最佳 AI 儲存服務

AI 儲存服務提供專為海量 AI 和機器學習工作負載設計的高度可擴充、耐用且高效能的基礎架構,提供物件和檔案儲存、快速資料存取以及與 AI 平台整合等功能,以管理用於模型訓練和推理的龐大資料集。

主要供應商包括 NetApp、Dell、Pure Storage、VAST Data 和 WEKA，其服務經常利用 SSD、NVMe 和資料減量等技術來實現最佳速度和效率。

AI 儲存的主要特徵包括：

• 高可擴展性和耐久性：系統可從 TB 擴充到 EB 並具有高度彈性，旨在處理 AI 所需的不斷增加的龐大資料量。
• 高效能：採用 SSD 和 NVMe 等技術，可實現低延遲和高輸送量，確保快速存取資料，這對於 AI 訓練和推理至關重要。
• 資料減量：結合重複資料刪除和壓縮等技術，有效管理資料、減少儲存佔用空間並降低成本。
• 專用架構：利用物件儲存、平行檔案系統和其他可擴展架構來分發資料並支援 AI 應用程式的並行處理。
• AI 原生整合：與 AI/ML 平台和工具無縫整合，例如 Google 的 Vertex AI、Snowflake 的 AI Data Cloud 等，允許直接使用儲存的資料。
• 資料安全：實施強大的安全措施，包括存取控制和加密，以保護敏感的 AI 資料集並確保資料完整性。

隨著各行各業的 AI 部署越來越多，傳統網路儲存設備的局限性也變得顯而易見。AI 儲存服務透過最佳化資料佈局、結合進階快取，並利用並行性來最小化延遲並最大化輸送量，從而彌合這一差距。

AI 儲存服務的一個決定性特徵是能夠隨著資料量的增加而無縫擴充，這在 AI 資料集規模不斷擴大的情況下至關重要。這些系統的設計允許組織按需添加儲存容量，而無需中斷服務或進行複雜的遷移。這種靈活性至關重要，因為訓練和推理資料的快速累積將很快超越傳統儲存的限制。

持久性與可擴充性密切相關，可確保資料在很長一段時間內保持完整且可存取。AI 儲存解決方案通常採用冗餘資料放置、錯誤修正和自動容錯移轉機制，以防止因硬體故障或損壞而造成資料遺失。這些功能的組合形成了一個彈性的儲存骨幹，可以支援持續的關鍵任務 AI 專案。

效能是 AI 儲存服務的核心，因為 AI 工作負載，尤其是訓練大型模型，通常需要持續的高通量數據流。這些平台針對低延遲訪問和並行數據流進行了優化，因此計算不會停止等待輸入。為了適應這種情況，儲存架構中直接整合了 NVMe flash、高速網路、進階檔案或物件系統等技術。

同樣重要的是，同時高效地向多個 GPU 或處理節點提供資料，避免可能降低昂貴 AI 硬體回報的瓶頸。AI 儲存服務使用智慧快取、預取和工作負載感知演算法，持續監控和優化效能，確保管道全速運行。

AI 儲存解決方案通常支援資料減量，以協助管理儲存大型資料集的成本。重複資料刪除、壓縮和抹除編碼等方法有助於將儲存空間降至最低，同時保持資料完整性。這在處理 AI 專案中常用的大量圖像、視訊幀和日誌檔時非常重要。

資料減量還可以減輕網路基礎架構的負擔,加快訓練集和測試集在儲存節點和運算節點之間的移動速度。這使組織能夠從現有投資中獲得更多價值,從而推遲或消除不斷擴展或昂貴的硬體升級的需要。

與傳統儲存不同，AI 儲存服務通常建立在直接支援機器學習和深度學習工作流程獨特需求的專用架構之上。這可能涉及使用並行檔案系統、動態移動「熱」和「冷」資料的分層儲存，或直接與 GPU 伺服器整合以優化資料處理路徑。

由於 AI 工作負載的讀取和寫入模式變化很大，因此這些專用架構必須具有自適應能力和智慧型。它們優先考慮快速回應不可預測的工作負載，通常嵌入遙測和分析，以根據當前使用方式自動調整儲存效能和佈局。隨著新用例的出現，這些架構也會不斷發展，以支援最新的 AI 框架和硬體加速器。

AI 儲存服務越來越多地被設計為與流行的 AI 和資料分析平台（例如 TensorFlow、PyTorch 和分散式訓練編排工具）原生整合。API 層級支援和外掛程式可減少部署資料傳輸途徑的摩擦，實現從資料攝取和預處理到模型部署的無縫工作流程。

