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返回 对象存储缘何被认为是人工智能数据处理的高效选择?

2021-02-22

近年来,人工智能在我们的社会生活生产中得到了广泛应用,而人工智能的发展本质离不开数据的收集、计算和分析。机器学习模型必须稳定地摄取大量数据才能适应和改进,收集的数据量越大,算法的性能就越准确。海量的数据需要大量存储空间,其中,对象存储一直是人工智能针对数据存储方面的首选。原因如下:

•近乎无限的可扩展性

大量的数据需要大量的存储,而人工智能工作负载需要可以随数据增长而无限扩展的解决方案。传统文件和块存储解决方案在数百 TB 后就达到可扩展性的上限,而对象存储可以近乎无限扩展到数 PB。

•高效可靠的数据保护

由于对象存储解决方案多为分布式架构,不需要采用中央“控制”的机器。因此,其架构中的单点故障的风险为零。分布式对象存储系统具有自我修复功能,可以提供极高的数据持久性。

•持续的吞吐量性能

以最佳速率维持数据管道的能力对于训练机器学习模型至关重要。对象存储系统可保持高数据吞吐量,此外,还可进行横向扩展以独立和线性地提高整体系统容量和性能。

 

•较低的总体拥有成本TCO

通过利用标准服务器技术以及在单个系统中进行大规模操作的能力,对象存储可以成批地交付,而成本只有传统存储方式成本的一小部分。

有孚网络对象存储产品优势:

  • 海量存储

存储空间无上限,无需考虑存储空间扩容问题。适用于音视频、图片等类型的应用海量文件存储。

  • 安全高可用

提供数据跨多架构、多设备冗余存储,三份副本分布存储于不同存储集群,保证高数据持久性。

  • 访问控制安全

可通过身份验证机制控制终端用户访问权限,支持设置控制每个单独文件的读写权限。

  • 低成本

相比传统存储,TCO 更低,提供按量计费和高性价比资源包;完全托管的存储模式,0 成本运维。

并且,有孚网络根据应用场景进行了高效的分类存储:
应用数据存储

提供高性能、高可用的存储服务,对接应用开发,能适应快速扩展的业务突发变化,实现经济高效的云应用程序开发。适用于各种类型文件的存储。

支持用户通过控制台、API 等各种方式进行读写。

架构层面原生的高扩展性,能更好地满足海量数据的存储和访问需求。

业务突增时,可根据请求和流量需求自动扩展,从容应对业务变化。

大量节省存储成本,帮助应用持续高性能的支撑业务未来的高速发展。
动静分离优化

针对较为复杂的动态数据集,将静态内容单独拆分出来,并将静态内容进行托管,可以帮助提升数据处理的整体运行效率、并降低使用成本。用对象存储像文件夹般管理收集来的图片、脚本、视频等静态资源。

通过BGP网络或者CDN加速的方式,有效降低云服务器负载压力,提升用户体验。

架构层面原生的高扩展性,能更好地满足海量数据的存储和访问需求。

访问量突增时,可根据请求和流量需求自动扩展,从容应对业务变化。

通过用户身份鉴权和授权管理,精细化进行资源权限控制,保证数据安全可靠。
大数据分析

对象存储作为海量数据存储池,可与有孚云计算资源紧密整合,无缝接入大数据生态系统,实现高性能、低成本的数据分析与挖掘,让数据隐藏的价值来为企业经营管理中的各类决策服务。对象存储支持存储 EB 级别非结构化数据,高可用、高可靠、高安全和可扩展性。

将数据上传至有孚云对象存储,将对象存储作为数据源进行大数据分析。

存储+计算,与有孚云高性能计算产品打通,无缝整合,深度挖掘您的数据价值。

按需试用的存储系统,配合多规格资源包,让海量存储获得最优的拥有成本。

对象存储因其优秀的性能,为人工智能的发展起到了奠基作用。有孚网络将持续为人工智能行业的发展提供底层技术支撑。