Cuando una empresa decide construir una plataforma de inteligencia artificial, el primer impulso suele ser elegir el almacenamiento más rápido del mercado. Sin embargo, la experiencia demuestra que no existe un único sistema de archivos o bloque que pueda cubrir todas las fases del ciclo de vida de un modelo. Un pipeline de datos para IA no es una carga de trabajo homogénea: es una sucesión de etapas que van desde la ingesta masiva de datos brutos hasta la inferencia en producción, pasando por la curaduría, el entrenamiento distribuido, la gestión de checkpoints, el registro de artefactos y la telemetría. Cada una de estas etapas impone requisitos distintos de rendimiento, consistencia, duración y modelo de acceso. Por eso, arquitectos y equipos de plataforma deben pensar en términos de contratos de almacenamiento, no de nombres de producto.
En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, hemos acompañado a organizaciones en el diseño de infraestructuras de IA que integran múltiples capas de almacenamiento. Nuestro enfoque combina soluciones de inteligencia artificial a medida con una arquitectura sólida que evita cuellos de botella y costes innecesarios. En este artículo exploramos dónde y cuándo emplear PowerScale (NFS), PowerFlex (bloque), vSAN, almacenamiento de objetos y NVMe local en un entorno basado en VMware Cloud Foundation 9.1, ofreciendo una guía práctica para clasificar los datos antes de elegir el soporte físico.
Clasificar los datos como primer paso
Antes de decidir qué sistema de almacenamiento usar, hay que responder preguntas fundamentales sobre cada conjunto de datos: ¿Puede reconstruirse si se pierde? ¿Lo necesita un solo nodo o varios de forma concurrente? ¿Es inmutable después de aprobado o se reescribe constantemente? ¿Las operaciones son secuenciales grandes o aleatorias pequeñas? ¿Cuál es el objetivo de punto de recuperación (RPO) y tiempo de recuperación (RTO)? Estas variables definen el contrato de servicio que debe satisfacer el almacenamiento. Por ejemplo, un dataset de entrenamiento que varios workers leen en paralelo necesita un sistema de ficheros compartido de alto rendimiento (ReadWriteMany), mientras que una base de datos de metadatos de registro requiere latencia predecible y acceso exclusivo (ReadWriteOnce). El error más común es tratar todos los datos como si fueran el mismo tipo y colocarlos en una única infraestructura.
PowerScale NFS: la capa de datos compartidos
Dell PowerScale, con su sistema de archivos OneFS y protocolo NFS, es la opción natural cuando múltiples workers, pods o equipos necesitan acceso concurrente a datasets, corpus curados o checkpoints distribuidos. Su arquitectura escala en ancho de banda agregado y operaciones de metadatos, lo que lo hace idóneo para cargas de trabajo de entrenamiento que leen grandes fragmentos secuenciales y para entornos de curaduría colaborativa. En un clúster de VCF 9.1, PowerScale se conecta mediante una red dedicada de alta velocidad. Es importante diseñar espacios de nombres separados por inquilino o proyecto, con zonas de acceso, cuotas y políticas de exportación. No obstante, no debe emplearse para bases de datos transaccionales que requieren baja latencia de bloque, ni para datos temporales que deberían residir en NVMe local. El rendimiento se mide en GiB/s agregados y operaciones de metadatos por segundo, no en IOPS aleatorias.
PowerFlex y vSAN: la capa de estado persistente
PowerFlex de Dell proporciona almacenamiento en bloque compartido con latencias predecibles. Es la opción preferida para servicios de plataforma que necesitan volúmenes RWO: bases de datos de registro (Harbor, MLflow), colas de mensajes, bases de datos vectoriales o metadatos de orquestación. En VCF 9.1, PowerFlex puede actuar como almacenamiento principal del dominio de carga de trabajo o como almacenamiento suplementario. vSAN, por su parte, ofrece integración nativa con vSphere y gestión basada en políticas. Ambas soluciones deben validarse con pruebas de latencia p95/p99 durante operaciones de snapshot, resync y mantenimiento. Un error frecuente es tratar el bloque compartido como si fuera un sistema de ficheros multinodo sin coordinación a nivel de aplicación: un volumen RWO puede montarse en varios nodos técnicamente, pero la mayoría de las aplicaciones no garantizan consistencia en ese escenario. PowerFlex y vSAN son excelentes para almacenar el estado de los servicios, no para datasets compartidos.
