如何选择正确的AI存储解决方案？

人工智能和数据是密不可分的。2022年IBM全球人工智能采用指数指出，大多数企业从 20-50 个以上的数据源获得数据，5% 的受访者超过了 1000 个。这是一个很大的数据! 然而，数据本身是没有用的。你需要做清理和准备的工作，以及分析它以提取洞察力。人工智能只是这项工作的工具。公司要处理来自许多不同来源的大量数据，他们需要利用人工智能驱动的软件来使分析变得可行。但运行 AI 软件和 ML 算法意味着你需要快速的存储来处理。根据你的 IT 基础设施和你正在处理的数据量，训练一个机器学习模型可能需要几个小时到几天的时间。这个时间跨度受到处理能力、存储延迟和网络速度等因素的显著影响。由于速度是一个主要瓶颈，我们将考虑哪些存储解决方案是人工智能的理想选择。

对人工智能存储的5个要求

存储的选项比以往任何时候都更快、更紧凑。值得再次提及的是，人工智能及其子集（机器学习和深度学习）是依靠数据生存的。出于这个原因，系统必须是可扩展的、具有成本效益的、安全的、与地点无关的，并为混合存储而构建。这些属性对你的存储选择分别意味着什么？

1.可扩展性。人工智能需要大量的数据集，所以存储解决方案需要能够相应地扩展。谷歌的Inception V3模型包含不到2400万个参数，需要大约120万个数据点（在这种情况下，标记的图像）来进行图像分类的训练。如果没有可扩展的存储解决方案，管理如此规模的数据集是不可能的。为了提高可扩展性，IT团队必须利用他们可以轻松部署的模块化存储选项和灵活的存储结构，如基于对象的存储。

2.低延迟。由于人工智能需要如此多的数据处理，速度是良好存储的最重要特征。AI存储使用固态硬盘和NVMe闪存的组合，提供超低延迟但密集的存储。这种组合将确保你的训练工作不会因为存储速度而出现瓶颈。

3.数据冗余。人工智能应用程序可能会处理PB级的数据，这可能使传统的备份策略面临挑战。尽管如此，数据必须得到保护。组织管理的一种方式是使用对象存储，其设计中内置了冗余。虽然仍然建议对关键任务数据进行异地备份，但对象存储的能力可以减轻你对数据可靠性的许多担忧。

4.地点不固定。从事人工智能和深度学习的团队经常使用内部设备和云基础设施的组合。他们选择这种方法是因为远程团队、可扩展性和成本使混合计算对完成工作至关重要。混合计算允许企业在内部处理敏感数据或需要较低延迟的数据，并将其余部分卸载到云端。这就是为什么企业内部的硬件应该很容易与云计算解决方案整合，以简化进出云计算的数据流。

5.灵活的存储。数据集有不同的性能要求，存储解决方案必须足够灵活，以满足你的人工智能的需求。团队不采用一刀切的方法，而是尽最大努力用混合架构定制解决方案，帮助他们实现项目目标。灵活的系统混合了存储驱动器的类型，使团队能够为工作优化存储而不失时机。

根据您的业务需求匹配AI存储解决方案

人工智能使企业能够做出数据驱动的决策，使业务流程自动化，更有效地预测，等等。然而，为了利用其力量，团队必须从越来越多的来源引入数据。为人工智能优化的存储将提供有效运行人工智能软件的容量和速度。人工智能是为你的业务获得数据驱动的洞察力的关键。但考虑开发基础设施来支持它可能是令人生畏的。你不必独自做这件事。联泰集群帮助企业建立定制的存储解决方案，以运行他们的人工智能，并轻松地进行扩展。如果你想了解更多关于定制解决方案如何帮助你使你的投资更进一步，请今天与我们的团队交谈。