原生整合可加速取得洞見，並簡化資料科學團隊的整體管理。這種整合還可以提供對資料移動和使用模式的更深入可見性，從而實現更智慧的資料放置和工作流程自動化。

AI 儲存服務的數據安全性可解決因儲存敏感訓練數據、智慧財產權和個人資訊而帶來的隱私、合規性和治理挑戰。靜態和傳輸中的加密是防止未經授權的數據訪問的標準配置。基於角色的訪問控制和審核功能進一步確保只有授權的使用者和服務才能檢索或修改數據。

現代 AI 儲存解決方案還支援法規遵從性認證（如 HIPAA 或 GDPR），並利用異常偵測功能來標記異常資料存取模式，藉此應對新出現的威脅。自動化資料保護和備份例程可保留資料歷史記錄，而與身份管理平台的整合可實現對存取的集中控制。

NetApp 提供全方位的 AI 儲存解決方案，旨在支援從資料收集和準備到訓練、推論和歸檔的整個 AI 生命週期。其統一化平台可跨內部部署、混合式和多雲環境無縫整合，為 AI 工作負載提供靈活度和擴充性。NetApp 利用其 ONTAP 資料管理軟體提供高效能、資料保護和操作簡易性。

主要功能包括：

• 統一化 AI 資料平台：將檔案、區塊和物件儲存整合到一個平台下，確保跨內部部署和雲端環境進行無縫資料管理。
• 混合雲和多雲就緒：提供與主要雲端供應商的原生整合，為混合雲和多雲 AI 工作流程提供靈活的部署和資料移動性。
• 高效能及擴充性：提供低延遲、高傳輸處理量的資料存取，滿足 AI 及機器學習工作負載的大規模需求。
• 資料保護與安全性：內含快照、複寫及加密等進階資料保護功能，可保護關鍵 AI 資料。
• 簡化管理：透過 NetApp ONTAP 和 Cloud Manager 進行集中控制，實現自動化工作流程、高效資源分配和簡化作業。

限制（如 G2 上的使用者報告的那樣）：

• 初始設定： 一些使用者表示，可從 NetApp 獲得的產品訓練有助於正確配置和最佳化 AI 工作負載。
• 管理工具的學習曲線：一些使用者提到，掌握 NetApp 資料管理介面（例如 ONTAP）可能需要時間，特別是對於剛接觸該平台的人來說。
• 有限的小檔案最佳化：一些評論者指出，NetApp 對於涉及大量小檔案的工作負載，其效能可能無法與專門用於較小磁碟區的 AI 儲存解決方案相提並論。

NetApp 的 AI 儲存解決方案非常適合尋求統一、可擴展且安全的平台來支援其 AI 計畫的組織，但潛在使用者在評估平台時應考慮設定複雜性和成本。

Pure Storage 提供統一化的即服務儲存平台，橫跨內部部署及公有雲。它將區塊、檔案和物件儲存整合到一個通用的作業系統下，並具有集中控制和自動化功能。該平台使用 Evergreen 架構，通過 Pure1 和 Pure Fusion 進行無中斷的升級和管理。它是通過訂閱交付的專有堆疊，將採用與供應商鎖定相關聯。

主要功能包括：

• 統一化資料平台：提供一個跨越內部部署和雲端的平台，使用通用作業系統，支援區塊、檔案和物件協定。
• 以服務形式提供：透過自動化資源配置、擴充和更新功能，提供隨需容量和資料服務，免除手動維護和計畫性停機任務。
• 智慧控制平台：以 Pure1 及 Fusion 進行集中管理，確保跨環境可見度、自動化工作流程、自助升級及異常警示。
• Evergreen 架構：支援不中斷營運的元件更換和 Purity OS 升級，延長陣列生命週期，避免硬體或軟體更改期間的遷移。
• 恢復能力和資料服務：提供資料減量、保護、安全性和高可用度目標，加上備份、災難恢復和雲端整合，並附有 SLA 支援的交付方案。

限制（如 G2 上的使用者報告的那樣）：

• 成本高且不斷上漲：用戶經常提到 Pure Storage 價格昂貴。雖然許多人看到了可觀的投資回報，但定價對小型組織來說可能是一個障礙。一些人還指出，成本隨著時間的推移而增加，這與儲存領域更廣泛的市場趨勢背道而馳。
• 有限的行動和離線存取： 一些使用者表示難以從行動裝置存取某些檔案或離線工作。這些限制可能會影響依賴於靈活性或即時行動存取的工作流程。
• 高級功能的介面限制： 建立快照和執行某些檔案操作可能會更直觀。一些使用者表示需要更容易的管理工具來執行這些任務。
• 缺乏精細控制選項： 審閱者注意到無法限制特定 LUN 或直接從桌面執行某些操作。這些限制可能會影響需要精細效能控制或桌面整合的環境。

