Perché un NAS è la scelta giusta per le applicazioni di intelligenza artificiale in locale?

La gestione dei dati rappresenta un aspetto cruciale per le organizzazioni che scelgono di implementare soluzioni di intelligenza artificiale (AI) on-premises. Tra le opzioni disponibili per l’archiviazione dei dati, i NAS (Network Attached Storage) emergono come una soluzione strategica che permette di bilanciare efficienza, scalabilità e prestazioni. Ma perché i NAS sono vantaggiosi rispetto all’utilizzo di server tradizionali?

Per tante aziende, l’implementazione di modelli AI on-premises rappresenta una strategia fondamentale per ottenere vantaggi competitivi sostenibili, senza compromettere la sicurezza dei dati, il controllo dei costi e le prestazioni necessarie per lo sviluppo e il supporto delle applicazioni AI. In questo scenario, le architetture di storage evolute che i NAS QNAP mettono a disposizione, si presentano come soluzione sempre più competitiva, grazie a specifiche caratteristiche tecniche che esaminiamo nel seguito.

Nel dibattito sull’intelligenza artificiale, l’attenzione è spesso polarizzata sulla potenza di calcolo, vista come la “pala” per scavare nella miniera d’oro dell’AI. Tuttavia, ciò che viene dimenticato è il “magazzino” in cui questa miniera è conservata: l’infrastruttura di storage. In un contesto in cui le applicazioni di AI generativa crescono esponenzialmente, lo storage non è solo complementare al calcolo, ma rappresenta un pilastro essenziale per la sostenibilità, la scalabilità e l’efficienza operativa dell’AI moderna.

AI generativa: opportunità, trasformazioni e complessità infrastrutturali

L’intelligenza artificiale generativa ha aperto nuovi orizzonti per l’automazione e la creazione di contenuti, trasformando radicalmente customer care, marketing, vendite, sviluppo del prodotto e gestione documentale. Per realizzare gli obiettivi, tuttavia, non è sufficiente disporre di modelli AI potenti: come spiega QNAP, è invece essenziale una struttura per la gestione dei dati robusta, efficiente e scalabile.

Le imprese più lungimiranti stanno investendo in soluzioni on-premises per l’addestramento e il deployment dei modelli AI, privilegiando la sicurezza dei dati, la personalizzazione delle infrastrutture e il controllo dei costi rispetto all’incertezza del cloud pubblico e alla dipendenza da esso.

Perché scegliere un sistema on-premises per l’addestramento dei modelli AI?

Le aziende non hanno interesse a portare semplicemente nelle proprie infrastrutture modelli AI “generalisti”, oggi disponibili anche sotto forma di prodotti open source. L’obiettivo è invece quello di estendere tali modelli, per ampliare le conoscenze di base con quelle derivanti dalle risorse aziendali, magari frutto di anni di attività di ricerca e sviluppo.

Qualsiasi realtà d’impresa non può permettersi che segreti industriali e informazioni riservate trapelino in rete. Ecco quindi che un NAS QNAP diventa un partner affidabile e sicuro da affiancare ai modelli AI. I dati aziendali sono custoditi in sicurezza nel NAS, pronti per essere elaborati sia per attività di training che di inferenza. Con le migliori prestazioni possibili.

Orientandosi su un NAS, le aziende possono svolgere attività di addestramento e inferenza contando su:

1. Sicurezza e Privacy: Le aziende possono mantenere il pieno controllo sui dati riservati, riducendo i rischi associati al cloud computing e garantendo la protezione dei dati aziendali.
2. Controllo dei costi: Con un’infrastruttura locale, le aziende ottimizzano i costi a lungo termine, evitando spese elevate per l’archiviazione e l’elaborazione nel cloud.
3. Prestazioni e personalizzazione: La personalizzazione dell’hardware e la gestione locale dei dati migliorano le performance, riducendo la latenza e aumentando la stabilità del sistema.
4. Conformità con le normative: In molte industrie, la gestione locale dei dati è un requisito legale che facilita l’adempimento di standard normativi rigorosi.

