TiDB: S3, la clave para la era de las bases de datos centradas en IA

La rápida evolución de la inteligencia artificial está remodelando fundamentalmente las exigencias impuestas a la infraestructura de datos, y un líder claro está emergiendo en el panorama del almacenamiento: Amazon S3. Según Ed Huang, CTO de PingCAP, la compañía detrás de la base de datos SQL distribuida TiDB, S3 se está convirtiendo rápidamente en la columna vertebral esencial para soluciones de bases de datos escalables y centradas en IA. Huang afirma que, sin aprovechar S3, proporcionar una solución flexible y rentable para aplicaciones de IA se vuelve casi imposible.

Esta perspectiva se arraiga en los desafíos y requisitos únicos de las cargas de trabajo modernas de IA. Los sistemas de gestión de bases de datos tradicionales, diseñados principalmente para datos estructurados y consistencia transaccional, a menudo fallan al enfrentarse a los petabytes de datos diversos y no estructurados que consumen los modelos de IA. Las aplicaciones de IA exigen una escalabilidad inmensa, la capacidad de manejar varios tipos de datos como imágenes, video, texto y lecturas de sensores, y la capacidad para análisis de alto rendimiento, que a menudo implican cálculos complejos como búsquedas de similitud en vectores de alta dimensión.

El almacenamiento de objetos, ejemplificado por S3, aborda inherentemente muchos de estos puntos problemáticos. Su escalabilidad prácticamente ilimitada permite un crecimiento sin fricciones de terabytes a exabytes, una característica crítica para los conjuntos de datos de IA que se expanden constantemente. Además, el espacio de direcciones plano de S3 y el etiquetado de metadatos flexible lo hacen ideal para gestionar los datos no estructurados y semiestructurados que forman la “base” de la mayoría de los flujos de trabajo de IA. Esta arquitectura también se traduce directamente en eficiencias de costos significativas, ya que S3 ofrece clases de almacenamiento optimizadas para datos accedidos con frecuencias variables, lo que ayuda a gestionar los inmensos costos de almacenamiento asociados con los proyectos de IA.

TiDB mismo demuestra esta sinergia a través de su arquitectura. Como base de datos SQL distribuida, TiDB está diseñada para aplicaciones modernas de IA, proporcionando análisis en tiempo real y almacenamiento unificado, incluyendo datos vectoriales. Su oferta sin servidor, TiDB Serverless, aprovecha específicamente S3 para el almacenamiento final de datos, complementado por Amazon EBS y el almacenamiento de instancias EC2 para el almacenamiento en caché de datos frecuentemente accedidos y sensibles a la latencia, como los registros de escritura anticipada (WALs) y los metadatos. Este enfoque de múltiples niveles permite a TiDB lograr tanto un alto rendimiento para cargas de trabajo transaccionales como la escalabilidad rápida y rentable que S3 proporciona. PingCAP ha señalado que este diseño respaldado por S3 ha aumentado significativamente la escalabilidad en un orden de magnitud.

La arquitectura de almacenamiento y cómputo desagregada del motor analítico de TiDB, TiFlash, subraya aún más la importancia de S3. Los Nodos de Escritura de TiFlash convierten los datos a formato columnar y cargan periódicamente las actualizaciones a S3, mientras que los Nodos de Cómputo leen los datos más recientes de los Nodos de Escritura y la mayor parte de los datos de S3, utilizando cachés locales para el rendimiento. Esta separación permite el escalado independiente de los recursos de cómputo y almacenamiento, un cambio de paradigma que optimiza tanto el rendimiento como el costo.

La industria en general también reconoce el papel fundamental del almacenamiento de objetos en la era de la IA. Los principales proveedores de la nube y soluciones de almacenamiento como MinIO, Backblaze y Wasabi enfatizan el almacenamiento de objetos para los lagos de datos de IA/ML debido a su escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Amazon Web Services (AWS) mismo está mejorando continuamente S3 con características como la generación automática de metadatos y S3 Vectors, que permiten que S3 funcione directamente como una solución de almacenamiento vectorial, agilizando aún más los flujos de trabajo de IA generativa e integrándose sin problemas con servicios como Amazon Bedrock. Esto resalta una clara tendencia de la industria: acercar la inteligencia a los datos, en lugar de mover constantemente conjuntos de datos masivos.

A medida que las aplicaciones de IA continúan proliferando y demandando volúmenes de datos cada vez mayores, las características fundamentales de S3 –su escalabilidad prácticamente ilimitada, su eficiencia de costos inherente y su flexibilidad inigualable para diversos tipos de datos– lo posicionan como un componente indispensable del ecosistema de bases de datos centradas en IA.