人工智能和對象存儲,能擦出什么樣的火花?
3)還可將SwiftStack用于數(shù)據(jù)提取,或者數(shù)據(jù)歸檔階段。海量的數(shù)據(jù),采用對象存儲是一個不錯的選擇。
4)維護原有使用習慣
NVIDIA內部大量使用SwiftStack來存儲數(shù)據(jù),幾年下來,習慣已經(jīng)養(yǎng)成,而且猜測數(shù)據(jù)量也非常龐大。通過收購SwiftStack,以免未來受人制肘,也是有可能的。
無論如何,對象存儲在云計算和AI迅猛普及的情況下,一定會迎來它的春天。IDC中國SDS市場數(shù)據(jù)顯示,2019年對象存儲增長率55.3%,是中國軟件定義存儲市場里增速最快的細分領域。
在中國的對象存儲市場中,浪潮的AS13000做出了貢獻。2019年,AS13000對象存儲成功地在某銀行(國內排名前15)總行的影像系統(tǒng)中部署,并實現(xiàn)了同城容災功能。如下圖所示:
浪潮AS13000對象存儲的實際案例
浪潮分布式存儲在不斷迭代的過程中,除了前面提到的同城容災之外,還開發(fā)了大量的其他高級特性。一是小對象聚合。浪潮對象存儲針對海量小文件場景,通過小對象聚合,節(jié)約HDD的磁盤IO,提升存儲效率。二是讀Cache加速。在卡口圖片、AI計算場景,通過讀Cache加速提升數(shù)據(jù)讀取效率。三是元數(shù)據(jù)檢索。在存儲系統(tǒng)內集成索引引擎,實現(xiàn)根據(jù)對象元數(shù)據(jù)多條件模糊檢索對象的技術,有效地提升了海量非結構化數(shù)據(jù)中“大海撈針”的效率。四是企業(yè)級WORM,滿足企業(yè)客戶數(shù)據(jù)的法規(guī)性要求,結合應用特點,靈活設置寬限期和保護期。此外,還有存儲OS加固、桶策略配置等等。
展望未來
受“新冠疫情”影響,在線化、數(shù)字化、分散化、自動化等新形態(tài)新模式,也對AI、大數(shù)據(jù)中心(含計算、存儲、網(wǎng)絡和安全)等的發(fā)展提出了迫切的需求。
疫情趨勢預測、風險預警、醫(yī)療資源和物質的預測和調配,要做到快速、準確、科學的判斷,需要和AI結合。
另外,非接觸的服務和工作、自動化、快速分析決策和響應的需求等,將會爆發(fā)。例如,人臉識別(包括免摘口罩的人臉識別)、AI輔助診斷、應急管理、安防監(jiān)控、知識圖譜、基因研究、醫(yī)藥研發(fā)、金融服務、智能配送、各行各業(yè)的無人值守(例如零售)、物流運輸、個人畫像、軌跡追蹤、輿情分析等等。
我們相信,作為新基建的一部分,包含AI和存儲在內的信息基礎設施將迎來更好更快的發(fā)展。

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