Sự gia tăng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã tạo nên một cuộc cách mạng trong nhiều ngành công nghiệp, mở rộng ranh giới của những điều có thể. Tuy nhiên, sự đổi mới này đi kèm với những thách thức riêng, đặc biệt là khi nói đến lưu trữ. Trọng tâm tiềm năng của AI nằm ở khả năng xử lý và học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ, phần lớn là dữ liệu không có cấu trúc. Điều này đã đặt ra những yêu cầu chưa từng có đối với các giải pháp lưu trữ, trở thành nút thắt quan trọng đối với việc thúc đẩy các công nghệ AI.

Việc điều hướng bối cảnh phức tạp của lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc không phải là một kỳ tích nhỏ. Các hệ thống lưu trữ truyền thống phải vật lộn để theo kịp quy mô và tính linh hoạt mà khối lượng công việc AI yêu cầu. Các doanh nghiệp thấy mình đang ở ngã ba đường, tìm kiếm các giải pháp có thể cung cấp khả năng lưu trữ có thể mở rộng, giá cả phải chăng và chịu lỗi. Việc tìm kiếm một nền tảng như vậy không chỉ là đáp ứng các nhu cầu hiện tại mà còn mở đường cho tương lai của sự đổi mới do AI thúc đẩy.

Tình trạng hiện tại của ML và AI

Sự phát triển của công nghệ ML và AI đã định hình lại các ngành công nghiệp trên diện rộng, đặt ra kỳ vọng mới về khả năng xử lý và phân tích dữ liệu. Những tiến bộ này liên quan trực tiếp đến khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc của một tổ chức, một lĩnh vực mà các giải pháp lưu trữ truyền thống đang bị vượt mặt.

Các ứng dụng ML và AI đòi hỏi mức độ thu thập dữ liệu và sức mạnh tính toán chưa từng có, đòi hỏi các giải pháp lưu trữ có khả năng mở rộng và linh hoạt. Các hệ thống lưu trữ truyền thống—mặc dù hữu ích cho nhu cầu lưu trữ dữ liệu thông thường—vật lộn với các vấn đề về khả năng mở rộng, đặc biệt là khi phải đối mặt với khối lượng tệp khổng lồ mà khối lượng công việc AI và ML tạo ra.

Mặc dù các phương pháp lưu trữ đối tượng truyền thống có khả năng quản lý dữ liệu như các đối tượng trong một nhóm, nhưng chúng không đáp ứng được các yêu cầu về tính linh hoạt và khả năng truy cập cần thiết cho các quy trình AI và ML. Các mô hình lưu trữ này gặp khó khăn về khả năng mở rộng và tạo điều kiện truy cập và xử lý nhanh chóng dữ liệu quan trọng cho các thuật toán học sâu và AI.

Sự cần thiết cấp thiết của một loại giải pháp lưu trữ mới là hiển nhiên vì cơ sở hạ tầng hiện tại không thể xử lý được các silo dữ liệu phi cấu trúc. Các silo này khiến việc truy cập, xử lý và thống nhất các nguồn dữ liệu trở nên khó khăn, từ đó làm giảm hiệu quả của các dự án AI và ML. Hơn nữa, dung lượng lưu trữ tối đa của lưu trữ truyền thống, kết nối ở mức hàng chục terabyte, là không đủ cho nhu cầu của các sáng kiến ​​do AI thúc đẩy, thường yêu cầu hàng petabyte dữ liệu để đào tạo các mô hình phức tạp.

Khi ML và AI tiếp tục phát triển, việc tìm kiếm giải pháp lưu trữ có thể hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng của các công nghệ này vẫn là vấn đề then chốt. Ngành công nghiệp này đang rất cần các hệ thống cung cấp dung lượng lưu trữ dồi dào và đảm bảo tính linh hoạt, độ tin cậy và hiệu quả hiệu suất cần thiết để đưa AI và ML vào giai đoạn đổi mới tiếp theo.

