Almacenamiento computacional: todo lo que necesitas saber

Moore’s Law ha llegado a su fin. Ahora, sé que algunos de ustedes están pensando: ¿realmente ha terminado? Hemos tenido un avance tremendo en los últimos 50 años. Entonces, ¿realmente estamos diciendo adiós a la Ley de Moore? Bueno, hemos tenido un avance tremendo. Permítanme ilustrar un sistema de cómputo aquí con memoria. La CPU y el almacenamiento están conectados mediante una red. Y lamento mucho, personas de redes, por reducirlos a una sola línea. Aunque la red es una parte crítica del sistema, a veces parece ser demasiado estrecha para nosotros. Incluso con todo el crecimiento en la red y el almacenamiento, estamos llegando a un punto en el que las cosas se ralentizan.

La disminución del rendimiento de las CPU

Veamos la CPU, por ejemplo. Durante 50 años, podíamos contar con un nuevo lanzamiento cada 18 a 24 meses, y obtendríamos más funciones, más núcleos y más capacidades en la CPU. Y no solo eso, pagaríamos menos por ello. Y el consumo de energía, los vatios, serían más o menos los mismos. Así que cada dos años podríamos tener más funcionalidades y pagar lo mismo o menos por el mismo servidor. Eso es lo que ha terminado. Es posible que todavía obtengamos nuevos lanzamientos de CPU, pero lo que está sucediendo ahora es que cada generación tiende a ser más costosa para obtener ese poder adicional. Y poderoso está empezando a adquirir un nuevo significado a medida que las CPUs consumen 200, 300, 400 o más vatios. Esto está dificultando las cosas en un mundo donde la sostenibilidad se está volviendo crítica. Y mientras esto se vuelve más limitado, también hemos agregado más y más funciones en el interior. Ahora tenemos compresión, encriptación, todo el trabajo de las bases de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Entonces, dentro de esta caja de almacenamiento, todos los datos deben subir aquí. Deben ser procesados por la CPU, analizados y solo los datos necesarios son los que la CPU va a procesar. Pero todo debe ser traído hacia arriba. Por ejemplo, imaginen que quieren buscar en su enorme cantidad de datos a todos los clientes que compraron un bolso de mano en 2023 para poder mostrarles anuncios de bolsos mientras hacen sus compras navideñas. Para hacer eso, tendrán que buscar en mi registro. Y en toda mi vida, nunca he comprado un bolso. Así que estoy ocupando espacio en memoria junto con todas las demás personas que nunca han comprado bolsos. Y tienen que revisar cada uno de estos registros diciendo: No, no él, no él, no él. Ah, sí, él o ella. Y luego eso se procesa. Pero todos esos datos están ocupando ancho de banda, velocidad, memoria y valiosos ciclos de la CPU. Ese es el problema al que nos enfrentamos, que aunque tenemos sistemas de procesamiento maravillosos, estamos gastando mucho tiempo en hacer cosas que realmente podrían hacerse en otros lugares, y eso es lo que define el almacenamiento computacional.

El almacenamiento computacional para la optimización

Veamos dónde puede ayudar el almacenamiento computacional. Dentro de este sistema de CPU aquí, en este servidor, se encuentran las cosas que llamamos HBAs. Aquí hay una NIC para Ethernet y aquí hay Fibre Channel u otro protocolo. Si expandimos esa NIC, en sí misma tiene procesamiento ARM, memoria y ASIC. Y en ese ASIC puede haber offload como compresión, encriptación u otras funciones. Así que ahora piensen en esto. Podríamos tomar funciones que se ejecutan aquí, como una pila de almacenamiento, como RAID o la codificación de erasure, y podríamos moverlas aquí, en línea. Por lo tanto, los datos que provienen del almacenamiento pueden ser procesados por la sNIC, que también se conocen hoy en día como DPUs, Unidades de Procesamiento de Datos. Esto es un ejemplo de dónde puede existir este offload de almacenamiento computacional. Pero vayamos más lejos. Veamos una caja de almacenamiento externa. Puede tener discos duros y cintas. La cinta ha tenido un gran éxito en los últimos 50 años, pero hoy en día, para procesar rápidamente, utilizamos SSD. Y se pueden tener docenas de ellos en una de estas matrices de almacenamiento. También hay controladores. Y estos controladores son como servidores completos por derecho propio, con procesadores Intel o AMD en su interior. Entonces, imaginen tomar parte de esa función, que actualmente reside por completo en la CPU, y moverla aquí. Actualmente, el trabajo del almacenamiento es almacenar. Lo sé. Eso es asombroso, ¿verdad? Almacena datos. Administra esos datos. Realiza reducciones de datos, encriptación, pero en su mayoría solo almacena los datos. Pero tiene estos grandes procesadores en su interior. Y, además, si miramos todo el ancho de banda dentro de estos sistemas, puede ser de 168 gigabytes por segundo. Pero como máximo obtendrás alrededor de 50 gigabytes por segundo aquí. ¿Qué significa eso? Hay ancho de banda adicional que se puede utilizar para escanear cosas, buscar clientes que compraron bolsos de mano en 2023 y solo informarte sobre aquellos que son relevantes para lo que quieres hacer con los datos. Ahora podemos ir un paso más allá. Podemos hacer cálculos aquí ejecutando una VM o un contenedor y realizar parte de ese offload que actualmente se realiza aquí. Pero también echemos un vistazo a uno de estos SSD. En un SSD moderno, también hay una gran capacidad de cálculo. Hay núcleos ARM, un ASIC o un FPGA. Y en su interior, como en el módulo IBM FlashCore, hay un compresor que hace reducción de datos de manera transparente, offloading lo que se hace aquí para que la CPU pueda realizar otras analíticas valiosas. Además, por supuesto, hay un banco de flash NAND, donde se almacenan los datos. Y actualmente, el trabajo del SSD, has adivinado, es almacenar datos y recuperar datos. Pero, ¿qué tal si utilizamos parte del ancho de banda adicional? Esto puede tener 16 gigabytes por segundo, y sin embargo, no obtendrás mucho más de eso que seis gigabytes por segundo. Así que imaginen todo el filtrado, el escaneo… Podríamos hacer cosas como buscar indicios de ransomware, buscar, filtrar, ordenar y buscar de nuevo, descargando parte de esa carga para que cada una de estas unidades haga y distribuya la carga para que no todo recaiga en la CPU. Eso es el almacenamiento computacional en su máxima expresión.

