Ajudando data centers a oferecer maior desempenho com menos hardware

<p>Para melhorar a eficiência do data center, múltiplos dispositivos de armazenamento são frequentemente agrupados em rede para que muitas aplicações possam compartilhá-los. Mas mesmo com o agrupamento, uma capacidade significativa do dispositivo permanece subutilizada devido à variabilidade de desempenho entre os dispositivos.</p><p>Pesquisadores do MIT desenvolveram agora um sistema que aumenta o desempenho dos dispositivos de armazenamento ao lidar com três grandes fontes de variabilidade simultaneamente. A sua abordagem oferece melhorias significativas de velocidade em relação aos métodos tradicionais que abordam apenas uma fonte de variabilidade por vez.</p><p>O sistema usa uma arquitetura de dois níveis, com um controlador central que toma decisões gerais sobre quais tarefas cada dispositivo de armazenamento executa, e controladores locais para cada máquina que rapidamente reencaminham os dados se o dispositivo estiver com problemas.</p><p>O método, que pode se adaptar em tempo real a cargas de trabalho variáveis, não requer hardware especializado. Quando os pesquisadores testaram este sistema em tarefas realistas como treinamento de modelo de IA e compressão de imagem, ele quase dobrou o desempenho entregue pelas abordagens tradicionais. Ao equilibrar inteligentemente as cargas de trabalho de múltiplos dispositivos de armazenamento, o sistema pode aumentar a eficiência geral do data center.</p><p>“Há uma tendência de querer usar mais recursos para resolver um problema, mas isso não é sustentável de muitas maneiras. Queremos maximizar a longevidade desses recursos muito caros e intensivos em carbono”, diz Gohar Chaudhry, estudante de pós-graduação em engenharia elétrica e ciência da computação (EECS) e principal autor de um <a href="https://goharirfan.me/publications/sandook_nsdi_2026.pdf" target="_blank">artigo sobre esta técnica</a>. “Com nossa solução de software adaptável, você ainda pode extrair muito desempenho de seus dispositivos existentes antes de precisar descartá-los e comprar novos.”</p><p>Chaudhry é acompanhado no artigo por Ankit Bhardwaj, professor assistente na Tufts University; Zhenyuan Ruan PhD ’24; e autor sênior Adam Belay, professor associado de EECS e membro do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT. A pesquisa será apresentada no Simpósio USENIX sobre Projeto e Implementação de Sistemas em Rede.</p><p><strong>Aproveitando o desempenho inexplorado</strong></p><p>Solid-state drives (SSDs) são dispositivos de armazenamento digital de alto desempenho que permitem que as aplicações leiam e escrevam dados</p>