最佳 AI 存储服务

AI 存储服务提供高度可扩展、耐用和高性能的基础设施，专为大规模 AI 和机器学习工作负载而设计，提供对象和文件存储、快速数据访问以及与 AI 平台集成等功能，以管理用于模型训练和推理的大量数据集。

主要提供商包括 NetApp、Dell、Pure Storage、VAST Data 和 WEKA，其服务通常利用 SSD、NVMe 和数据缩减等技术来实现最佳速度和效率。

AI 存储的主要特征包括：

• 高可扩展性和耐用性：旨在处理人工智能所需的庞大、不断增长的数据量，其系统可以从 TB 扩展到 EB，并且具有高度的弹性。
• 高性能： 采用 SSD 和 NVMe 等技术，实现低延迟和高吞吐量，确保对 AI 训练和推理至关重要的快速数据访问。
• 数据减少： 采用重复数据删除和压缩等技术，有效管理数据，减少存储空间，降低成本。
• 专用架构： 利用对象存储、并行文件系统和其他可扩展架构来分发数据并支持 AI 应用程序的并行处理。
• AI 原生集成：与 AI/ML 平台和工具无缝集成，例如 Google 的 Vertex AI、Snowflake 的 AI Data Cloud 等，允许直接使用存储的数据。
• 数据安全： 实施强大的安全措施，包括访问控制和加密，以保护敏感的 AI 数据集并确保数据完整性。

随着人工智能部署在各个行业的增长，传统网络存储的局限性变得明显。AI 存储服务通过优化数据布局、整合高级缓存和利用并行性来最大限度地减少延迟和最大化吞吐量来弥合这一差距。

AI 存储服务的一个定义特征是它们能够随着数据量的增加而无缝扩展，由于 AI 数据集的规模不断扩大，这一点至关重要。这些系统旨在允许组织按需添加存储容量，而不会中断服务或进行复杂的迁移。这种灵活性至关重要，因为训练和推理数据的快速积累将迅速超越传统的存储限制。

耐用性与可扩展性密切相关，确保数据在很长一段时间内保持完整并可访问。AI 存储解决方案通常采用冗余数据放置、纠错和自动故障转移机制，以防止因硬件故障或损坏而导致数据丢失。这些功能的组合形成了一个弹性的存储骨干，可以支持持久的、关键任务的 AI 项目。

性能是 AI 存储服务的核心，因为 AI 工作负载，特别是训练大型模型，通常需要持续的高吞吐量数据流。这些平台针对低延迟访问和并行数据流进行了优化，因此计算不会停止等待输入。为了适应这一点，NVMe 闪存、高速网络和高级文件或对象系统等技术直接集成到存储架构中。

同样重要的是将数据高效地提供给多个 GPU 或处理节点，从而避免可能降低昂贵的 AI 硬件回报的瓶颈。AI 存储服务使用智能缓存、预取和工作负载感知算法持续监控和优化性能，以确保管道全速运行。

AI 存储解决方案通常支持数据缩减，以帮助管理存储大型数据集的成本。重复数据删除、压缩和纠删编码等方法有助于最大限度地减少存储占用空间，同时保持数据完整性。在处理 AI 项目中通常使用的大量图像、视频帧和日志文件时，这一点非常重要。

数据减少还可以减轻网络基础设施的负担，从而在存储和计算节点之间更快地移动训练和测试集。这使组织能够从现有投资中获得更多价值，推迟或消除对持续扩展或昂贵硬件升级的需求。

与传统存储不同，AI 存储服务通常构建在专门的架构上，直接支持机器学习和深度学习工作流的独特需求。这可能涉及使用并行文件系统、动态移动"热"和"冷"数据的分层存储，或直接与 GPU 服务器集成以优化数据处理路径。

由于 AI 工作负载具有高度可变的读写模式，因此这些专门的架构必须具有自适应性和智能性。它们优先考虑对不可预测的工作负载的快速响应，通常嵌入遥测和分析功能，以根据当前使用情况自动调整存储性能和布局。随着新用例的出现，这些架构不断发展，以支持最新的 AI 框架和硬件加速器。

