar:
Capacidad ≈ (Conjunto de datos brutos) × (Factor de replicación) + (Datos preprocesados/aumentados) + (Puntos de control + Registros) + (Margen de seguridad ~15–30%)
Luego, verifique que sea adecuado para el rendimiento. Si los cargadores por nodo necesitan un rendimiento sostenido de entre 2 y 4 GB/s, entonces debería considerar NVMe o sistemas de archivos paralelos para las rutas más frecuentes, tomando como referencia el almacenamiento de objetos.
No se trata solo del espacio 📊
Cuando se habla de los requisitos de almacenamiento para IA , se suele pensar en terabytes o petabytes. Pero la clave está en el equilibrio: coste frente a rendimiento, flexibilidad frente a cumplimiento normativo, innovación frente a estabilidad. Los datos de IA no se reducirán en un futuro próximo. Los equipos que integran el almacenamiento en el diseño de modelos desde el principio evitan verse abrumados por la cantidad de datos y, además, consiguen entrenar más rápido.
Referencias
[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) : escala y desafío del conjunto de datos. Enlace
[2] AWS : Precios y costos de Amazon S3 (transferencia de datos, salida, niveles de ciclo de vida). Enlace
[3] CISA : Recomendación sobre la regla de copia de seguridad 3-2-1. Enlace
[4] Documentación de NVIDIA : Descripción general de GPUDirect Storage. Enlace
[5] ICO : Normativa GDPR del Reino Unido sobre transferencias internacionales de datos. Enlace