Introdução
A evolução da inteligência artificial (IA) depende intrinsecamente da qualidade, acessibilidade e gestão dos dados. Sem dados bem organizados e sistemas de armazenamento preparados para cargas e requisitos específicos de IA, modelos avançados não conseguem alcançar desempenho, repetibilidade nem eficiência operacional. Conforme reportado por James Capell, a Huawei tem investido em uma arquitetura de armazenamento AI-ready que combina data lakes, sistemas all-flash e recursos de gerenciamento avançado para transformar dados em conhecimento aplicável (CAPELL, 2025). Este artigo explora, de forma técnica e aprofundada, como essas soluções atendem aos desafios de armazenamento para IA, quais são suas implicações práticas e como organizações podem se preparar para adotá-las.
Por que o armazenamento precisa evoluir para a era da IA
A distinção entre armazenamento tradicional e armazenamento para IA é mais do que performance bruta: trata-se de capacidade de suportar fluxos massivos de dados heterogêneos, oferecer latência determinística, garantir integridade e permitir integração eficiente com pipelines de machine learning (ML) e MLOps. Armazenamentos convencionais projetados para OLTP ou arquivamento não conseguem, isoladamente, atender às demandas de:
– Ingestão contínua e paralela de grandes volumes de dados não estruturados (imagens, vídeos, logs).
– Acesso concorrente de centenas a milhares de GPUs e nós de treino.
– Agilidade para reprocessamento de datasets e versões de dados (data versioning).
– Indexação e enriquecimento de metadados para busca e curadoria de dados.
– Requisitos de segurança e governança em ambientes regulados.
Esses requisitos transformam o papel do storage: deixa de ser apenas repositório para virar peça central da jornada que converte dados brutos em conhecimento, otimizando tanto o ciclo de vida dos dados quanto os resultados dos modelos.
Visão geral das iniciativas da Huawei em armazenamento AI-ready
Segundo Capell (2025), a Huawei tem promovido uma modernização que combina data lakes otimizados, sistemas all-flash de alta IOPS, software de gerenciamento de dados e integração com ferramentas de orquestração de ML (CAPELL, 2025). Os elementos-chave dessa estratégia incluem:
– Data lakes com camadas hierarquizadas e metadata-first design para acelerar descobribilidade e governança.
– All-flash arrays com QoS e latência consistente para cargas de treino e inferência.
– Software de unificação de dados e pipelines que conectam armazenamento de bloco, arquivo e objeto.
– Funcionalidades de aceleração de IA, como caching inteligente para conjuntos de dados quentes e desduplicação para reduzir footprint.
– Integração com plataformas de IA e MLOps para automação de pipelines de dados, versionamento e reprodutibilidade.
Essas iniciativas posicionam o armazenamento como infraestrutura crítica para reduzir tempo de experimentação e maximizar o valor dos dados.
Data lakes inteligentes: organização, metadados e descoberta
A construção de um data lake AI-ready exige atenção ao design de metadados e serviços de catálogo. Um data lake eficaz não deve ser apenas um enorme repositório de objetos; precisa oferecer:
– Catálogo centralizado com schemas, tags e políticas de acesso.
– Indexação de conteúdo não estruturado (ex.: extração automática de metadados de imagens e vídeos).
– Versionamento de datasets e snapshots para experimentos reproduzíveis.
– Políticas de ciclo de vida que movem dados entre camadas (hot, warm, cold) sem interromper pipelines.
A Huawei vem investindo em funcionalidades de catalogação e gestão de metadados que permitem operação em escala, facilitando a curadoria de dados para cientistas de dados e equipes de IA. Esse foco em metadados é essencial para transformar dados em conhecimento, pois permite identificar rapidamente conjuntos de dados relevantes, rastrear sua linhagem e aplicar governança consistente.