Hiểu nhu cầu lưu trữ phi cấu trúc cho AI

Sự ra đời của AI và ML đã mang lại những tiến bộ chưa từng có trong các ngành công nghiệp, nâng cao hiệu quả, độ chính xác và khả năng quản lý và xử lý các tập dữ liệu lớn. Tuy nhiên, cốt lõi của các công nghệ này dựa trên khả năng lưu trữ, truy cập và phân tích dữ liệu phi cấu trúc một cách hiệu quả. Việc hiểu được nhu cầu lưu trữ cần thiết cho các ứng dụng AI là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn khai thác toàn bộ sức mạnh của công nghệ AI.

Thông lượng cao và độ trễ thấp

Đối với các ứng dụng AI và ML, thời gian là yếu tố cốt lõi. Khả năng xử lý dữ liệu ở tốc độ cao với thông lượng cao và truy cập dữ liệu với độ trễ tối thiểu và độ trễ thấp là những yêu cầu không thể thương lượng. Các ứng dụng này thường liên quan đến các phép tính phức tạp được thực hiện trên các tập dữ liệu lớn, đòi hỏi phải truy cập dữ liệu nhanh chóng để duy trì quy trình liền mạch. Ví dụ, trong các ứng dụng AI thời gian thực như nhận dạng giọng nói hoặc phát hiện gian lận tức thời, bất kỳ sự chậm trễ nào trong quá trình xử lý dữ liệu đều có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất và độ chính xác. Do đó, các giải pháp lưu trữ phải được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu này, cung cấp dữ liệu nhanh nhất có thể cho lớp ứng dụng.

Khả năng mở rộng và linh hoạt

Khi các mô hình AI phát triển và khối lượng dữ liệu tăng lên, nhu cầu về khả năng mở rộng trong các giải pháp lưu trữ trở nên tối quan trọng. Kiến trúc lưu trữ phải đáp ứng được sự tăng trưởng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc hiệu quả. Đây là lúc tính linh hoạt của các giải pháp lưu trữ phát huy tác dụng. Một hệ thống lưu trữ lý tưởng cho AI sẽ có khả năng mở rộng về dung lượng và hiệu suất, thích ứng với nhu cầu thay đổi của các ứng dụng AI theo thời gian. Kết hợp những ưu điểm của lưu trữ tại chỗ và lưu trữ đám mây, các giải pháp lưu trữ kết hợp cung cấp một con đường khả thi để đạt được khả năng mở rộng và tính linh hoạt này. Chúng cho phép các doanh nghiệp tận dụng hiệu suất cao của các giải pháp tại chỗ và khả năng mở rộng cũng như hiệu quả về chi phí của lưu trữ đám mây, đảm bảo cơ sở hạ tầng lưu trữ có thể phát triển cùng với nhu cầu của ứng dụng AI.

Độ bền và tính khả dụng của dữ liệu

Đảm bảo độ bền và tính khả dụng của dữ liệu là rất quan trọng đối với các hệ thống AI . Dữ liệu là xương sống của bất kỳ ứng dụng AI nào và việc mất hoặc không khả dụng của dữ liệu có thể dẫn đến những trở ngại đáng kể trong quá trình phát triển và hiệu suất. Do đó, các giải pháp lưu trữ phải cung cấp các cơ chế bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ và dự phòng để bảo vệ chống mất dữ liệu. Ngoài ra, tính khả dụng cao là điều cần thiết để đảm bảo dữ liệu luôn có thể truy cập được khi cần, đặc biệt là đối với các ứng dụng AI yêu cầu hoạt động liên tục. Việc triển khai hệ thống lưu trữ có tính năng dự phòng, khả năng chuyển đổi dự phòng và kế hoạch phục hồi sau thảm họa tích hợp là điều cần thiết để duy trì tính khả dụng và tính toàn vẹn của dữ liệu liên tục.

Trong bối cảnh AI, nơi dữ liệu liên tục được thu thập, xử lý và phân tích, nhu cầu về các giải pháp lưu trữ là duy nhất và đầy thách thức. Những cân nhắc chính bao gồm duy trì thông lượng cao và độ trễ thấp để xử lý theo thời gian thực, thiết lập khả năng mở rộng và tính linh hoạt để thích ứng với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và đảm bảo độ bền và tính khả dụng của dữ liệu để hỗ trợ hoạt động liên tục. Việc giải quyết những nhu cầu này là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn tận dụng hiệu quả các công nghệ AI, mở đường cho sự đổi mới và thành công trong kỷ nguyên số.