Almacenamiento de objetos: durabilidad y gobierno
Para datos brutos, artefactos de modelo, copias de seguridad y registros de larga retención, el almacenamiento de objetos (S3 compatible) es la capa adecuada. Ofrece durabilidad, inmutabilidad mediante políticas de retención (Object Lock) y ciclo de vida automatizado. En un pipeline de IA, los datasets originales deben conservarse en objetos, mientras que las copias de trabajo residen en PowerScale o NVMe. Los artefactos de modelo aprobados se almacenan en buckets versionados e inmutables. Las cargas de trabajo de RAG (generación aumentada por recuperación) se benefician del acceso API nativo. Sin embargo, es crucial no forzar semánticas POSIX sobre objetos mediante pasarelas: aplicaciones que requieren renombrados atómicos o acceso aleatorio en bloque tendrán un rendimiento deficiente. El almacenamiento de objetos es el socio ideal para la gobernanza de datos, siempre que se definan políticas de retención y borrado vinculadas a la normativa legal.
NVMe local: aceleración desechable
El NVMe local en los nodos de GPU o de cómputo está pensado para datos que pueden reconstruirse fácilmente: caché de datos de entrada, fragmentos descomprimidos, shuffle temporal, compilaciones de kernel y modelos en caliente para inferencia. La regla de oro es que si se pierde el nodo, la plataforma debe poder regenerar ese contenido desde una fuente duradera sin intervención manual. Por tanto, no debe emplearse para datos de los que no exista una copia autoritativa en otro sistema. Además, en entornos virtualizados con Kubernetes, un volumen emptyDir puede estar respaldado por el disco virtual de la VM y no por el NVMe físico del host; hay que verificar la ruta real de E/S. El NVMe local reduce la latencia y evita saturar la red, pero introduce afinidad de nodo que complica el reescalado y el mantenimiento. Es una capa de aceleración, no de persistencia.
Integración en VCF 9.1: un patrón de referencia
VMware Cloud Foundation 9.1 ofrece la base de orquestación para combinar estos almacenamientos. El dominio de gestión puede utilizar vSAN o almacenamiento principal soportado; el dominio de carga de trabajo de IA se beneficia de PowerFlex para volúmenes de estado y PowerScale para datos compartidos. El almacenamiento de objetos se conecta externamente y el NVMe local se gestiona mediante volúmenes efímeros. La clave está en definir clases de almacenamiento en Kubernetes que reflejen contratos de capacidad (por ejemplo, ai-rwx-throughput, ai-rwo-low-latency) en lugar de nombres de producto. Así, las aplicaciones solicitan un servicio sin acoplarse a un fabricante concreto. Además, es esencial medir el rendimiento bajo carga combinada: un pico de checkpoints nocturno no debe degradar la latencia de la base de datos de registro ni la ingesta de RAG.
El papel de Q2BSTUDIO en la arquitectura de IA
En Q2BSTUDIO entendemos que la infraestructura es solo una parte del éxito. Por eso ofrecemos servicios que abarcan desde el diseño de la plataforma hasta el desarrollo de aplicaciones a medida que se integran con estos sistemas de almacenamiento. Nuestro equipo ayuda a clasificar los datos, definir políticas de ciclo de vida, implementar agentes de IA que optimicen el movimiento de datos y desplegar soluciones de ciberseguridad que protejan los activos más valiosos. También trabajamos con entornos cloud AWS y Azure para extender el pipeline de IA a la nube cuando la elasticidad lo requiere, y aplicamos Business Intelligence con Power BI para monitorizar el rendimiento y el coste de la infraestructura. La combinación de almacenamiento adecuado y software inteligente marca la diferencia entre un proyecto de IA que escala y uno que se ahoga en sus propios datos.
Conclusión
Una fábrica de IA no se construye alrededor de un único sistema de almacenamiento. Se diseña identificando las distintas etapas del pipeline y asignando a cada una el contrato de servicio que mejor se ajusta. PowerScale para datos compartidos, PowerFlex y vSAN para estado persistente, almacenamiento de objetos para durabilidad y gobierno, y NVMe local para aceleración desechable. La integración en VCF 9.1 permite que estas capas convivan de forma orquestada, pero el éxito depende de la clasificación previa de los datos y de la medición continua del rendimiento. En Q2BSTUDIO ayudamos a las organizaciones a recorrer este camino, combinando tecnología, conocimiento del negocio y desarrollo de software a medida para que la IA sea un motor de valor real.
