सीगेट और डब्ल्यूडी ने कुछ दिनों के अंतर पर अलग-अलग एआई स्टोरेज अध्ययन जारी किए, जिसमें विरोधाभासी हेडलाइन आंकड़े थे: सीगेट की रिपोर्ट है कि 99% उद्यमों को अगले तीन वर्षों में एआई-संचालित स्टोरेज आवश्यकता में वृद्धि की उम्मीद है, जबकि डब्ल्यूडी का आईडीसी-समर्थित शोध 74% तुलनीय आंकड़ा बताता है। फाइन-प्रिंट विश्लेषण दोनों रिपोर्टों में संरेखित मूल रुझानों की पुष्टि करता है: एआई विस्फोटित डेटा वॉल्यूम उत्पन्न करता है, उद्यम दीर्घकालिक डेटा प्रतिधारण की योजना बनाते हैं, और भंडारण बुनियादी ढांचे अब पिछले वर्षों की जीपीयू-केंद्रित चर्चाओं की तुलना में एआई बुनियादी ढांचे की योजना में अधिक महत्व रखते हैं।

भिन्न शीर्ष-पंक्ति संख्याएँ असंगत माप पद्धतियों से उत्पन्न होती हैं। सीगेट की डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर रेडीनेस रिपोर्ट ने सात बाजारों में 2,700 से अधिक उद्यम तकनीकी निर्णय निर्माताओं का सर्वेक्षण किया। डब्ल्यूडी ने सात देशों में एआई आर्किटेक्चर और स्टोरेज की देखरेख करने वाले 763 आईटी और बिजनेस लीडर्स के सर्वेक्षण के लिए आईडीसी के साथ साझेदारी की। विभिन्न सर्वेक्षण प्रश्न, सीमा मानक और नमूना आकार दोनों अध्ययनों के बीच स्पष्ट संख्यात्मक अंतर को बढ़ाते हैं।

संख्याएँ भिन्न होती हैं क्योंकि प्रश्न भिन्न होते हैं

सीगेट के निष्कर्षों से पता चलता है कि 99% उत्तरदाताओं को तीन वर्षों में एआई से भंडारण आवश्यकता में किसी भी वृद्धि की उम्मीद है, 70% ने न्यूनतम 26% वृद्धि और 32% ने 50% से अधिक की वृद्धि का अनुमान लगाया है। जबकि 83% मानते हैं कि उनकी टीमें एआई डेटा मांगों के लिए पूरी तरह या अधिकतर तैयार हैं, केवल 38% पूर्ण दीर्घकालिक तत्परता की पुष्टि करते हैं।

WD का अध्ययन वास्तविक और आगामी विकास पर केंद्रित है। आईडीसी के डेटा से पता चलता है कि एआई और जेनेरेटिव एआई अपनाने के कारण पिछले वर्ष 94.7% व्यवसायों ने भंडारण मात्रा में विस्तार किया है, जिसमें 61% ने 25% या उससे अधिक की डेटा वृद्धि दर्ज की है। आगे बढ़ते हुए, 74% को अगले तीन वर्षों में कम से कम 25% भंडारण वृद्धि की उम्मीद है।

99% बनाम 74% विसंगति भ्रामक है: सीगेट की मीट्रिक कवरकोईवृद्धि, जबकि WD का 74% केवल 25% या उससे अधिक की वृद्धि के लिए जिम्मेदार है। दोनों रिपोर्टें उभरते उद्यम डेटा मूल्य और जीवनचक्र रुझानों पर बारीकी से मेल खाती हैं। WD ने पाया कि 74.3% कंपनियाँ AI/GenAI उपयोग के मामलों के लिए डेटा प्रतिधारण चक्र का विस्तार करती हैं, 75.9% तेजी से सक्रिय स्तरों पर कोल्ड आर्काइव्ड डेटा को पुनर्स्थापित करते हैं, और 96% AI अनुमान और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी वर्कफ़्लो के लिए तेज़ संग्रह पुनर्प्राप्ति को आवश्यक मानते हैं। समान 75.9% नोट सिंथेटिक डेटासेट संवर्धन मौजूदा डेटा मूल्य को बढ़ाता है और नए डेटा स्टोर बनाता है, जिससे स्टोरेज का विस्तार होता है।

WD के शोध से यह भी पता चलता है कि 74.6% एंटरप्राइज़ डेटा गर्म, ठंडे और ठंडे भंडारण स्तरों में रहता है, जबकि 60% से अधिक डेटा लेक क्षमता शायद ही कभी पहुंच वाले ठंडे स्तरों में होती है। बढ़ते एआई वर्कलोड सक्रिय और संग्रहीत डेटा के बीच पारंपरिक सीमाओं को धुंधला कर रहे हैं, जिससे लचीले स्तरीय भंडारण आर्किटेक्चर की मांग बढ़ रही है।

भंडारण एक बड़ी एआई तत्परता समस्या का हिस्सा है

सीगेट का अध्ययन भंडारण को व्यापक एआई बुनियादी ढांचे की चुनौतियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा मानता है। उत्तरदाताओं ने डेटा गुणवत्ता और तत्परता को शीर्ष एआई परिनियोजन बाधा (53%) के रूप में स्थान दिया, इसके बाद भंडारण बुनियादी ढांचे की सीमाएं (43%), गणना उपलब्धता अंतराल (27%), और ऊर्जा बाधाएं (24%) रहीं। यह रैंकिंग मुख्यधारा के एआई बुनियादी ढांचे के प्रवचन को पुन: व्यवस्थित करती है, जिसमें लंबे समय से जीपीयू गणना को अन्य सभी से ऊपर प्राथमिकता दी गई है।