WEKA 提供專為 AI、機器學習和深度學習工作負載打造的高效能軟體定義資料平台。WEKA 將多種儲存類型整合到一個統一的系統中，該系統可在內部部署和雲端環境中無縫運作。但是，它側重於整個訓練過程，並不支援完整的 AI 生命週期。

主要功能包括：

• 統一化 AI 資料平台：在單一平台上支援整個 AI 管線，將檔案和物件儲存與 POSIX 合規性相結合
• 雲端原生和內部部署就緒：可跨公有雲和內部部署基礎架構進行部署，實現靈活的混合式 AI 作業
• 高傳輸處理量及低延遲：為 TB 至 EB 規模的效能密集型 AI 工作負載提供快速、一致的資料存取
• 針對小檔案工作負載進行最佳化：有效處理大量小檔案，克服舊式儲存系統的局限性
• 簡化 AI DataOps：整合運算、儲存和快速網路，加速 AI 資料移動和模型反覆運算週期

限制（如 G2 上的使用者報告的那樣）：

• 成本高： 使用者提到 WEKA 比一些競爭解決方案更昂貴。雖然性能受到稱讚，但對於預算有限的團隊來說，定價可能是一個問題。
• 有限的評論數據：WEKA 上可用的用戶評論相對較少，這使得買家更難根據廣泛的用戶體驗來評估平台。

VAST Data 提供 AI 資料平台，支援現代 AI 工作負載所需的規模、速度和恢復能力。VAST 採用 Flash 優先的單層架構，解決了傳統儲存架構的局限性，消除了遺留瓶頸。其分離式設計可將運算和儲存分開，允許獨立擴充。但是，它不支援整個 AI 資料管道。

主要功能包括：

• Flash 優先架構：採用專為 AI 速度和效率設計的通用高效能 Flash 儲存層，無需旋轉磁碟
• 單層設計：將所有工作負載統一化至一個簡化的資料基礎架構之中；無需分層或多個儲存系統
• 分離式運算與儲存：無需強制升級即可線性擴充，實現靈活且可預測的資源擴充
• 高可用性和耐用性：支援 24/7/365 全天候運作，具備先進的資料保護和精簡技術
• 針對 AI 管道進行最佳化：旨在透過高傳輸處理量、低延遲的存取功能來加速模型訓練、測試和推理

限制（如 G2 上的使用者報告的那樣）：

• 複雜的設置：一些用戶報告說，初始部署在技術上可能具有挑戰性且耗時，尤其是在使用基於 QLC 的配置時。
• 定價高：一些使用者注意到，與市場上的其他解決方案相比，VAST Data 的成本更高，這可能會影響在成本敏感環境中的採用。
• 偶爾的效能延遲：一些評論者提到間歇性延遲或擴充性問題，儘管這些問題並未持續回報，且可能取決於特定的工作負載或環境。

Dell AI 資料平台整合了 PowerScale、ObjectScale 和 Dell Data Lakehouse，以支援 AI 生命週期，從攝取和處理資料到跨環境保護資料。但是，它可能是一個繁重的傳統解決方案，使其不太適合混合雲和多雲 AI。

主要功能包括：

• 開放且靈活的架構：避免廠商鎖定，並適應不斷變化的 AI 和業務需求
• 高效能儲存基礎架構：PowerScale 和 ObjectScale 能進行易擴充、高傳輸處理量的資料處理
• 整合式資料湖倉：支援結構化和非結構化資料，打造完整的 AI 管道
• 資料放置和處理最佳化：在混合環境中高效放置資料並提取洞察
• 網路安全整合：包括強大的資料保護措施，以抵禦威脅和未經授權的存取

AI 儲存服務在實現現代 AI 工作負載所需的效能、靈活度和恢復能力方面發揮著至關重要的作用。隨著組織擴大使用機器學習和資料密集型模型的規模，傳統的儲存解決方案往往無法處理 AI 資料的數量、速度和可變性。

通過利用專用架構、智慧數據管理以及與 AI 生態系統的深度整合，這些服務為高效的模型開發、更快的洞察時間以及跨行業的持續創新奠定了基礎。