22 juli 2026
De komende jaren worden NVMe-gebaseerde storage, object storage en AI-geoptimaliseerde opslagarchitecturen dominant in enterprise-omgevingen. NVMe verdringt SATA en SAS als standaard voor snelle opslag, terwijl object storage de voorkeur krijgt voor grootschalige, ongestructureerde data. De keuze tussen block-, file- en object storage blijft afhankelijk van de workload. Wie nu investeert in schaalbare, snelle storage legt een stevige basis voor AI, HPC en cloudworkloads in de komende vijf jaar.
Veel organisaties draaien nog op SAS- of SATA-gebaseerde opslag die prima werkte voor traditionele databases en fileservers, maar die een bottleneck wordt zodra je AI-training, realtime analytics of zware virtualisatie uitvoert. De latency van oudere storage is simpelweg te hoog voor de datastromen die moderne workloads vereisen. Het resultaat: GPU’s die wachten op data, trage inferentie en hogere kosten per berekening. De concrete stap die dit oplost, is overstappen naar NVMe-gebaseerde storage, eventueel gecombineerd met een tiered storage-strategie waarbij alleen de meest actieve data op de snelste media staat.
Block storage, file storage en object storage hebben elk hun eigen sterke punten. Organisaties die één type opslag gebruiken voor alle workloads betalen te veel, missen prestaties of lopen vast op schaalbaarheid. Een videoplatform dat block storage gebruikt voor archivering, of een AI-omgeving die file storage inzet voor modeltraining, draait op een architectuur die niet past bij de data. De oplossing is een bewuste keuze per workload: definieer welk type data je opslaat, hoe vaak je het benadert en hoe snel je het nodig hebt. Op basis van die analyse kies je het juiste opslagtype, of een combinatie.
De belangrijkste storage-technologieën van dit moment zijn NVMe-SSD’s, object storage-platforms, software-defined storage en storage-class memory, zoals Optane-opvolgers. NVMe levert de hoogste snelheid voor actieve workloads, object storage schaalt kostenefficiënt voor grote hoeveelheden ongestructureerde data, en software-defined storage geeft je flexibiliteit, onafhankelijk van de hardware.
Daarnaast wint storage-class memory terrein als tussenlaag tussen DRAM en traditionele SSD-opslag. Het biedt lagere latency dan NAND-flash en een hogere capaciteit dan werkgeheugen, wat het interessant maakt voor databases en AI-inferentie waarbij snelheid en persistentie beide belangrijk zijn.
Hybride flash-arrays, waarbij SSD en HDD worden gecombineerd op basis van toegangsfrequentie, blijven relevant voor organisaties die kostenefficiënt willen opschalen zonder volledig over te stappen op all-flash. De keuze hangt af van je workload, budget en groeiplannen.
NVMe wordt de standaard voor enterprise storage omdat het protocol direct communiceert via PCIe in plaats van via de SATA- of SAS-controller. Dit verlaagt de latency drastisch en verhoogt de doorvoersnelheid meerdere malen ten opzichte van oudere interfaces. Voor omgevingen met hoge IOPS-eisen, zoals databases, virtualisatie en AI, is het verschil direct merkbaar.
Traditionele storage-protocollen zoals SATA en SAS zijn ontworpen voor draaiende schijven en brengen overhead mee die bij SSD’s niet nodig is. NVMe elimineert die overhead. Waar SATA maximaal 32 wachtrijen van 32 commando’s ondersteunt, biedt NVMe tot 65.535 wachtrijen met elk 65.535 commando’s. In de praktijk betekent dit dat NVMe-opslag parallelle verzoeken veel efficiënter afhandelt.
De prijzen van NVMe-SSD’s zijn de afgelopen jaren gedaald, al zorgen schaarste en grote inkopers in de markt voor fluctuaties. Toch is de prestatie-per-euroverhouding inmiddels zodanig dat NVMe voor vrijwel elke nieuwe enterprise storage-investering de logische keuze is.
Block storage slaat data op in vaste blokken zonder metadata, ideaal voor databases en virtuele machines. File storage organiseert data in een mappenstructuur en werkt goed voor gedeelde netwerkomgevingen. Object storage bewaart data als losse objecten met uitgebreide metadata, geschikt voor grote hoeveelheden ongestructureerde data zoals video, back-ups en AI-datasets.