जबकि जीपीयू एक प्रमुख व्यय प्राथमिकता बनी हुई है, उद्यम सुरक्षा और अनुपालन को पहले (44%), डेटा प्रबंधन और प्रशासन को दूसरे (43%) स्थान पर रखते हैं, एआई/जीपीयू बुनियादी ढांचे के उन्नयन और स्टोरेज हार्डवेयर रिफ्रेश 39% पर बंधे हैं। ऊर्जा स्थिरता तैनाती रणनीतियों को नया आकार दे रही है: 77% संगठनों ने बिजली और स्थिरता सीमाओं के कारण बुनियादी ढांचे के विस्तार में देरी या पुनर्गठन किया है।

WD का डेटा आधुनिक डेटा जीवनचक्र के माध्यम से इन रुझानों को पुष्ट करता है। लीगेसी कोल्ड-स्टोर्ड डेटा को अब एआई अनुमान और आरएजी वर्कफ़्लो के लिए तेजी से पुनर्सक्रियण की आवश्यकता होती है, जिससे उद्यमों को बहु-स्तरीय भंडारण प्रणालियों में क्षमता, पहुंच, प्रदर्शन और लागत को संतुलित करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। एआई भंडारण प्राथमिकताओं की रैंकिंग करते समय, खरीदार सुरक्षा और डेटा सुरक्षा को पहले (58.1%) रखते हैं, उसके बाद विश्वसनीयता और स्थायित्व (49.7%) और प्रदर्शन (48.4%) को रखते हैं, कच्चे मीडिया लागत को चौथे (44.2%) स्थान पर रखते हैं।

भंडारण ख़रीदारों के लिए मुख्य उपाय

कोई भी अध्ययन एकल भंडारण तकनीक का समर्थन नहीं करता है, लेकिन दोनों भंडारण मांग पर एआई के निरंतर ऊपर की ओर दबाव को मान्य करते हैं, साथ ही डब्ल्यूडी का डेटा लंबे समय तक डेटा प्रतिधारण और बढ़ती कोल्ड-डेटा पुनर्सक्रियन आवश्यकताओं की पुष्टि करता है। सीगेट कार्यभार-संरेखित बहु-स्तरीय आर्किटेक्चर की वकालत करता है जो डेटासेट द्वारा प्रदर्शन, क्षमता, दक्षता और दीर्घकालिक डेटा मूल्य को अनुकूलित करता है। WD का टियरिंग डेटा इस रणनीति का समर्थन करता है, क्योंकि अधिकांश एंटरप्राइज़ डेटा उच्च-प्रदर्शन वाले हॉट टियर के बाहर रहता है, जबकि AI संचालन के लिए तेज़ संग्रह पहुंच तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है।

आधुनिक भंडारण योजना अब सरल क्षमता विस्तार से कहीं आगे तक फैली हुई है, जिसके लिए डेटा प्रतिधारण मात्रा, स्तरीय पहुंच गति आवश्यकताओं और दीर्घकालिक प्रबंधन लागत पर रणनीतिक निर्णय की आवश्यकता होती है। जबकि एचडीडी विक्रेता मीडिया लागत लाभ पर जोर देते हैं, खरीदार की प्राथमिकताएं कच्चे मूल्य निर्धारण पर सुरक्षा, स्थायित्व और प्रदर्शन की ओर झुकती हैं।

फ्लैश स्टोरेज आधुनिक डेटा सेंटर विस्तार को आकार देने वाली शक्ति और स्थान की बाधाओं को संबोधित करता है। बिजली सीमाओं के कारण विस्तार में देरी करने वाली 77% कंपनियां उच्च क्षमता वाले क्यूएलसी फ्लैश समाधानों के लिए स्पष्ट अवसर पैदा करती हैं। उद्योग परीक्षण फ़्लैश की परिवर्तनकारी दक्षता लाभ की पुष्टि करता है: एक एकल 245TB SSD मानक सर्वर हार्डवेयर में आठ 30TB निकटवर्ती HDDs को प्रतिस्थापित करता है, जो पूर्ण अनुक्रमिक लेखन के तहत 170.2W पर काम करता है - समतुल्य HDD सरणी के 173.5W निष्क्रिय पावर ड्रॉ से कम। एक्साबाइट पैमाने पर, फ़्लैश परिनियोजन अधिकतम-घनत्व HDD सेटअप के लिए 22 रैक के मुकाबले केवल 6 रैक पर होता है।

एचडीडी बेहतर प्रति-टेराबाइट अग्रिम अधिग्रहण लागत को बनाए रखते हैं, जिससे वे तेजी से बढ़ती ठंड और संग्रह भंडारण स्तरों के लिए प्रभावी रहते हैं। हालाँकि, बिजली और स्थान-बाधित एआई डेटा केंद्रों में, उच्च-घनत्व फ्लैश अतिरिक्त जीपीयू गणना का समर्थन करने के लिए महत्वपूर्ण शक्ति और रैक संसाधनों को मुक्त करके अप्रत्यक्ष मूल्य प्रदान करता है, जो एचडीडी-केंद्रित उद्योग सर्वेक्षणों से अनुपस्थित एक प्रमुख लागत-लाभ आयाम है।

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