Những gì cần được lưu trữ cho AI?

Sự tiến hóa của AI và các mô hình cơ bản của nó phụ thuộc đáng kể vào nhiều loại dữ liệu và hiện vật được tạo ra và sử dụng trong suốt vòng đời của nó. Hiểu được những gì cần được lưu trữ là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả và hiệu suất của các ứng dụng AI.

Dữ liệu thô

Dữ liệu thô tạo thành nền tảng cho đào tạo AI. Đó là thông tin chưa sửa đổi, chưa xử lý được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Đối với các mô hình AI, dữ liệu này có thể ở dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc dữ liệu cảm biến. Việc lưu trữ một lượng lớn dữ liệu thô là điều cần thiết vì nó cung cấp tài liệu chính cho đào tạo mô hình và là bước đầu tiên hướng tới việc tạo ra những hiểu biết có thể hành động được.

Dữ liệu được xử lý trước

Sau khi dữ liệu thô được thu thập, nó sẽ trải qua quá trình tiền xử lý để chuyển đổi thành định dạng phù hợp hơn để đào tạo các mô hình AI. Quá trình này bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi. Là phiên bản tinh chỉnh của dữ liệu thô, dữ liệu đã được xử lý trước cần được lưu trữ hiệu quả để hợp lý hóa các bước xử lý tiếp theo, tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.

Bộ dữ liệu đào tạo

Bộ dữ liệu đào tạo là một lựa chọn dữ liệu được xử lý trước được sử dụng để dạy các mô hình AI cách đưa ra dự đoán hoặc thực hiện nhiệm vụ. Các bộ dữ liệu này phải đa dạng và toàn diện, thể hiện chính xác các tình huống trong thế giới thực. Việc lưu trữ các bộ dữ liệu này cho phép các mô hình AI học và thích ứng với sự phức tạp của các nhiệm vụ mà chúng được thiết kế để thực hiện.

Bộ dữ liệu xác thực và thử nghiệm

Bộ dữ liệu xác thực và thử nghiệm rất quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình AI. Các bộ dữ liệu này tách biệt với dữ liệu đào tạo và được sử dụng để điều chỉnh các tham số của mô hình và kiểm tra khả năng khái quát hóa của nó đối với dữ liệu mới, chưa từng thấy. Việc lưu trữ đúng cách các bộ dữ liệu này đảm bảo rằng các mô hình vừa chính xác vừa đáng tin cậy.

Các tham số và trọng số của mô hình

Mô hình AI học cách đưa ra quyết định thông qua các tham số và trọng số của nó. Các yếu tố này được tinh chỉnh trong quá trình đào tạo và rất quan trọng đối với các quy trình ra quyết định của mô hình. Việc lưu trữ các tham số và trọng số này cho phép các mô hình được sử dụng lại, cập nhật hoặc tinh chỉnh mà không cần đào tạo lại từ đầu.

Kiến trúc mô hình

Kiến trúc của mô hình AI xác định cấu trúc của nó, bao gồm cách sắp xếp các lớp và các kết nối giữa chúng. Lưu trữ kiến ​​trúc mô hình là điều cần thiết để hiểu cách mô hình xử lý dữ liệu và để sao chép hoặc mở rộng mô hình trong các dự án trong tương lai.

Siêu tham số

Siêu tham số là các thiết lập cấu hình được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Không giống như các tham số, siêu tham số không được học từ dữ liệu mà được thiết lập trước quá trình đào tạo. Lưu trữ các giá trị siêu tham số là cần thiết để sao chép mô hình và so sánh hiệu suất mô hình trên các cấu hình khác nhau.

Các hiện vật kỹ thuật đặc trưng

Kỹ thuật tính năng liên quan đến việc tạo các tính năng đầu vào mới từ dữ liệu hiện có để cải thiện hiệu suất mô hình. Các hiện vật từ quy trình này, bao gồm các tính năng mới được tạo và logic được sử dụng để tạo ra chúng, cần được lưu trữ. Điều này đảm bảo tính nhất quán và khả năng tái tạo trong quá trình đào tạo và triển khai mô hình.

Kết quả và số liệu

Kết quả và số liệu thu được từ đào tạo, xác thực và thử nghiệm mô hình cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất và hiệu quả của mô hình. Lưu trữ các kết quả này cho phép theo dõi, so sánh và cải thiện liên tục các mô hình AI theo thời gian.