All-flash e desempenho: latência, paralelismo e QoS
Treinar modelos de IA em larga escala exige throughput elevado e latência previsível. Sistemas all-flash modernos oferecem IOPS e bandwidth superiores aos arrays híbridos, reduzindo o tempo de E/S e acelerando pipelines de treinamento e inferência. Além disso, características relevantes incluem:
– Qualidade de Serviço (QoS) para isolar workloads críticos e garantir performance determinística.
– NVMe over Fabrics (NVMe-oF) e suporte para protocolos de baixa latência.
– Escalabilidade horizontal para atender a clusters de GPU massivos.
– Caching de datasets quentes com políticas automáticas baseadas em telemetria de uso.
A Huawei tem combinado all-flash com camadas de software que priorizam cargas de IA, otimizando o uso de recursos e reduzindo gargalos de I/O em ambientes de treinamento distribuído (CAPELL, 2025).
Unificação de armazenamento: bloco, arquivo e objeto
Ambientes de IA exigem flexibilidade para manipular diferentes tipos de dados e I/O patterns. A unificação entre armazenamento em bloco (para bases de dados e VMs), em arquivo (para acesso POSIX) e em objeto (para escalabilidade e integração com pipelines) é estratégica. Benefícios dessa unificação:
– Simplicidade operacional: menor número de silos e menor complexidade de integração.
– Movimentação de dados transparente entre camadas conforme necessidade de performance.
– Compatibilidade com ferramentas de ML que consomem dados via S3-like APIs e com aplicações legadas que usam NFS/SMB.
Huawei adota arquiteturas que facilitam essa convergência, permitindo que equipes de dados escolham a interface mais adequada sem duplicação desnecessária de dados.
Gerenciamento de ciclo de vida e tiering automatizado
O custo de armazenar petabytes é alto; por isso, soluções AI-ready devem oferecer políticas de tiering e lifecycle management inteligentes. Funcionalidades importantes:
– Hierarquização automática entre all-flash, SSD high-capacity e armazenamento em disco ou objeto de baixo custo.
– Políticas baseadas em metadados, uso histórico e SLAs para movimentar dados.
– Armazenamento hierárquico transparente para aplicações e frameworks de ML.
Com políticas bem configuradas, organizações conseguem balancear custo e performance, mantendo datasets quentes em all-flash para treinamento e deslocando versões antigas para camadas mais econômicas.
Integração com pipelines de ML e MLOps
Transformar dados em conhecimento envolve mais do que hardware: requer integração profunda com pipelines de ML e práticas de MLOps. Pontos de integração:
– Suporte a frameworks (TensorFlow, PyTorch) e bibliotecas que leem diretamente de objetos S3 ou sistemas POSIX.
– APIs e SDKs para automatizar ingestão, pré-processamento e versionamento.
– Integração com orquestradores (Kubernetes, Airflow) para alinhar escalonamento de infraestrutura com demandas de treino.
– Facilidades para copiar snapshots de datasets para ambientes de teste e homologação sem impacto em produção.
A oferta da Huawei enfatiza automação e conectividade para que pipelines sejam reprodutíveis, rastreáveis e escaláveis — condição necessária para transformar dados em conhecimento acionável (CAPELL, 2025).
Segurança, conformidade e governança de dados
Em ambientes corporativos e regulados, segurança e governança não são opcionais. Soluções de armazenamento AI-ready devem contemplar:
– Criptografia em trânsito e em repouso com key management integrado.
– Controle de acesso granular (RBAC) e integração com diretórios corporativos.
– Auditoria, masking e políticas de retenção para conformidade com leis como LGPD e normas setoriais.
– Ferramentas de lineage para rastrear origem e transformações de cada dataset.
A Huawei tem enfatizado recursos que endereçam esses requisitos, facilitando a adoção de armazenamentos AI-ready em setores sensíveis, como saúde, financeiro e governo (CAPELL, 2025).