Block storage geeft je de laagste latency en de meeste controle over hoe data wordt opgeslagen en benaderd. Dat maakt het de voorkeursoptie voor transactionele systemen zoals SQL-databases en VM-images. Het nadeel is dat het minder goed schaalt voor grote hoeveelheden data en dat je zelf een bestandssysteem bovenop moet bouwen.
Object storage schaalt vrijwel onbeperkt horizontaal en is ontworpen voor ongestructureerde data die je niet constant wijzigt, maar wel snel wilt terugvinden. Denk aan back-ups, logbestanden, mediabibliotheken en trainingsdata voor AI-modellen. De toegang verloopt via een API, wat het minder geschikt maakt voor toepassingen die een traditioneel bestandssysteem verwachten.
File storage zit er qua gebruik tussenin. Het werkt goed voor gedeelde werkomgevingen, NAS-systemen en toepassingen die een mappenstructuur verwachten. Het schaalt minder goed dan object storage bij zeer grote volumes en is langzamer dan block storage bij intensieve I/O-werklasten.
AI vergroot de vraag naar storage op drie manieren: meer volume voor trainingsdata, hogere snelheidseisen voor het inladen van data tijdens training en inferentie, en meer behoefte aan snelle opslag dicht bij de GPU. Dit drijft de vraag naar NVMe-opslag, storage-netwerken met hoge bandbreedte en schaalbare object storage-platforms voor datasets.
Het trainen van grote taalmodellen en vision-modellen vereist toegang tot terabytes of zelfs petabytes aan data. Die data moet snel beschikbaar zijn, want een GPU die wacht op storage is een GPU die geld kost zonder iets te doen. Dit maakt de combinatie van snelle lokale NVMe-opslag voor actieve datasets en object storage voor archivering en minder actieve data steeds gebruikelijker.
Bij inferentie, het daadwerkelijk uitvoeren van een getraind model, speelt latency een grotere rol dan bij training. Hier wint storage-class memory aan belang, omdat het modelgewichten snel in het geheugen kan laden. Organisaties die on-premise AI uitrollen, merken dat storage net zo goed gepland moet worden als de GPU-infrastructuur zelf.
Overstappen naar een nieuwe storage-technologie is zinvol als je huidige opslag aantoonbaar een bottleneck vormt voor de prestaties, als je schaalbaarheidsplafond in zicht is, of als de beheerskosten van verouderde systemen hoger worden dan de investering in vervanging. Een migratie puur vanwege technologische nieuwheid is zelden de moeite waard.
Concrete signalen dat een overstap gerechtvaardigd is: I/O-latency die applicatieprestaties beperkt, storagecapaciteit die niet meer meegroeit met de datagroei, of een platform dat geen ondersteuning meer biedt voor nieuwe protocollen zoals NVMe-oF of S3-compatibele object storage. Ook het uitfaseren van legacy hardware, waarbij vervangende onderdelen schaars of duur worden, is een goede reden.
Een gefaseerde aanpak werkt in de meeste gevallen beter dan een volledige migratie in één keer. Begin met de workloads die het meest profiteren van snellere of schaalbaardere opslag, valideer de prestaties en breid daarna verder uit. Zo beperk je het risico en kun je de investering spreiden.
De beste storage-technologie voor jouw datacenter hangt af van je workloadmix, groeiplannen en budget. Voor transactionele databases en virtualisatie is NVMe block storage de sterkste keuze. Voor grote hoeveelheden ongestructureerde data of AI-datasets past object storage beter. Hybride architecturen combineren beide en geven je flexibiliteit zonder onnodige kosten.
Een goed startpunt is het in kaart brengen van je huidige en verwachte workloads: hoeveel data verwerk je actief, hoe snel moet die data beschikbaar zijn, en hoe snel groeit je totale datavolume? Op basis van die vragen kun je bepalen welke opslaglaag je nodig hebt en welke capaciteit je over drie tot vijf jaar verwacht.
Bij NCS helpen we organisaties al 38 jaar bij het kiezen en configureren van de juiste storage-oplossingen, volledig op maat voor hun situatie. Of je nu een nieuwe infrastructuur opbouwt of een bestaande omgeving wilt uitbreiden, we denken graag met je mee. Bekijk onze storage-oplossingen of neem direct contact op voor advies zonder omwegen.