AI 存储服务越来越多地被设计为与流行的 AI 和数据分析平台（例如 TensorFlow、PyTorch 和分布式训练编排工具）进行本地集成。API 级支持和插件减少了部署数据管道的摩擦，允许从数据接收和预处理到模型部署的无缝工作流程。

原生集成加快了洞察时间，简化了数据科学团队的整体管理。这种集成还可以更深入地了解数据移动和利用模式，从而实现更智能的数据放置和工作流自动化。

AI 存储服务中的数据安全解决了存储敏感训练数据、知识产权和个人信息所带来的隐私、合规和治理挑战。静态和传输中的加密是标准的，以防止未经授权的数据访问。基于角色的访问控制和审核功能进一步确保只有授权用户和服务才能检索或修改数据。

现代 AI 存储解决方案还通过支持法规合规认证（如 HIPAA 或 GDPR）以及利用异常检测来标记异常数据访问模式来应对新出现的威胁。自动化的数据保护和备份例程可保留数据历史记录，而与身份管理平台的集成可实现对访问的集中控制。

NetApp 提供了一个全面的 AI 存储解决方案，旨在支持整个 AI 生命周期，从数据收集和准备到训练、推理和归档。其统一平台可在本地、混合和多云环境中无缝集成，为 AI 工作负载提供灵活性和可扩展性。NetApp 利用其 ONTAP 数据管理软件，提供高性能、数据保护和操作简便性。

主要功能包括：

• 统一 AI 数据平台：将文件、块和对象存储整合到单个平台下，确保跨本地和云环境的无缝数据管理。
• 混合云和多云就绪： 提供与主要云提供商的原生集成，为混合云和多云 AI 工作流程实现灵活的部署和数据移动。
• 高性能和可扩展性： 提供低延迟、高吞吐量的数据访问，以大规模满足 AI 和机器学习工作负载的需求。
• 数据保护和安全： 包括高级数据保护功能，如快照、复制和加密，以保护关键的 AI 数据。
• 简化管理：通过 NetApp ONTAP 和 Cloud Manager 实现集中控制，实现自动化工作流程、高效资源分配和简化操作。

局限性（由 G2 用户报告）：

• 初始设置：一些用户报告说，NetApp 提供的产品培训有助于正确配置和优化 AI 工作负载。
• 管理工具的学习曲线： 一些用户提到，掌握 NetApp 数据管理界面（例如 ONTAP）需要一段时间，尤其是对于那些刚接触该平台的用户。
• 有限的小文件优化： 一些审阅者指出，NetApp 对于涉及大量小文件的工作负载的性能可能与专门针对较小卷的 AI 存储解决方案不匹配。

来自 NetApp 的 AI 存储解决方案非常适合寻求统一、可扩展和安全平台以支持其 AI 计划的组织，尽管潜在用户在评估平台时应考虑设置的复杂性和成本。

Pure Storage 提供跨越本地和公共云的统一、即服务存储平台。它将块、文件和对象存储整合到具有集中控制和自动化的通用操作系统下。该平台使用 Evergreen 架构进行无中断升级，并通过 Pure1 和 Pure Fusion 进行管理。它是通过订阅提供的专有堆栈，将采用与供应商锁定相关联。

主要功能包括：

• 统一数据平台： 为本地和云提供一个具有通用 OS 的平台，支持块、文件和对象协议。
• 即服务交付：通过自动配置、扩展和更新提供按需容量和数据服务，无需手动维护和计划内停机任务。
• 智能控制平面：使用 Pure1 和 Pure Fusion 进行集中管理，实现跨环境的可见性、自动化工作流程、自助服务升级和异常警报。
• Evergreen 架构：支持无中断组件更换和 Purity OS 升级，延长阵列生命周期，避免在硬件或软件更改期间进行迁移。
• 弹性和数据服务： 提供数据减少、保护、安全和高可用性目标，以及备份、灾难恢复和与 SLA 支持的交付的云集成。

