Armazenamento de Objetos para Cargas de Trabalho de IA
Armazenamento de Objetos para Cargas de Trabalho de IA
O armazenamento de objetos armazena dados como objetos autônomos, em vez de arquivos em pastas ou blocos em um disco. Ele é feito para dados não estruturados: fotos, vídeo, áudio, email, páginas web, leituras de sensores e os embeddings vetoriais que as aplicações de IA produzem.
Um armazenamento de objetos na nuvem distribui esses dados por muitas máquinas, mas permite que você acesse tudo como um único pool por meio de uma API HTTP. Cada objeto contém três coisas: os dados em si, quaisquer metadados que você adicionar e um ID único. Você busca ou analisa qualquer objeto por esse ID, seja qual for o tipo de arquivo.
Amazon S3, o primeiro armazenamento de objetos na nuvem, agora contém mais de 500 trilhões de objetos. Ele se tornou a camada de armazenamento padrão da nuvem.
Como o armazenamento de objetos funciona
Três modelos de armazenamento lidam com dados de maneiras diferentes. Um sistema de arquivos coloca dados em pastas aninhadas. O armazenamento em blocos divide dados em blocos de tamanho fixo em um disco. O armazenamento de objetos mantém cada item inteiro em um contêiner plano chamado bucket, sem pastas.
Para armazenar um arquivo, o sistema pega os dados, adiciona quaisquer metadados que você fornecer e anexa um ID. As aplicações então leem, escrevem e excluem objetos por esse ID por meio de uma API HTTP. Não há caminho de arquivo nem ponto de montagem.
PUT /my-bucket/embedding-batch-042.parquet # armazenar um objeto
GET /my-bucket/embedding-batch-042.parquet # recuperá-lo por ID
DELETE /my-bucket/embedding-batch-042.parquet # removê-lo
A estrutura plana é o que faz o armazenamento de objetos escalar. Você adiciona capacidade adicionando máquinas ao pool, não retrabalhando uma árvore de pastas, então um único bucket pode crescer quase sem limite. Amazon S3, lançado em 2006, definiu a API que o restante da indústria copiou, e Ceph, MinIO e OpenStack Swift são todos compatíveis com S3, assim como as outras grandes nuvens.
| Serviço | Provedor | Padrão de API |
|---|---|---|
| Amazon S3 | AWS | S3 (o padrão de fato) |
| Cloud Storage | Google Cloud | interoperável com S3 + nativo |
| Blob Storage | Microsoft Azure | Nativo + gateways compatíveis com S3 |
| MinIO / Ceph | Auto-hospedado (código aberto) | compatível com S3 |
Principais recursos e limitações
O design do armazenamento de objetos lhe dá um conjunto claro de pontos fortes e um conjunto claro de limites.
Principais recursos
- Escala quase sem limite. Um único bucket comporta quantos objetos você precisar. Você adiciona capacidade gravando mais dados e paga apenas pelo que armazena, sem cluster para dimensionar antecipadamente.
- Durável e resiliente. Armazenamentos de objetos mantêm cópias de cada objeto em várias máquinas, muitas vezes entre data centers ou regiões. Amazon S3 é construído para onze noves (99,999999999%) de durabilidade, com cada objeto armazenado em pelo menos três Zonas de Disponibilidade.
- Barato, com camadas. Os preços por gigabyte ficam bem abaixo do armazenamento em blocos ou de arquivos, e dados frios migram automaticamente para camadas mais baratas.
- Armazena quaisquer dados, com metadados ricos. Um bucket pode conter qualquer tipo de dado não estruturado, e cada objeto carrega metadados que você define. Você pode encontrar e filtrar objetos por esses metadados, seja qual for o tipo de arquivo.
- Aberto e fácil de acessar. Objetos são lidos por meio de uma API HTTP simples. A API S3 é um padrão de fato, então muitas ferramentas leem os mesmos buckets sem conectores especiais.