Redução de custos e eficiência operacional
Apesar do custo inicial de sistemas all-flash, a eficiência operacional e ganhos de produtividade podem justificar o investimento. Mecanismos que ajudam a reduzir TCO incluem:
– Desduplicação e compressão inline para reduzir footprint.
– Tiering automático que coloca dados frios em camadas econômicas.
– Operação unificada que diminui esforço de gestão e tempo de resolução de incidentes.
– Aceleração de ciclos de desenvolvimento, reduzindo custo por experimento e tempo-to-market.
Ao transformar armazenamento em plataforma ativa para IA, organizações desbloqueiam valor que vai além da simples economia de capacidade: ganham agilidade e previsibilidade operacional.
Casos de uso e impacto prático
As melhorias no armazenamento têm impactos claros em múltiplos cenários de IA:
– Treinamento de modelos de visão computacional: throughput e latência determinística reduzem tempo de treino de semanas para dias.
– Inferência em tempo real: caches e QoS garantem SLA em aplicações críticas.
– Data science exploratório: catálogos e metadata-first design reduzem tempo de descoberta de dados.
– Análise de séries temporais em larga escala: tiering e movimento automatizado de dados otimizam custo-performance.
Tais resultados, conforme analisado por Capell, mostram como a convergência de data lakes, all-flash e software de gerenciamento da Huawei contribui para transformar dados em conhecimento operacional (CAPELL, 2025).
Desafios e riscos a considerar
A migração para arquiteturas AI-ready traz desafios que precisam de mitigação:
– Complexidade de integração com ecossistemas legados.
– Riscos de lock-in se dependência de recursos proprietários for excessiva.
– Demandas de capacitação interna em MLOps e engenharia de dados.
– Planejamento de capacity e rede para evitar gargalos além do storage (CPU, GPU, interconexão).
Uma abordagem recomendada é adotar provas de conceito (PoCs) que validem performance e integração, complementadas por políticas de portabilidade e documentação de processos.
Recomendações práticas para adoção
Para equipes que planejam adotar soluções de armazenamento para IA, sugerimos:
– Mapear workloads e perfis de I/O antes de escolher arquitetura.
– Priorizar catalogação e governance desde o início para reduzir dívida técnica.
– Implementar tiering e políticas de lifecycle para equilibrar custo e performance.
– Validar integrações com frameworks de ML e orquestradores em ambientes de teste.
– Investir em formação de times de dados em MLOps e engenharia de dados.
– Planejar rede e interconexão (NVMe-oF, RDMA) para evitar limitações fora do storage.
Essas ações ajudam a garantir que o investimento em infraestrutura realmente acelere a conversão de dados em conhecimento.
Conclusão
A capacidade de transformar dados em conhecimento depende de uma arquitetura de armazenamento que seja performática, gerenciável e alinhada às práticas modernas de MLOps. As iniciativas da Huawei descritas por Capell demonstram como combinações de data lakes inteligentes, sistemas all-flash e software de gerenciamento podem tornar o armazenamento um ativo estratégico para IA (CAPELL, 2025). Para organizações, a chave é planejar de forma holística: alinhar tecnologia, processos e competências para que o armazenamento não seja apenas um local de retenção, mas sim um catalisador de valor e inteligência.
Referências (ABNT)
CAPELL, James. Turning data into knowledge: How Huawei is upgrading storage for the AI era. TechRadar, 09 out. 2025. Disponível em: https://www.techradar.com/pro/turning-data-into-knowledge-how-huawei-is-upgrading-storage-for-the-ai-era. Acesso em: 09 out. 2025.
Fonte: TechRadar. Reportagem de James Capell. Turning data into knowledge: How Huawei is upgrading storage for the AI era. 2025-10-09T15:55:08Z. Disponível em: https://www.techradar.com/pro/turning-data-into-knowledge-how-huawei-is-upgrading-storage-for-the-ai-era. Acesso em: 2025-10-09T15:55:08Z.