Il ruolo cruciale della gestione dei dati nell’AI: i sistemi RAG

L’architettura AI, in particolare quella che si occupa di Retrieval Augmented Generation (RAG), dipende fortemente dalla qualità e dalla gestione dei dati.

Grazie alla RAG, è possibile estendere le conoscenze di un modello AI generico con i dati aziendali, indipendentemente dalla loro tipologia e formato. L’obiettivo è quello di fornire risposte più precise e contestualizzate, composte dal modello generativo avvalendosi delle conoscenze fornite dalla singola impresa. Il tutto mantenendo i dati memorizzati in locale, senza alcun trasferimento verso server remoti o comunque non sotto il diretto controllo dell’azienda.

In ambito aziendale o di ricerca, RAG può fornire aiuto nel processo decisionale, proponendo informazioni contestualmente rilevanti estratte dall’intero volume di dati dell’impresa, ed estrarre valore dalle informazioni archiviate sul NAS. Parte del dataset aziendale può essere utilizzato per realizzare chatbot interni o condivisi con i clienti, in grado di fornire risposte ben argomentate sulle attività dell’azienda.

Come spiega QNAP, la gestione e l’archiviazione dei dati sono elementi chiave per il corretto funzionamento di un framework RAG. Prestazioni e affidabilità dipendono da vari fattori cruciali, tra cui la qualità dei dati, la rapidità di accesso, la sicurezza, la coerenza e una scalabilità flessibile. Per questo il NAS ricopre e ricoprirà un ruolo sempre più determinante: è infatti il luogo dove sono memorizzati i dati ma anche il dispositivo che li rende accessibili, immediatamente utilizzabili ed eventualmente elaborabili sul device stesso.

Integrazione tra AI e NAS QNAP: dalla gestione intelligente dei dati alla risposta in linguaggio naturale

Lo schema elaborato da QNAP e proposto al paragrafo precedente, illustra il flusso di lavoro di archiviazione, ricerca semantica e risposta tramite AI all’interno di un’infrastruttura basata su NAS QNAP e modelli di intelligenza artificiale. L’intero processo si snoda attraverso diverse fasi:

• Acquisizione e pulizia dei dati. I dati grezzi (Raw Data Source) sono archiviati anche con l’ausilio di sistemi JBOD (Just a Bunch Of Disks) su scala petabyte (PB). I dati interni (Pre-step: Internal Data) sono elaborati con una fase di data cleaning (pulizia dei dati).
• Integrazione AI. I dati puliti sono elaborati da un Embedded Model che li trasforma in vettori semantici. Questi vettori sono poi salvati in un Vector Database, il quale permette la ricerca semantica basata sul significato, non solo sulle parole chiave.
• Interazione con l’utente. L’utente può inviare una domanda in linguaggio naturale a un modulo di query (AI Engine). Il motore esegue una ricerca semantica sul Vector Database, recupera le informazioni pertinenti, e costruisce un prompt per un LLM (Large Language Model). Il LLM elabora la risposta e la invia all’utente.
• Infrastruttura NAS QNAP. L’AI Server mostrato nell’immagine è il  sistema principale che ospita i modelli AI. Grazie alle soluzioni di storage QNAP si può implementare tutta l’infrastruttura di archiviazione e backup. Ad esempio, soluzioni di Primary Storage e 2nd Storage / Backup, entrambe basate su NAS e JBOD QNAP con connettività da 25/100 GbE. Il backup, S3 compatibile (per l’integrazione con storage cloud) e supportato tramite protocolli iSCSI, NFS e SMB.

Ricerca RAG su NAS QNAP: l’evoluzione dell’intelligenza aziendale

Per dimostrare quanto i NAS QNAP non siano un semplice supporto per lo storage dei dati, l’azienda taiwanese ha recentemente rivoluzionato il paradigma della ricerca documentale con l’introduzione della Ricerca RAG, trasformando il NAS in un vero e proprio motore cognitivo aziendale.