Dữ liệu suy luận

Dữ liệu suy luận là dữ liệu mới, chưa từng thấy mà mô hình xử lý để đưa ra dự đoán hoặc quyết định sau khi đào tạo. Lưu trữ dữ liệu suy luận là chìa khóa để phân tích ứng dụng và hiệu suất thực tế của mô hình và thực hiện các điều chỉnh cần thiết dựa trên phản hồi.

Nhúng

Nhúng là biểu diễn dày đặc của dữ liệu nhiều chiều trong không gian ít chiều. Chúng đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu văn bản, hình ảnh, v.v. Việc lưu trữ nhúng cho phép tính toán và truy xuất hiệu quả hơn các mục tương tự, nâng cao hiệu suất mô hình trong các hệ thống đề xuất và tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mã và tập lệnh

Mã và tập lệnh được sử dụng để tạo, đào tạo và triển khai các mô hình AI là điều cần thiết để hiểu và sao chép toàn bộ quy trình AI. Lưu trữ thông tin này đảm bảo rằng các mô hình có thể được đào tạo lại, tinh chỉnh hoặc gỡ lỗi khi cần thiết.

Tài liệu và siêu dữ liệu

Tài liệu và siêu dữ liệu cung cấp bối cảnh, hướng dẫn và thông tin cụ thể về mô hình AI, bao gồm mục đích, quyết định thiết kế và điều kiện hoạt động. Việc lưu trữ thông tin này đúng cách hỗ trợ các hoạt động AI có đạo đức, khả năng diễn giải mô hình và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định.

Những thách thức của dữ liệu phi cấu trúc trong AI

Trong lĩnh vực AI, việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc đặt ra một loạt thách thức độc đáo phải được điều hướng cẩn thận để khai thác hết tiềm năng của nó. Khi các hệ thống AI cố gắng bắt chước sự hiểu biết của con người, chúng phải đối mặt với nhiệm vụ phức tạp là xử lý và đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu không có định dạng được xác định trước. Phần này đi sâu vào những thách thức cốt lõi liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc trong AI, chủ yếu tập trung vào sự đa dạng, khối lượng và tốc độ của dữ liệu.

Sự đa dạng của dữ liệu

Sự đa dạng của dữ liệu đề cập đến vô số loại dữ liệu phi cấu trúc mà các hệ thống AI dự kiến ​​sẽ xử lý, từ văn bản và email đến hình ảnh, video và tệp âm thanh. Mỗi loại dữ liệu đều có những đặc điểm riêng và đòi hỏi các kỹ thuật tiền xử lý cụ thể để được các mô hình AI phân tích hiệu quả.

• Thông tin chi tiết phong phú hơn nhưng xử lý phức tạp : Mặc dù các loại dữ liệu đa dạng có thể cung cấp thông tin chi tiết phong phú hơn và nâng cao độ chính xác của mô hình, nhưng chúng làm phức tạp đáng kể giai đoạn xử lý dữ liệu trước. Các công cụ AI phải được trang bị các thuật toán tinh vi để xác định, diễn giải và chuẩn hóa các định dạng dữ liệu khác nhau.
• Ứng dụng AI sáng tạo : Lợi thế của việc làm chủ sự đa dạng của dữ liệu nằm ở việc phát triển các ứng dụng AI sáng tạo. Bằng cách xử lý dữ liệu phi cấu trúc từ các miền khác nhau, AI có thể đóng góp vào những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và hơn thế nữa.

Khối lượng dữ liệu

Khối lượng dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra hàng ngày là rất lớn. Khi tương tác kỹ thuật số tăng lên, lượng dữ liệu mà các hệ thống AI cần phân tích cũng tăng theo.

