选择支持 AI/ML 计划的存储

作者：Candida Valois，Scality 美洲区首席技术官，Scality

ML 和 AI 的采用速度很快，这并不令人惊讶，因为它的许多用例都预示着商业洞察和行业转型。普华永道预测，到 2030 年，AI 可能会为全球经济贡献近 16 万亿美元。这相当于当地经济的 GDP 增加 26%。

这些技术需要大量的非结构化数据来运行，这些数据通常以视频、图像、文本和语音的形式存在。这种类型的工作负载需要一种新的数据存储方法；旧方法是不够的。随着这种工作负载的出现，应用程序需要更快地访问大量数据 – 这些数据是在云端、边缘和本地创建的。这些密集的工作负载需要低延迟、支持不同类型和大小的有效载荷的能力，以及线性扩展的能力。

需要一种新的数据交付方法，这种方法是应用程序为中心的，而不是位置或技术为中心。随着 AI/ML 和分析的大规模采用，企业 IT 领导者需要在数据管理和存储方面进行重大转变。

处理所有文件大小

在 AI/ML 工作负载和数据存储方面，组织需要一种可以处理不同类型工作负载的解决方案，无论是小文件还是大文件。在某些情况下，您可能需要处理几十个 terabyte，而在其他情况下，则有很多 petabyte。不所有解决方案都适用于大文件，就像不是所有解决方案都可以处理非常小的文件一样。诀窍是找到一种可以灵活地处理两种文件的解决方案。

可扩展性至关重要

为了确保准确性和速度，组织需要大量的数据集，因为这就是 AI/ML 算法需要来正确训练底层模型的东西。组织希望在容量和性能方面增长，但往往被传统的存储解决方案所阻碍。当他们尝试线性扩展时，他们无法做到。AI/ML 工作负载需要一种可以随着数据增长而无限扩展的存储解决方案。

几百个 terabyte 就会使标准的文件和块存储解决方案达到最大容量；之后，他们就无法扩展。对象存储可以根据需求无限、弹性和无缝地扩展。对象存储与传统存储相比，一个重要的方面是，它是一个完全平坦的空间，在那里没有限制。用户不会遇到传统存储中的限制。

满足性能要求

容量扩展很重要，但这还不够。组织还需要在性能方面线性扩展的能力。不幸的是，许多传统的存储解决方案在扩展容量时会以牺牲性能为代价。因此，当组织需要在容量方面线性扩展时，性能往往会达到瓶颈或下降。

标准存储范式由组织成文件的层次结构组成，包括目录和子目录。当数据容量小时，这种架构效果很好，但随着容量的增长，性能会在某个时候由于系统瓶颈和文件查找表的限制而受到影响。然而，对象存储提供了一个无限的平面命名空间，因此通过简单地添加更多节点，可以扩展到 petabyte 甚至更大。因此，您可以在扩展容量的同时扩展性能。

支持 AI/ML 项目的存储

随着 AI 和 ML 的流行，组织必须采用一种新的存储方法。这一新方法必须使他们能够建立、运行和扩展他们的 AI/ML 计划。AI/ML 训练是一个明确的需求，因此今天有一些企业级的对象存储软件是为满足这一需求而构建的。企业可以从小规模开始，使用一台服务器，然后根据需要扩展容量和性能。这些项目还需要分析应用程序的性能，而快速的对象存储可以提供这一点。此外，对象存储提供了跨多个云和从边缘到核心的完整数据生命周期管理。

企业需要高效地处理数据，对象存储可以通过让应用程序轻松访问本地数据（甚至在多个云中）来实现这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业可以在本地、边缘和多个云中处理数据，对象存储可以支持这一点，并提供低延迟、可扩展性和灵活性，从而成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 计划的强大盟友。企业需要处理数据高效，对象存储通过让应用程序轻松访问本地数据，即使在多个云中，也能做到这一点。其低延迟、可扩展性和灵活性使对象存储成为 AI/ML 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