Limitações
- Mais lento que o armazenamento em blocos. Cada solicitação passa por HTTP, então o armazenamento de objetos não é uma boa opção para trabalhos de baixa latência, acesso aleatório ou bancos de dados transacionais.
- Sem edição no local. Você substitui um objeto inteiro em vez de alterar parte dele, o que torna o armazenamento de objetos inadequado para dados que mudam com frequência.
- Leituras pequenas ficam caras. Uma carga de trabalho que faz muitas leituras minúsculas pode acumular grandes cobranças de API, mesmo quando os dados em si são pequenos.
- Sem busca ou computação integradas. O armazenamento de objetos armazena e entrega bytes. Ele não tem índice, busca nem analytics. Qualquer coisa além de "buscar este objeto por ID" precisa de um mecanismo de consulta por cima. Essa última lacuna é o motivo pelo qual o armazenamento de objetos é a base para dados de IA, mas não pode, por conta própria, servir busca de IA.
Casos de uso e a ponte para IA
A escala, a durabilidade e o baixo custo do armazenamento de objetos fazem dele o local padrão para muitas cargas de trabalho:
- Lagos de dados (a base de armazenamento padrão)
- Backup e recuperação de desastres
- Arquivos de longo prazo
- Armazenamento e entrega de mídia
- Logs e dados de analytics
- Conjuntos de treinamento de ML (os grandes conjuntos de dados com os quais os modelos aprendem)
A busca com IA agora está exigindo que o armazenamento de objetos faça mais do que guardar dados. Embeddings são os vetores numéricos por trás da busca semântica e da geração aumentada por recuperação (RAG). Há enormes quantidades deles, cada um é grande, e armazená-los em um banco de dados especializado fica caro.
Assim, as equipes começaram a manter embeddings diretamente no armazenamento de objetos. O Amazon S3 Vectors, disponível de forma geral desde dezembro de 2025, adiciona armazenamento e busca vetorial nativos ao S3. A AWS afirma que ele reduz o custo de armazenamento e consulta de vetores em até 90% em comparação com bancos de dados vetoriais especializados, comporta até dois bilhões de vetores por índice e responde a consultas frequentes em cerca de 100 milissegundos e a consultas raras em menos de um segundo.
O problema é a velocidade. O armazenamento de objetos agora pode guardar e buscar vetores de forma barata, mas responder a uma busca rapidamente, enquanto os dados permanecem no armazenamento de objetos e nunca são copiados para um armazenamento rápido separado, é a parte difícil.
Armazenamento de objetos na infraestrutura de IA
O armazenamento de objetos tem uma lacuna real para IA: ele não tem como pesquisar a si mesmo. Os embeddings ficam nele de forma barata, mas uma busca por similaridade deixa você com duas escolhas ruins. Copie os dados para um banco de dados vetorial dedicado, e agora você mantém duas cópias, paga duas contas e precisa mantê-las sincronizadas. Pesquise os arquivos brutos sem índice, e isso é lento demais para produção.
A correção é dar ao armazenamento de objetos a única coisa que lhe falta: uma forma de pesquisar os dados onde eles estão. Isso exige três peças, nenhuma das quais vem integrada:
- Índices ao lado dos dados. Índices vetoriais ficam no armazenamento de objetos, ao lado dos dados, em vez de em um sistema separado.
- Leituras que buscam apenas o que precisam. O mecanismo de consulta puxa apenas as páginas de índice e os fragmentos de dados que uma consulta toca, não arquivos inteiros.
- Um cache à frente. Memória ou SSD local fica à frente do armazenamento de objetos para que dados quentes sejam servidos sem uma viagem de ida e volta.
Juntas, essas peças permitem pesquisar o armazenamento de objetos diretamente, em vez de tratá-lo como um armazenamento passivo.