• Thách thức về khả năng mở rộng : Sự tăng trưởng theo cấp số nhân về khối lượng dữ liệu đặt ra những thách thức về khả năng mở rộng cho các hệ thống AI. Các giải pháp lưu trữ không chỉ phải đáp ứng nhu cầu dữ liệu hiện tại mà còn phải đủ linh hoạt để mở rộng theo nhu cầu trong tương lai.
• Xử lý dữ liệu hiệu quả : AI phải tận dụng các tùy chọn xử lý song song và lưu trữ đám mây để theo kịp khối lượng. Các hệ thống được thiết kế để phân tích dữ liệu thông lượng cao cho phép có thông tin chi tiết nhanh hơn, điều này rất cần thiết để đưa ra quyết định kịp thời và duy trì sự phù hợp trong bối cảnh kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng.

Tốc độ dữ liệu

Tốc độ dữ liệu đề cập đến tốc độ dữ liệu mới được tạo ra và tốc độ cần xử lý để dữ liệu đó có thể hành động được. Trong thời đại phân tích thời gian thực và phản hồi tức thời của khách hàng, tốc độ dữ liệu cao vừa là cơ hội vừa là thách thức đối với AI.

• Nhu cầu xử lý thời gian thực : Các hệ thống AI ngày càng được yêu cầu xử lý thông tin theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực để cung cấp thông tin chi tiết kịp thời. Điều này đòi hỏi cơ sở hạ tầng tính toán mạnh mẽ và công nghệ truyền dữ liệu hiệu quả.
• Thích ứng liên tục : Bản chất động của dữ liệu phi cấu trúc, cùng với tốc độ cao của nó, đòi hỏi các hệ thống AI phải liên tục thích ứng và học hỏi từ thông tin mới. Duy trì độ chính xác và tính liên quan trong môi trường dữ liệu chuyển động nhanh là rất quan trọng đối với hiệu suất AI hiệu quả.

Để giải quyết những thách thức này, công nghệ AI và ML liên tục phát triển, tạo ra các hệ thống tinh vi hơn có khả năng xử lý sự phức tạp của dữ liệu phi cấu trúc. Chìa khóa để mở khóa giá trị ẩn trong dữ liệu này nằm ở các phương pháp tiếp cận sáng tạo đối với quản lý dữ liệu, trong đó tính linh hoạt, khả năng mở rộng và tốc độ là tối quan trọng.

Chiến lược quản lý dữ liệu phi cấu trúc trong AI

Sự bùng nổ của dữ liệu phi cấu trúc đặt ra những thách thức độc đáo cho các ứng dụng AI. Các tổ chức phải áp dụng các chiến lược quản lý dữ liệu hiệu quả để khai thác toàn bộ tiềm năng của các công nghệ AI. Trong phần này, chúng tôi đi sâu vào các chiến lược chính như phân loại và gắn thẻ dữ liệu và sử dụng các cụm PowerScale để quản lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc trong AI.

Phân loại và gắn thẻ dữ liệu

Phân loại và gắn thẻ dữ liệu là các bước cơ bản trong việc sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc và giúp các ứng dụng AI dễ tiếp cận hơn. Quá trình này bao gồm việc xác định nội dung và ngữ cảnh của dữ liệu và gán các thẻ hoặc nhãn có liên quan, điều này rất quan trọng để tăng cường khả năng khám phá và khả năng sử dụng dữ liệu trong các hệ thống AI.

• Các công cụ gắn thẻ tự động có thể giảm đáng kể công sức thủ công cần thiết để gắn nhãn dữ liệu, sử dụng thuật toán AI để tự động hiểu nội dung và ngữ cảnh.
• Thẻ siêu dữ liệu tùy chỉnh cho phép tạo ra một tập hợp thông tin phân loại tệp phong phú. Điều này không chỉ hỗ trợ giai đoạn phân loại mà còn đơn giản hóa các lần lặp lại sau và tự động hóa quy trình làm việc.
• Phân loại dữ liệu hiệu quả giúp tăng cường bảo mật dữ liệu bằng cách phân loại chính xác thông tin nhạy cảm hoặc thông tin được quản lý, cho phép tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.

Việc triển khai các chiến lược này để quản lý dữ liệu phi cấu trúc giúp các tổ chức chuẩn bị cho những thách thức của bối cảnh dữ liệu ngày nay và định vị họ để tận dụng các cơ hội do công nghệ AI mang lại. Bằng cách ưu tiên phân loại dữ liệu và tận dụng các giải pháp như cụm PowerScale, các doanh nghiệp có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho sự đổi mới do AI thúc đẩy.

