08/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Khi các dự án trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang môi trường triển khai thực tế, các tổ chức bắt đầu tập trung hơn vào chiến lược lưu trữ dữ liệu nhằm đáp ứng khối lượng công việc tiêu tốn nhiều tài nguyên. Những góc nhìn được chia sẻ tại Hội nghị Lưu trữ Mở Supermicro (Supermicro Open Storage Summit) cho thấy thiết kế hạ tầng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất, độ ổn định vận hành và tổng chi phí vận hành các hệ thống AI doanh nghiệp.
Cân bằng các tầng lưu trữ và giải phóng bộ nhớ đệm KV
Để duy trì hiệu suất khai thác cao cho các bộ xử lý đồ họa (GPU), doanh nghiệp cần những kiến trúc lưu trữ có thể cân bằng giữa nhu cầu tính toán trực tiếp và lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ. Do các tập dữ liệu quy mô hàng petabyte hay exabyte không thể lưu trữ hoàn toàn trên bộ nhớ flash một cách kinh tế, các doanh nghiệp đang triển khai hệ thống lưu trữ nhiều tầng. Trong đó, các tầng lưu trữ tốc độ cao phục vụ các thao tác xử lý tức thời, còn các tầng ưu tiên dung lượng sẽ đảm nhận phần dữ liệu ít truy cập hơn.
Sự mở rộng của cửa sổ ngữ cảnh trong các hệ thống agentic AI đã phát sinh thêm nhu cầu lưu trữ cho bộ nhớ đệm key-value (KV cache). Việc chuyển bớt các phép tính suy luận trung gian này từ bộ nhớ GPU sang các tầng lưu trữ ngoài hiệu năng cao giúp các tổ chức tăng tỷ lệ trúng đệm (cache hit rate), từ đó giảm bớt nhu cầu phần cứng tính toán và hạ thấp độ trễ xử lý. Nền tảng dữ liệu từ các nhà cung cấp như Vast Data, Solidigm và Supermicro đang được điều chỉnh để hỗ trợ các tầng lưu trữ key-value tiên tiến này.
Chuẩn hóa hạ tầng cho môi trường triển khai thực tế
Việc đưa khối lượng công việc AI vào môi trường triển khai thực tế của doanh nghiệp đặt ra nhiều thách thức vận hành về chia sẻ hạ tầng nhiều người dùng (multi-tenancy), phân bổ tài nguyên và bảo mật. Trong các ngành nhạy cảm với độ trễ như dịch vụ tài chính, tốc độ xử lý dữ liệu thời gian thực ảnh hưởng trực tiếp đến việc tính toán rủi ro vận hành và hiệu quả sử dụng vốn. Tốc độ chu chuyển dữ liệu nhanh giúp các định chế tài chính tinh gọn quy trình đánh giá rủi ro và quản lý nguồn vốn dự trữ trên bảng cân đối kế toán.
Nhằm đơn giản hóa quá trình triển khai hạ tầng AI chuyên dụng, các nhà cung cấp phần cứng như Supermicro đang hợp tác với đối tác trong hệ sinh thái để cung cấp các cấu hình được tích hợp theo chiều dọc và kiểm thử trước. Các gói cấu hình sẵn này giúp giảm bớt độ phức tạp trong khâu tích hợp khi doanh nghiệp mở rộng hạ tầng dùng chung cho lượng người dùng ngày càng lớn.
Thống nhất dữ liệu phi cấu trúc và các định dạng mở
Việc quản lý vòng đời dữ liệu doanh nghiệp đòi hỏi sự kết nối mượt mà giữa phân tích dữ liệu truyền thống và các ứng dụng AI. Các định dạng bảng mở, đặc biệt là Apache Iceberg cùng danh mục REST catalog của nó, đang được ứng dụng rộng rãi trong các kiến trúc data lakehouse. Những đơn vị như MinIO đang tích hợp khả năng hỗ trợ Apache Iceberg trực tiếp vào tầng lưu trữ đối tượng (object storage) nhằm nối liền các kho dữ liệu hiện có với khối lượng công việc AI.
Đồng thời, các tổ chức phải quản trị khối lượng thông tin phi cấu trúc ngày càng tăng, bao gồm tài liệu, tệp hình ảnh và nhật ký hệ thống. Kiến trúc lưu trữ đa nhà cung cấp kết hợp không gian tên thống nhất (unified namespace), lưu trữ đối tượng và hệ thống lưu trữ dài hạn — như các giải pháp từ Hammerspace, Cloudian, Seagate và Supermicro — được thiết kế để duy trì khả năng kiểm soát, quản trị và bảo mật trên toàn bộ hệ thống dữ liệu phân tán.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.