O Zilliz Vector Lakebase é um sistema construído dessa forma. Ele mantém dados e índices no armazenamento de objetos, separados da computação que os consulta. Vários clusters de computação podem ler a mesma cópia dos dados ao mesmo tempo, para atendimento, descoberta ou analytics, sem duplicá-la. Seu recurso External Collections aponta para tabelas de lake que você já possui, seja em Lance, Iceberg, Parquet ou em seu próprio formato Vortex, e executa busca vetorial nelas no local.
No benchmark da Zilliz em uma tabela Iceberg de um bilhão de vetores, a velocidade depende de como os dados são armazenados em cache:
- Sem índice (varredura Spark por força bruta): horas
- Frio (índice recém-criado, em cerca de 20 minutos): ~30 segundos
- Morno (a partir do cache em SSD local): dezenas de milissegundos
- Quente (a partir da memória): milissegundos de um dígito
Como cada consulta carrega apenas as páginas de que precisa, a Zilliz relata que reduz a amplificação de leitura (transferência de dados desperdiçada) em mais de 90%, e seu formato Vortex movimenta 135x menos dados do S3 por leitura do que o Parquet.
Esse padrão é maior do que qualquer produto individual. O armazenamento de objetos está se tornando um lugar onde os dados de IA são pesquisados diretamente, além de ser onde eles são armazenados.
Perguntas frequentes
O armazenamento de objetos é bom para cargas de trabalho de IA?
Sim, para armazenar dados de treinamento, embeddings e artefatos de modelo em escala, onde sua durabilidade, capacidade quase ilimitada e baixo custo compensam. O limite é a velocidade: para pesquisar esses dados rapidamente, você precisa de um índice e computação sobre o armazenamento bruto.
Qual é a diferença entre armazenamento de objetos e um banco de dados vetorial?
O armazenamento de objetos é um repositório geral para quaisquer dados não estruturados, acessados por ID. Um banco de dados vetorial é criado para busca por similaridade em embeddings, com índices ajustados para consultas rápidas de vizinhos mais próximos. Os dois estão convergindo: as equipes mantêm cada vez mais os vetores no armazenamento de objetos e adicionam uma camada de busca acima deles.
É possível executar busca vetorial diretamente no armazenamento de objetos?
Cada vez mais, sim. O AWS S3 Vectors adiciona busca vetorial nativa, e plataformas que apontam para tabelas de lake no local permitem pesquisar dados de armazenamento de objetos sem copiá-los para fora. As consultas rodam mais devagar do que em um índice em memória, mas o custo é muito menor.
Por que data lakes usam armazenamento de objetos?
Um data lake precisa armazenar enormes volumes de dados estruturados e não estruturados de forma barata e durável, em formatos abertos, acessíveis por muitos mecanismos ao mesmo tempo. O pool plano do armazenamento de objetos, endereçado por ID, se encaixa melhor nisso do que o armazenamento de arquivos ou em blocos.
O armazenamento de objetos é mais lento que o armazenamento em blocos?
Para uma única operação, geralmente sim. O armazenamento em blocos oferece latência muito baixa para trabalhos transacionais e de acesso aleatório. O armazenamento de objetos troca isso por throughput, durabilidade e custo em objetos grandes, em sua maioria estáticos, lidos via HTTP. A diferença diminui para grandes leituras sequenciais, mas permanece ampla para leituras pequenas e sensíveis à latência.
Armazenamento de Objetos para IA: Próximos Passos
O armazenamento de objetos é a base sobre a qual o restante da stack de dados de IA é construído. Para ver como uma plataforma vector-native executa recuperação, descoberta e analytics diretamente em dados de armazenamento de objetos, leia From Vector Database to Vector Lakebase ou explore a plataforma Zilliz Cloud.
- Como o armazenamento de objetos funciona
- Principais recursos e limitações
- Casos de uso e a ponte para IA
- Armazenamento de objetos na infraestrutura de IA
- Perguntas frequentes
- Armazenamento de Objetos para IA: Próximos Passos
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