Basandosi sull’integrazione di LLM, Qsirch inaugura una nuova era nella gestione intelligente dei dati.

A differenza delle tecnologie tradizionali di full-text search, la Ricerca RAG sfrutta un’architettura a doppio stadio. Prima recupera i contenuti più rilevanti da un vasto corpus di documenti, poi li elabora mediante un LLM per fornire risposte contestuali, sintetiche e personalizzate. Il risultato? Un’interfaccia di ricerca in linguaggio naturale in grado di restituire insight, sintesi strutturate e riferimenti documentali verificabili. A partire dalle preziose risorse aziendali gelosamente conservate nel NAS stesso!

Principali benefici per l’azienda

• Comprensione contestuale dei dati: RAG non si limita a trovare parole chiave, ma interpreta l’intento della query.
• Analisi semantica cross-documento: Si possono collegare informazioni sparse su più file, generando una “conoscenza unificata”.
• Output strutturati e azionabili: È possibile produrre tabelle comparative, sommari strategici, analisi di trend e report sintetici.

Qsirch con RAG: una piattaforma AI-native su NAS QNAP

Qsirch con RAG si distingue per la capacità di valorizzare enormi set di dati grezzi (con supporto multiformato, ad esempio Word, Excel, PowerPoint, PDF, email, TXT,…), trasformandoli in insight operativi per diversi contesti aziendali. Ad esempio:

• Sales & Marketing: Generazione automatica di tabelle con KPI aggiornati (fatturato, conversioni, copertura).
• Project Management: Riepiloghi intelligenti dei progressi e dei rischi, collegati ai documenti sorgente.
• Ricerca & Sviluppo: Estrazione semantica di metodologie, obiettivi e risultati nei report tecnici.
• Compliance & Audit: Ricerche tracciabili e giustificate con riferimenti a fonti documentali affidabili.

Uno dei punti di forza della RAG è la capacità di operare su contenuti dinamici. Anche se i file archiviati sul NAS QNAP sono modificati o aggiornati frequentemente, i risultati della ricerca restano pertinenti e in tempo reale, consentendo un flusso di lavoro continuo e coerente.

Tutto questo è già disponibile sul NAS QNAP, proprio lì dove i file e i documenti aziendali sono memorizzati! Senza la necessità di alcuna configurazione complicata e senza quindi il bisogno di attrezzarsi con server dedicati.

NAS QNAP: lo storage intelligente per l’intelligenza artificiale

Le soluzioni NAS QNAP sono progettate per rispondere alle sfide imposte dal ciclo di vita dell’AI. Tra le caratteristiche più rilevanti per ambienti AI avanzati mettiamo in evidenza le seguenti:

• Compatibilità con protocolli multipli e supporto containerizzato (Docker, LXC), ideale per l’esecuzione di database vettoriali e applicazioni RAG.
• Supporto per object storage (QuObjects), per un facile porting da ambienti cloud a on-premises.
• Strumenti avanzati di data cleaning (Qsirch), utili per identificare inconsistenze nei dataset.
• Snapshot e versioning per rollback immediati, riducendo il rischio di perdita dati durante i processi di data preparation.
• RAID, backup integrati e protezione WORM per massimizzare integrità e sicurezza dei dati critici.
• All-flash NAS e reti 25/100 GbE per IOPS elevati e latenza minima, ideali per carichi AI intensivi e inferenza in tempo reale.

Vantaggi del NAS rispetto ai server tradizionali

L’implementazione di soluzioni AI on-premises è diventata una scelta strategica per molte organizzazioni, soprattutto in quei settori in cui la protezione dei dati è fondamentale. In questi ambienti, mantenere i dati all’interno delle infrastrutture aziendali non solo garantisce maggiore sicurezza, ma porta più facilmente all’ottenimento della conformità normativa.