El futuro del almacenamiento computacional

A menudo me preguntan: «¿Dónde va a suceder el almacenamiento computacional? ¿Será en la NIC inteligente? ¿Será en la caja de almacenamiento? ¿Será en el SSD?» Mi brillante respuesta es «sí». Va a estar en todos esos lugares porque cada uno tiene un beneficio único para cierto offload. Ahora, lo que está sucediendo para llevar el almacenamiento computacional al siguiente nivel es que OCP, SNIA y NVMe están trabajando en estándares para que este offload se pueda realizar de manera estandarizada y así poder llevarlo a las aplicaciones, a las bases de datos, a los motores de búsqueda para aprovecharlo en una amplia variedad de aplicaciones. Lo que veremos es que aunque la Ley de Moore se está desacelerando, todavía tendremos un futuro brillante en el que podremos optimizar lo que tenemos, aprovecharlo y seguir impulsando la fantástica revolución que hemos tenido en los avances tecnológicos. Gracias por su atención. Si les ha gustado este contenido y quieren ver más como este, por favor, denle like y suscríbanse. Si tienen preguntas, déjenlas en los comentarios a continuación.

Tabla de contenido:

Preguntas frecuentes:

1. ¿Qué es la Ley de Moore?

La Ley de Moore es una observación empírica que indica que el número de transistores en un circuito integrado se duplica aproximadamente cada dos años, lo que da lugar a un aumento constante en el rendimiento y la capacidad de los procesadores.

2. ¿Por qué la Ley de Moore ha llegado a su fin?

La Ley de Moore se está desacelerando debido a las limitaciones tecnológicas y físicas para seguir reduciendo el tamaño de los transistores. Además, el aumento del consumo de energía y los costos asociados con el desarrollo de nuevas tecnologías han contribuido a esta desaceleración.

3. ¿Qué es el almacenamiento computacional?

El almacenamiento computacional es una técnica que busca optimizar el rendimiento de los sistemas de almacenamiento al realizar tareas de procesamiento y análisis de datos directamente en los componentes de almacenamiento, como las unidades de disco o los SSD.

4. ¿En qué componentes del sistema se puede aplicar el almacenamiento computacional?

El almacenamiento computacional se puede aplicar en diferentes componentes del sistema, como las tarjetas de red inteligentes (NIC), las cajas de almacenamiento externas y los discos SSD, aprovechando el poder de procesamiento adicional que ofrecen estos componentes para realizar tareas específicas de offload.

5. ¿Cuáles son los beneficios del almacenamiento computacional?

El almacenamiento computacional ofrece varios beneficios, como la optimización de la capacidad de procesamiento de los sistemas, la reducción de la carga de trabajo en la CPU principal, una mayor eficiencia energética y la capacidad de realizar tareas de análisis y filtrado de datos de forma más rápida y eficiente.

Espero que este artículo les haya proporcionado una comprensión más clara sobre el fin de la Ley de Moore y cómo el almacenamiento computacional puede ayudar a optimizar los sistemas de almacenamiento de datos. ¡No olviden revisar nuestros artículos relacionados para obtener más información sobre temas de ciberseguridad y tecnología!

Mila y César

Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.

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