AIGC浪潮的袭来，人们真正意识到AI给生产力带来的巨大飞跃，AI大模型成为行业用户重点关注的对象。
AI工作的负载不同于以往任何处理过的IT负载，具有全新的特点，它面对的是海量的非结构化数据集，需要极高的随机访问性能，极低延时以及大规模存储容量。
尽管AI时刻在推动存储发展，但是想要进一步激活存储潜力，仍需要解决AI场景下，存储容易面临的挑战。
那么AI对存储提出了怎样的挑战?
海量非结构化数据存储
AI业务中除了个别业务场景主要针对结构化数据进行分析外(例如消费记录、交易记录等风险控制、趋势预测场景)，大多数场景需要处理的是非结构化数据，例如图像识别、语音识别、自动驾驶等，这些场景通常使用的是深度学习的算法，必须依赖海量图片、语音、视频的输入。
数据共享访问，对数据访问接口有一定要求
多个AI计算节点需要共享访问数据。由于AI架构需要使用到大规模的计算集群(GPU服务器)，集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。能实现共享访问的通常有对象存储和文件存储。从AI应用框架的角度看，文件接口是最友好的存储访问方式。
读多写少
AI数据特点是读多写少，要求高吞吐、低延时。深度学习过程训练中，需要对数据进行训练，以视觉识别为例，它需要加载数千万张，甚至上亿张图片，针对图片使用卷积神经网络、ResNet 等算法，生成识别的模型。
完成一轮训练后，为了减少图片输入顺序的相关性对训练结果带来的影响，会将文件次序打乱之后，重新加载，训练多个轮次(每个轮次称之为epoch)。这就意味着每个 epoch 都需要根据新的顺序加载数千万、上亿张图片。图片的读取速度，即延时，对完成训练过程的时间长短会造成很大影响。
“工欲善其事，必先利其器”，要想发挥出AI人工智能技术的最大威力，解决存储挑战就成为企业构建强有力的IT基础设施的重要一环。
有哪些数据存储解决方案，能满足以上AI大规模应用的需求呢?
百代OSS国产新一代可信存储系统——AI浪潮下的国产自主数据存储解决方案
百代OSS所具备的几大特性非常契合AI应用的综合需求。
首先百代OSS采用大型系统小型化搭建思路，支持分布式融合存储，且具备高扩展能力、高可靠性等优势，可以完美应对AI海量数据带来的种种挑战。
第一大特征多元融合
百代OSS分布式融合存储第一个重要的特征就是多元融合，融入大数据协议，利用协议融合免去数据复制，让数据处理的效率大幅提升，满足AI应用的处理需求。
第二大特征智能敏捷
虽然当前数据量爆炸性的增长，但是被用来分析的数据量依然很小。相关数据显示，已获取数据的平均留存率仅为2%，大量数据从未被分析和利用，百代OSS分布式融合存储能够实时、智能地处理数据，满足各种AI应用带来的性能需求。
第三大特征数据安全
随着AI应用走向普及，各种安全问题也随之暴露，作为数据最后一道防线，百代OSS数据保护能力强大，多个备份目的地，包括本地或异地 NAS、服务器、公有云、私有云等。
灵活排程，将备份任务计划为每天或每周自动启动;适用云存储，选择云存储或云对象存储作为备份目的地。
支持多系统平台的备份尤其针对 Windows;不仅支持文件备份及一键恢复，还支持操作系统的备份与恢复，且可灵活对每个备份节点进行恢复;私有云数据保护平台通过连续主动的数据备份，将重要数据备份至存储。
第四大特征高性能、高规格、高性价比
采用更好的硬件配置和工业设计，保证系统拥有良好抗震动、散热和设备稳定性。从小核 CPU 到大核到分布式，为用户不同的业务提供多样化的硬件选择。
合理的价格，高端的用料和做工，保证产品的高性价比。
完善、易用的 虚拟化工具，既有轻量的容器化应用，也有完整的虚拟机体系，极大节约了用户的硬件成本。充分利用百代OSS完善的存储和网络体系，存储系统虚拟化轻松实现容器、host、本地网络里设备和外网对内网的访问和互联互通。
写在最后
或许很难预测未来的存储技术究竟是怎么样的，但是我们可以肯定的是，未来AI将持续驱动存储发展。
我们希望百代OSS能够提供关于AI业务对存储实际需求的观察和洞见，帮助客户落地AI业务，提供AI存储产品的优化方案。