Le soluzioni on-premises offrono la possibilità di personalizzare l’infrastruttura per soddisfare esigenze specifiche, integrandosi senza problemi con altri sistemi interni. Uno schema che risulta particolarmente utile per le aziende che si avvalgono di flussi di lavoro complessi o requisiti unici.

Le imprese hanno quindi sempre più bisogno di infrastrutture di archiviazione che possano bilanciare efficienza, scalabilità e prestazioni. Ed è qui, come già evidenziato in precedenza, che i NAS emergono come una soluzione strategica, offrendo vantaggi significativi rispetto ai server tradizionali.

Storage scalabile e centralizzato

Con l’aumento esponenziale del volume di dati generati dalle applicazioni AI, diventa essenziale disporre di un’infrastruttura di archiviazione flessibile. I migliori NAS consentono di scalare la capacità di storage in modo progressivo, senza dover riprogettare l’intero sistema. Ad esempio, il NAS QNAP TS-h1887XU-RP offre una capacità di espansione di classe petabyte (PB), rendendolo ideale per ambienti che richiedono una gestione dinamica dei dati.

I moderni NAS QNAP assicurano:

• Scalabilità orizzontale: Possibilità di aggiungere unità di espansione senza interruzioni del servizio.
• Architettura disaggregata: Separazione tra capacità di storage e potenza di elaborazione, consentendo di scalare indipendentemente ciascun aspetto.
• Gestione centralizzata: Un unico punto di controllo per tutti i dati AI, semplificando la governance.
• Flessibilità dei file system: Supporto per file system scalabili come ZFS, ideale per gestire dati AI in continua crescita.

A differenza dei server tradizionali, in cui l’aggiunta di capacità di storage può richiedere complesse riprogettazioni dell’infrastruttura, i NAS QNAP permettono di espandere lo storage in modo modulare e predittivo.

Accesso rapido ai dati

La bassa latenza è cruciale per le applicazioni AI, dove ogni millisecondo può influire sulla velocità di elaborazione dei dati. I NAS aziendali supportano soluzioni come NFS (Network File System) e iSCSI (Internet Small Computer System Interface), ottimizzando il trasferimento dei dati per garantire prestazioni elevate.

Un NAS SMB come QNAP TS-h765eU, con la sua configurazione all-flash, offre throughput sostenuti di 2,3 GB/s in lettura e scrittura grazie alla doppia interfaccia 10 GbE, riducendo significativamente i tempi di trasferimento dati.

NFS permette di condividere file tra più dispositivi in rete in modo semplice e centralizzato, con un approccio ideale per le applicazioni AI, in cui grandi volumi di dati devono essere facilmente accessibili e gestiti da più sistemi.

Poiché NFS lavora a livello di file, è perfetto per le applicazioni AI che devono manipolare file di grandi dimensioni, come dataset di immagini, video e modelli di apprendimento. NFS consente l’accesso diretto e simultaneo ai file da più sistemi, facilitando la collaborazione e il parallelismo nella gestione dei carichi di lavoro.

iSCSI consente l’accesso ai dati a livello di blocco, il che significa che ogni macchina virtuale o server può trattare il NAS come se fosse un disco locale. È inoltre in grado di supportare configurazioni avanzate di failover e ridondanza, offrendo alta disponibilità per i dati. In ambienti AI, dove l’uptime e l’accesso continuo ai dati sono critici, iSCSI si rivela fondamentale.

QNAP utilizza inoltre algoritmi avanzati di caching che anticipano i pattern di accesso tipici dei carichi di lavoro AI e i suoi NAS più evoluti montano SSD NVMe per assicurare latenze ultra-basse, essenziali nelle operazioni di training e inferenza. Infine, l’aggregazione delle connessioni di rete mediante network bonding e trunking permette di aumentare la banda passante disponibile.

