文章发表于：2023年06月19日 09:02:08

　在当今社会，AI数据存储已经不再是什么稀奇事，很多行业都因为使用了AI数据存储，而提高了数据管理能力，带动了行业的发展。不过，AI数据存储是一项人工智能技术，需要考虑的因素比较多，下面就来简单介绍一下。

　　一、工作负载模式

　　AI 数据存储要求因应用程序而异。它们生成不同数量的数据，并具有各种访问要求和 I/O 模式。例如，深度学习应用程序可能需要比基本机器学习应用程序更频繁地访问和处理数据，同时不断将数据添加到现有池中。您必须彻底了解每个工作负载现在和将来的存储要求，并且不要假设任何两个工作负载是相似的。一个典型的 AI 应用程序会经历多个操作阶段，并且存储要求可能因阶段而异。

　　三、数据持久性

　　对于某些 AI 应用程序，数据量并不是唯一的考虑因素。您还必须查看需要保留该数据的时间。一些应用程序需要持续地分析，不断地将新数据注入旧数据，这一过程可能跨越数年，从而产生大量信息。为确保数据在持续时间内存在，除了大量存储容量外，您还需要全面的备份和灾难恢复策略。

　　在评估 AI 应用程序的工作负载模式和可扩展性要求时，请务必考虑诸如必须保留数据多长时间、未来如何访问数据、可以存档哪些数据、何时可以存档和，当然还有在整个生命周期中需要存储的数据量。

　　三、系统性能

　　人工智能解决方案收集、处理、聚合、训练和分析数据。为了对海量数据集执行这些操作，人工智能存储必须快速高效，能够提供必要的吞吐量和 I/O 速率，同时减少延迟和争用。如果存储系统的构建和优化无法满足这些需求，您可能需要数周时间才能完成数据训练阶段的单次迭代。

　　AI数据存储需要考虑的因素已经介绍完了，除了这些之外，还包括数据的局部性、存储类型、跨平台整合等。DDN公司研发的AI数据存储管理平台更加高效便捷，可以保证所有系统都能无缝集成，从而减少维护工作以及潜在的风险。