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（文章來源：云報）
數據是新的生產力,而AI是新的生產工具。當前,雖然各行各業對AI都抱有極高的熱情,但大部分仍停留在PoC甚至觀望的階段。AI規模化落地,數據就是第一只攔路虎:數據在不同的系統、介質和不同存儲空間中不能自由流動。
IBM存儲專家指出,所謂的數據瓶頸,并不是數據總量不夠,而是有效供給不足,即數據沒有“在線”,沒有“整合”,更沒有“流動”!IBM希望利用自己在存儲方面的能力和豐富的實踐經驗,將數據轉變成生產力,讓產業AI可以快速落地,從而促進企業營收的增長。
要將數據轉變成生產力,前提就要保證企業的數據資產可靠、可見、可用,具體來說就是要有效解決以下三大問題:將離線的數據轉為在線的數據,確保數據可用;將離散的數據整合成數據資源池,確保數據可見;將靜止的數據變成流動的數據,確保數據隨需調取。
降低存儲的門檻,讓數據存儲變得簡單、易用、易管理,從而確保數據可用,IBM今年推出的Storwize V5000系列入門級存儲就是一個理想的選擇。它提供了強大的性能以及企業級的功能、可用性和可靠性,并將端到端的NVMe性能優勢融入其中,同時結合IBM Spectrum Virtualize軟件定義存儲豐富的企業級數據服務,能夠滿足AI和數據分析應用對性能、擴展性的嚴苛要求。
將離散數據整合成統一的數據資源池,正是IBM Cloud Object Storage對象存儲的強項。它如同一個萬能的原料倉庫,通過構建一個統一的數據資源池,更經濟、更安全、更大規模地匯聚數據。IBM Cloud Object Storage與IBM Spectrum Scale分布式存儲軟件、IBM Spectrum Protect數據保護解決方案相結合,可以提供混合多云下的備份數據保護的彈性部署,同時具備靈活擴展的能力,并可實現一份數據多站點多活,滿足長期數據在線訪問的要求。數據可見不再是難事。
靜止的數據是沒有價值的,只有讓數據流動起來,實現共享與交換,才能從數據的挖掘中獲得更具價值的洞察。現代化元數據管理軟件IBM Spectrum Discover應運而生,它可以為EB級非結構化數據存儲提供數據洞察。借助IBM Spectrum Discover,企業可以快速抓取、整理和索引數十億個文件和對象的元數據,使得數據科學家、存儲管理員和數據管理員可以有效地對海量非結構化數據進行管理、分類,并從中獲得洞察。今年,IBM Spectrum Discover又新增了多項存儲功能,可以更好地應對AI與混合多云的工作負載,幫助客戶通過AI和數據分析,從更多不同來源與類型迥異的數據中獲取更加深入的洞察力。
在支持AI負載方面,IBM Spectrum Scale展現了絕對的速度能力。IBM Spectrum Scale具有良好的可擴展性、閃存加速性能,以及基于策略的自動存儲分層功能,是高性能、高擴展性的文件、對象、塊和大數據分析的存儲軟件,具備隨地存儲、運行和數據訪問能力。有了IBM Spectrum Scale,速度、可靠性、并發能力同步提升,給AI系統喂數據的供給能力將大大提高。
數據收集、數據組織、數據訓練、數據融合——IBM從數據存儲的角度為AI指明了進階之路。IBM全面而靈活的存儲解決方案,尤其是在軟件定義存儲上的創新,掃除了數據應用過程中的障礙,不僅可以讓數據流動起來,而且可以讓數據流動得更快、更智能,為AI應用提供高效、可靠、安全和具有成本優勢的存儲支撐。