Integrazione con tecnologie avanzate

I NAS moderni possono interfacciarsi con soluzioni di edge computing e automazione, consentendo analisi in tempo reale direttamente sui dispositivi di archiviazione. Con questo approccio, si elimina la necessità di trasferire grandi quantità di dati ai data center, migliorando l’efficienza complessiva del sistema. Un NAS come il QNAP TS-855X, ad esempio, supporta l’esecuzione di container Docker, permettendo di eseguire direttamente workload AI senza dover spostare i dati.

Come spesso evidenziato, i NAS QNAP non sono semplici dispositivi di archiviazione, ma piattaforme intelligenti capaci di integrarsi con un ampio ecosistema tecnologico. Offrono infatti le seguenti possibilità:

• Analisi in-place: Elaborazione preliminare dei dati direttamente sul NAS, riducendo la necessità di trasferimenti di rete.
• Edge processing: Supporto per container e applicazioni che consentono la pre-elaborazione dei dati AI alla fonte.
• API avanzate: Interfacce programmatiche che permettono l’integrazione con pipeline di automazione e orchestrazione.
• Virtualizzazione: Capacità di eseguire macchine virtuali o container per mettere a terra microservizi legati all’AI.

Questa convergenza tra storage e computing permette quindi di implementare architetture di edge AI, in cui i dati sono analizzati il più vicino possibile alla loro origine, riducendo la latenza e ottimizzando l’utilizzo della banda di rete.

Protezione e Backup dei dati

La sicurezza è essenziale in ambito AI: i dataset utilizzati per addestrare i modelli generativi possono contenere proprietà intellettuale di valore inestimabile, frutto di decenni di ricerca e sviluppo. Scegliere un NAS QNAP consente di fidare su una serie di caratteristiche che guardano alla completa ed efficace protezione dei dati riservati e personali:

• Backup immutabili: Protezione contro ransomware con snapshot immutabili e backup a prova di manomissione.
• Versioning granulare: Tracciamento delle modifiche apportate ai dataset, compresi quelli usati per l’AI.
• Replica geografica: Distribuzione dei dati su più location per garantire continuità operativa.
• Crittografia end-to-end: Protezione dei dati a riposo e in transito con algoritmi di crittografia avanzati.
• Controllo accessi basato su ruoli: Gestione granulare delle autorizzazioni per team AI distribuiti.

I NAS QNAP offrono queste funzionalità già integrate a livello di sistema operativo, senza necessità di software aggiuntivi o configurazioni complesse come spesso accade nel caso dei server tradizionali.

Accesso remoto e Collaborazione

I progetti AI moderni coinvolgono spesso team distribuiti che necessitano di accesso condiviso ai dataset. Si tratta di una situazione tipica nel caso delle realtà d’impresa che operano su più siti o hanno team remoti. Il NAS QNAP offre:

• Sincronizzazione cloud ibrida: Integrazione con servizi cloud per facilitare flussi di lavoro ibridi.
• Accesso multi-protocollo: Supporto simultaneo per client Windows, Linux e macOS senza compromessi in termini di performance.
• Strumenti di collaborazione nativi: Funzionalità integrate per la condivisione sicura e il versioning dei file.
• VPN integrate: Accesso remoto sicuro senza infrastrutture aggiuntive.

Efficienza energetica

A parità di capacità, il NAS consuma meno rispetto a un’infrastruttura server tradizionale, offrendo un’opzione più sostenibile per la gestione dei dati AI. Un prodotto come QNAP TS-855X, ad esempio, è progettato per massimizzare l’efficienza energetica, riducendo i costi operativi a lungo termine.

L’architettura dei moderni NAS QNAP è studiata nello specifico per lo storage, con conseguente minore consumo energetico rispetto ai server general-purpose. Funzionalità avanzate come lo spin-down selettivo dei dischi e la modulazione della potenza in base al carico, contribuiscono alla maggiore efficienza energetica.

Inoltre, la maggiore capacità in un minore ingombro, se confrontiamo un NAS con un server tradizionale, porta alla conseguente riduzione dei costi di raffreddamento e dello spazio necessario.