局限性（由 G2 用户报告）：

• 成本高且不断上升：用户经常提到 Pure Storage 价格昂贵。虽然许多人看到了强劲的投资回报，但定价可能成为小型组织的障碍。一些人还指出，成本随着时间的推移而增加，这与更广泛的存储市场趋势相反。
• 移动和离线访问受限：少数用户报告说，从移动设备访问某些文件或离线工作时遇到困难。这些限制可能会影响依赖灵活性或实时移动访问的工作流程。
• 高级功能的界面限制： 创建快照和执行某些文件操作可能更直观。一些用户表示，需要为这些任务提供更简单的管理工具。
• 缺乏精细控制选项：审阅者注意到无法直接从桌面限制特定 LUN 或执行某些操作。这些限制可能会影响需要精细性能控制或桌面集成的环境。

WEKA 提供专为 AI、机器学习和深度学习工作负载构建的高性能软件定义数据平台。WEKA 将多种存储类型整合到一个跨本地和云环境无缝工作的统一系统中。但是，它始终专注于训练，不支持完整的 AI 生命周期。

主要功能包括：

• 统一 AI 数据平台：支持单个平台上的整个 AI 管道，将文件和对象存储与 POSIX 合规性相结合
• 云原生和本地就绪：可部署在公共云和本地基础架构中，以实现灵活的混合 AI 操作
• 高吞吐量和低延迟：为 TB 到艾字节级的性能密集型 AI 工作负载提供快速、一致的数据访问
• 针对小型文件工作负载进行了优化：有效处理大量小型文件，克服了传统存储系统的局限性
• 简化 AI DataOps：集成计算、存储和快速网络，以加速 AI 数据移动和模型迭代周期

局限性（由 G2 用户报告）：

• 高成本：用户提到 WEKA 比一些竞争解决方案更昂贵。虽然性能值得称赞，但对于预算有限的团队来说，定价可能是一个问题。
• 评价数据有限： WEKA 上可用的用户评价相对较少，使得买家更难根据广泛的用户体验来评估平台。

VAST Data 提供人工智能数据平台，以支持现代人工智能工作负载所需的规模、速度和弹性。VAST 通过闪存优先的单层架构解决了传统存储架构的局限性，消除了传统的瓶颈。其分解设计将计算和存储分开，允许独立扩展。但是，它不支持整个 AI 数据管道。

主要功能包括：

• 闪存优先架构：采用专为 AI 速度和效率而设计的通用高性能闪存存储层，无需旋转磁盘
• 单层设计：将所有工作负载统一到一个简化的数据基础架构下；无需分层或多个存储系统
• 分解计算和存储：线性扩展，无需强制升级，实现灵活、可预测的资源扩展
• 高可用性和耐用性：通过先进的数据保护和减少技术支持 24x7x365 运营
• 针对 AI 管道进行了优化：旨在通过高吞吐量、低延迟的访问加速模型训练、测试和推理

局限性（由 G2 用户报告）：

• 复杂设置： 一些用户报告说，初始部署在技术上具有挑战性且耗时，特别是在使用基于 QLC 的配置时。
• 高定价：一些用户指出，与市场上的其他解决方案相比，VAST Data 成本更高，这可能会影响在成本敏感环境中的采用。
• 偶尔的性能滞后：一些审阅者提到了间歇性滞后或可扩展性问题，尽管这些问题没有一致的报告，并且可能取决于特定的工作负载或环境。

Dell AI 数据平台集成 PowerScale、ObjectScale 和 Dell Data Lakehouse，以支持 AI 生命周期，从提取和处理数据到跨环境保护数据。然而，它可能是一个传统的繁重解决方案，使其不太适合混合和多云 AI。

主要功能包括：

• 开放灵活的架构：避免供应商锁定，适应不断变化的 AI 和业务需求
• 高性能存储基础架构：PowerScale 和 ObjectScale 实现可扩展、高吞吐量的数据处理
• 集成数据湖仓：支持结构化和非结构化数据，打造完整的 AI 流水线
• 数据放置和处理优化：跨混合环境高效地放置数据并提取见解
• 网络安全集成：包括强大的数据保护措施，以防范威胁和未经授权的访问

AI 存储服务在实现现代 AI 工作负载所需的性能、灵活性和弹性方面发挥着至关重要的作用。随着组织扩大机器学习和数据密集型模型的使用规模，传统的存储解决方案往往无法处理 AI 数据的数量、速度和可变性。

通过利用专门构建的架构、智能数据管理和与 AI 生态系统的深度集成，这些服务为跨行业的高效模型开发、更快的洞察时间和持续创新奠定了基础。