人工智能存储

什么是 AI 存储？

随着 AI 技术在各领域的普及，对 AI 工作负载存储解决方案的需求日益增长。我们在此重点说明 AI 存储在管理数据密集型工作、辅助进行模型推理和训练以及解决任何相关问题方面的价值。

• AI 存储与数据密集型工作负载：AI 的数据聚合和数据准备阶段涉及大量数据，需要较高的存储容量。要管理 AI 工作负载产生的大量数据并实现流畅的访问和处理，有效的存储解决方案至关重要。
• AI 模型推理和训练中的存储：AI 训练、调优和推理阶段对性能的要求最高。AI 数据管道的这些阶段必须使用有效的存储解决方案，为读写操作提供高性能。必须快速检索和存储用于 AI 模型训练的大型数据集，以便重复训练模型，包括检查点。准确的推理预测和判断需要实时数据。有效的 AI 存储解决方案可快速检索和处理数据，提高训练和推理活动的性能。
• AI 工作负载带来的存储挑战：可扩展性、性能和数据管理是 AI 存储面临的一些问题。为了支持不断增长的 AI 数据集，存储系统必须能够轻松扩展。处理 AI 工作负载需要高性能存储。AI 存储部署还必须包含数据缩减功能，包括重复数据删除和压缩，以最大限度提高存储效率并节省成本。同时，数据安全和监管合规性也构成了额外障碍。必须解决这些难题才能充分发挥 AI 和 ML 应用的潜力。

随着企业不断将 AI 集成到其运营中，选择正确的存储解决方案变得至关重要。选择 AI 存储时需要分析 AI 工作负载需求以及评估存储解决方案。

• 选择 AI 存储：在选择 AI 存储解决方案时，可扩展性、性能、数据管理功能和安全功能都是重要的考虑因素。在选择最佳存储选项时，了解 AI 工作负载的特定需求至关重要。
• AI 工作负载存储要求：AI 工作负载需要的存储系统应该能够管理、处理和访问海量数据、提供高性能，并能够扩展以处理不断扩大的数据集。这些存储解决方案还应具有重复数据删除、压缩和加密等功能，以最大限度地提高效率和数据安全性。
• AI 存储解决方案：有几种 AI 存储选项可供选择，包括基于云的存储服务、专业 AI 存储方案和传统存储系统。可扩展性、性能、成本效益和 AI 框架兼容性这些因素都有助于您根据 AI 需求选择最佳的存储解决方案。

随着数据安全和合规性问题的出现，AI 存储在数据安全和监管合规性方面的重要作用越来越突出：

• 数据保护和加密：加密和控制敏感 AI 数据的访问权限对于防止意外访问和数据泄露非常重要。这可确保数据在其整个存储生命周期内的机密性和完整性。
• 合规与监管要求：要遵守各行业专属的监管条例及隐私相关法规，需配备审计追踪、数据驻留管控、加密密钥管理等功能，这些均为智能存储落地部署的必备条件。
• AI 数据的安全性：增强 AI 数据安全性的措施包括主动威胁检测、异常检测和漏洞评估。持续监控和及时响应机制对于最大限度降低风险并防范潜在网络攻击或数据泄露也至关重要。

由于 AI 不断发展，研究 AI 存储的趋势至关重要，这样才能跟上存储进步的步伐。

• AI 存储进步：各种存储技术创新（如 NVMe 固态硬盘、存储级内存 (SCM) 和持久型内存等）提高了存储速度和容量。这使得 AI 能够快速访问、处理和存储数据。
• AI 存储与边缘计算：边缘计算需要面向边缘环境的去中心化 AI 存储解决方案。这些解决方案有利于在更接近数据源的地方实时处理和分析数据，降低了延迟和带宽需求。
• 新兴 AI 存储：针对 AI 优化的存储架构、存储即服务提供商和 AI 驱动型存储管理平台都是为 AI 工作负载设计的专业存储解决方案。这些解决方案满足了 AI 应用的需求，包括数据管理、可扩展性和性能。