Start met een grondige inventarisatie van je huidige workloads: meet de I/O-latency, doorvoersnelheid en capaciteitsbenutting van je bestaande systemen met tools zoals iostat, Iometer of de monitoring die bij je storage-platform wordt geleverd. Kijk vervolgens waar knelpunten zitten — hoge wachttijden, volle schijven of toenemende beheerskosten zijn concrete signalen. Op basis van die meting kun je gericht bepalen welke workloads het meest profiteren van een upgrade naar NVMe of een overstap naar object storage.
Een veelgemaakte fout is ervan uitgaan dat een NVMe-upgrade automatisch betere prestaties oplevert zonder de rest van de stack aan te passen. Als je netwerk, HBA's of applicatieconfiguratie niet zijn afgestemd op de hogere snelheden van NVMe, blijft de winst beperkt. Daarnaast onderschatten organisaties vaak de warmteontwikkeling en stroomvereisten van all-flash NVMe-arrays, wat tot problemen in bestaande serverruimtes kan leiden. Plan de migratie daarom integraal: hardware, firmware, drivers én applicatielagen.
Object storage is zeker geschikt voor on-premise omgevingen. Platforms zoals MinIO, Ceph en Dell ECS bieden S3-compatibele object storage die je volledig in eigen beheer kunt draaien. Dit is aantrekkelijk voor organisaties met strikte data-sovereigniteitsvereisten, hoge egress-kosten in de cloud, of grote volumes aan ongestructureerde data zoals AI-trainingssets en back-ups. On-premise object storage geeft je de schaalbaarheidsvoordelen van cloudopslag zonder de afhankelijkheid van een externe provider.
Bij een tiered storage-strategie verdeel je data over opslaglagen op basis van hoe vaak en hoe snel je die data nodig hebt: NVMe voor actieve, latency-gevoelige data (tier 0/1), SAS of SATA SSD voor minder frequent gebruikte data (tier 2), en object storage of tape voor archivering (tier 3). In de praktijk kun je dit automatiseren via storage-software die data automatisch verplaatst op basis van toegangsfrequentie — dit heet automated storage tiering (AST). Stel drempelwaarden in op basis van je eigen toegangspatronen en valideer na een paar weken of de data zich op de verwachte laag bevindt.
NVMe over Fabrics (NVMe-oF) is een protocol dat de lage latency van NVMe uitbreidt over een netwerk, zodat meerdere servers toegang krijgen tot gedeelde NVMe-opslag met vrijwel dezelfde snelheid als lokaal aangesloten schijven. Het is relevant zodra je NVMe-prestaties nodig hebt in een gedeelde of hyperconverged omgeving, zoals bij grote AI-clusters, HPC-workloads of schaalbare databaseomgevingen. NVMe-oF kan worden uitgerold over RDMA-netwerken (RoCE of InfiniBand) of over TCP, waarbij de TCP-variant eenvoudiger te implementeren is in bestaande Ethernet-infrastructuren.
Kostenbeheersing begint bij het voorkomen van over-provisioning: schaf niet meer snelle opslag aan dan je daadwerkelijk nodig hebt voor actieve workloads, en gebruik goedkopere opslaglagen voor data die minder frequent wordt benaderd. Evalueer ook de total cost of ownership (TCO) in plaats van alleen de aanschafprijs — energieverbruik, beheersinspanning en licentiekosten voor storage-software tellen zwaar mee over een periode van vijf jaar. Software-defined storage kan helpen om hardwarekosten te drukken door gebruik te maken van commodity-hardware in plaats van propriëtaire systemen.
Storage is in een on-premise AI-infrastructuur net zo kritisch als de GPU's zelf: een GPU die wacht op data levert geen rekenkracht. Voor training heb je snelle, parallelle toegang tot grote datasets nodig, wat NVMe-opslag of een high-performance parallel filesystem zoals GPFS of Lustre vereist. Voor inferentie is lage latency bij het laden van modelgewichten essentieel, wat storage-class memory of NVMe-opslag dicht bij de GPU het meest geschikt maakt. Plan storage en GPU-capaciteit daarom altijd samen, en zorg dat de opslagbandbreedte niet de zwakste schakel in je AI-pipeline wordt.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl
GPU-servers verwerken duizenden berekeningen parallel — ontdek wanneer ze onmisbaar zijn voor jouw organisatie.
Wat is een AI-server en wanneer heb je er een nodig? Ontdek de techniek, hardware en toepassingen.