Analisi comparative mostrano che, a parità di capacità di storage, un sistema NAS per il mondo business può consumare fino al 40% di energia in meno rispetto a un’infrastruttura server tradizionale, con evidenti benefici sia economici che ambientali.

Facilità di gestione

A differenza di un server tradizionale, che richiede configurazioni avanzate e manutenzione costante, un NAS è progettato per essere gestito in modo intuitivo, anche senza competenze IT avanzate. I sistemi operativi QTS e QuTS di QNAP offrono un’interfaccia utente semplice e accessibile, ma allo stesso tempo completa e versatile, facilitando enormemente le attività di gestione dei dispositivi NAS.

Dashboard e strumenti amministrativi rendono intuitive e immediate tutte le operazioni quotidiane; il monitoraggio proattivo basato su sistemi di allerta e diagnostica integrati nei NAS QNAP identificano potenziali problemi prima che impattino le operazioni AI; i processi di update del sistema operativo e del firmware risultano meno invasivi rispetto ai server tradizionali.

Questa semplicità gestionale si traduce in minori costi operativi e ridotta dipendenza da competenze IT specializzate, permettendo ai team AI di concentrarsi sull’innovazione piuttosto che sulla gestione dell’infrastruttura.

Vantaggi in termini di costo

Rispetto a un server dedicato, il NAS offre un miglior rapporto costo-capacità, permettendo alle aziende di investire in storage performante senza il sovraccarico di risorse computazionali non necessarie. I vantaggi dei NAS QNAP sono significativi rispetto ai server in molti scenari AI:

• TCO ridotto: Costi totali di proprietà inferiori grazie a minori spese di acquisizione, operatività e manutenzione.
• Licensing semplificato: Assenza di complessi modelli di licenza tipici dei server enterprise.
• Allineamento alle esigenze AI: Investimento mirato sulle capacità realmente necessarie per i carichi di lavoro AI.
• Ammortamento ottimizzato: Cicli di vita più lunghi con possibilità di aggiornamenti incrementali.

Per molte organizzazioni, questi benefici conducono a vantaggi competitivi davvero significativi: diventa concretamente possibile sbloccare risorse per investire nello sviluppo di modelli e applicazioni AI piuttosto che nell’infrastruttura.

Integrazione con AI e Machine Learning

Alcuni NAS avanzati, come il QNAP TS-h1887XU-RP, sono dotati di supporto per acceleratori AI, caching intelligente e ottimizzazione NVMe. Queste funzionalità migliorano l’efficienza nell’elaborazione dei dati di training e inferenza, rendendo il NAS una scelta ideale per ambienti AI intensivi.

In questo modo il NAS vira da semplice repository di dati a componente attivo dell’ecosistema AI, capace di accelerare significativamente i carichi di lavoro.

Conclusioni: Il NAS come asset strategico per l’AI del futuro

Nel panorama dei nuovi scenari AI on-premise, i NAS QNAP si mettono in evidenza come una componente strategica dell’infrastruttura, offrendo il giusto equilibrio tra capacità, performance e costi.

Mentre i server tradizionali continueranno a svolgere un ruolo importante negli ambienti di calcolo intensivo, i moderni NAS QNAP si rivelano particolarmente adatti alla gestione dei dati AI grazie alla loro scalabilità, accessibilità e funzionalità specializzate.

Le soluzioni NAS per il mondo professionale e per le imprese, come quelle offerte da QNAP, rappresentano un investimento strategico per organizzazioni che desiderano creare un’infrastruttura AI on-premise flessibile, efficiente e orientata al futuro. La loro capacità di integrare storage ad alte prestazioni con funzionalità di elaborazione edge, protezione dati avanzata e facilità di gestione, li posiziona come elementi centrali nell’ecosistema tecnologico dell’AI moderna.

In un’era in cui i dati rappresentano il nuovo petrolio dell’economia digitale, investire in un’infrastruttura di storage robusta, scalabile e intelligente non è più un’opzione, bensì vera necessità competitiva.

In collaborazione con QNAP