A Inteligência Artificial já é e será ainda mais disruptiva para as empresas, mas você já parou para pensar em como ela impactará as arquiteturas de TI corporativas que dão suporte a tanta inovação? A realidade é que a IA afetará tudo o que conhecemos dos bastidores, desde como consumimos energia e espaço em rack até a governança de dados e o compliance.
Por Paulo de Godoy I Pure Storage
Sem dados, não há inteligência
Já sabemos como funciona a linha do tempo da tecnologia: sempre aplicações que nos farão repensar os sistemas que dão suporte a elas. Mas, no caso da IA, a disrupção tem um toque especial. Quando surgiu o ChatGPT, todos sabiam que algo iria mudar completamente em termos de TI corporativa. Mas, apesar da preocupação geral com foco no processamento, o que realmente importa são os dados.
A popularidade da IA pode ser algo mais recente, mas seus princípios já são conhecidos: o desejo de tomar decisões de forma mais rápida com base nos dados que uma empresa acumulou. No entanto, o que as empresas estão criando hoje para a IA é diferente de tudo o que foi feito no passado. Talvez, o mais próximo tenha sido uma infraestrutura para computação de alto desempenho (HPC), mas isso não foi muito para o domínio da TI corporativa, geralmente ficando dentro dos limites da academia e da pesquisa.
A maioria das empresas sequer se envolveu com HPC, porque essa computação não costuma se misturar com outros fluxos de trabalho. É tratada como um silo e gerenciada como uma “espécie diferente”. Isso significa que se a principal promessa da IA é transformar os fluxos de trabalho em toda a empresa acessando todos os dados, podemos aprender com as soluções de HPC, mas não copiá-las.
Se não dá para adaptar, reestruture
A maioria das infraestruturas empresariais não foi projetada para IA, mas esse não é o único desafio. Além de ser algo relativamente novo, em muitos aspectos a infraestrutura de IA é contrária à maioria das estratégias de TI das empresas. Isso se deve, em parte, ao fato de o ciclo de vida das aplicações de IA ser mais iterativo do que o das tradicionais.
Outro desafio é que a maioria dos data centers projetados para a TI tradicional foi concebida com base em restrições físicas e de energia, e a IA abriu um buraco nisso tudo, com sua pegada enorme de carbono e alto consumo de energia. Muitos data centers não foram projetados para fornecer energia a esses clusters de GPU. Com a metragem quadrada do data center em alta e o custo cada vez maior da energia, temos que pensar muito sobre como resolver esse problema de forma sustentável.
IA e a sigla “E” em ESG
Os ambientes que já conhecemos não foram projetados para essas cargas de trabalho pesadas. A letra “E” segue firme na sigla ESG por bons motivos: geopolítica, mudanças climáticas, restrições de energia. Nesse caso, as metas de sustentabilidade ajudam a defender os data centers com tecnologia totalmente flash como uma solução para apoiar o planeta.
O dilema da nuvem
É possível terceirizar a IA sem comprometimento? Se a maioria dos data centers foi criada para computação de uso geral e o legado não pode ser adaptado para Inteligência Artificial, isso deixa as empresas com poucas opções: tornar as arquiteturas de uso geral escalonáveis e eficientes o suficiente para IA ou aproveitar a nuvem – ou as duas coisas.
A nuvem pode ser excelente para alguns casos de uso, como IA, mas sabemos que ela não é uma solução definitiva. Isso trouxe considerações (ou contras) sobre governança de dados, visibilidade e ESG. A nuvem pode mascarar os resultados de energia e refrigeração que as empresas precisam apresentar e cria mais um local para os dados residirem. Muitas empresas já têm dificuldades para identificar os dados e onde estão, e a nuvem pode agravar esse problema. Embora ainda seja uma incógnita quantas empresas desenvolverão infraestruturas inteiras de Inteligência Artificial em vez de aproveitar a nuvem como um toque especial, a mudança está chegando.
O que esperar do (breve) futuro?
Resposta simples: uma infraestrutura de uso geral de última geração. Independentemente de como os novos sistemas são projetados, o que sempre unirá todos eles são os dados que consomem e compartilham. A inovação em armazenamento de dados precisa estar no fronte para permitir que as empresas aproveitem essa tecnologia.
As novas arquiteturas devem ser projetadas para se tornar um silo a menos verticalmente integrado e um conjunto a mais de recursos otimizados para resolver os maiores desafios de dados das empresas. Isso significa implementar uma infraestrutura de uso geral para um conjunto mais amplo de casos de uso, como cargas de trabalho sofisticadas e aceleradores.
O compartilhamento abundante de dados dentro da empresa é um benefício para alimentar a Inteligência Artificial. Uma pequena quantidade de plataformas com capacidade altamente dimensionável pode simplificar o futuro da TI corporativa, em todas as cargas de trabalho: análise, file, objeto e muito mais. Isso permitirá a expansão da TI e a ampliação dos recursos de uso geral, tornando a IA menos disruptiva do que esperamos.