Các biện pháp thực hành tốt nhất để triển khai các giải pháp lưu trữ AI

Việc triển khai các giải pháp lưu trữ AI phù hợp là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Với sự phát triển bùng nổ của dữ liệu phi cấu trúc, việc tuân thủ các biện pháp thực hành tốt nhất để tối ưu hóa hiệu suất, khả năng mở rộng và chi phí là điều bắt buộc. Phần này đi sâu vào các biện pháp thực hành chính để đảm bảo cơ sở hạ tầng lưu trữ AI của bạn đáp ứng được nhu cầu của khối lượng công việc AI hiện đại.

Đánh giá yêu cầu khối lượng công việc

Trước khi tìm hiểu các giải pháp lưu trữ, bạn phải đánh giá kỹ lưỡng các yêu cầu về khối lượng công việc AI. Hiểu được các nhu cầu cụ thể của ứng dụng AI của bạn—chẳng hạn như khối lượng dữ liệu, nhu cầu về thông lượng cao/độ trễ thấp và các yêu cầu về khả năng mở rộng và tính khả dụng—là điều cơ bản. Bước này đảm bảo bạn chọn được giải pháp lưu trữ phù hợp nhất đáp ứng được nhu cầu của ứng dụng.

Khối lượng công việc AI rất đa dạng, mỗi khối lượng công việc có nhu cầu riêng về cơ sở hạ tầng lưu trữ. Ví dụ, đào tạo mô hình học máy có thể yêu cầu truy cập nhanh vào lượng dữ liệu lớn, trong khi khối lượng công việc suy luận có thể ưu tiên độ trễ thấp. Đánh giá chính xác dẫn đến cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa, đảm bảo rằng các giải pháp lưu trữ không bị cung cấp quá mức hoặc hoạt động kém, do đó hỗ trợ các ứng dụng AI một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

Tận dụng PowerScale

Để quản lý khối lượng lớn và nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc, việc tận dụng các nút PowerScale cung cấp một giải pháp có khả năng mở rộng và hiệu quả. Các nút PowerScale được thiết kế để xử lý sự phức tạp của khối lượng công việc AI và học máy, cung cấp hiệu suất, khả năng mở rộng và tính di động của dữ liệu được tối ưu hóa. Các cụm này cho phép các tổ chức lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả cho nhiều trường hợp sử dụng AI do những lý do sau:

• Khả năng mở rộng là một tính năng chính, với các cụm PowerScale có khả năng phát triển theo nhu cầu dữ liệu của tổ chức. Chúng hỗ trợ dung lượng lớn, cho phép các doanh nghiệp lưu trữ petabyte dữ liệu một cách liền mạch.
• Hiệu suất được tối ưu hóa cho khối lượng công việc đòi hỏi cao của các ứng dụng AI với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn với tốc độ cao, giảm thời gian phân tích dữ liệu và đào tạo mô hình.
• Tính di động của dữ liệu trong các cụm PowerScale tại chỗ và trên đám mây đảm bảo dữ liệu có thể được truy cập bất cứ khi nào và bất cứ nơi nào cần, hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng AI và máy học trên nhiều môi trường khác nhau.

Các cụm PowerScale cho phép các doanh nghiệp bắt đầu nhỏ và tăng dung lượng khi cần, đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng lưu trữ có thể mở rộng cùng với các sáng kiến ​​AI mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu và giao thức trong một cơ sở hạ tầng lưu trữ duy nhất giúp đơn giản hóa việc quản lý và giảm chi phí vận hành, khiến các nút PowerScale trở thành lựa chọn lý tưởng cho các môi trường AI năng động.

Sử dụng PowerScale OneFS 9.7.0.0

PowerScale OneFS 9.7.0.0 là phiên bản mới nhất của hệ điều hành Dell PowerScale dành cho hệ thống lưu trữ mạng mở rộng (NAS). OneFS 9.7.0.0 giới thiệu một số cải tiến về bảo mật dữ liệu, hiệu suất, tích hợp đám mây và khả năng sử dụng. 

OneFS 9.7.0.0 mở rộng và đơn giản hóa dịch vụ PowerScale trên đám mây công cộng, cung cấp nhiều tính năng hơn trên nhiều loại phiên bản và vùng khác nhau. Một số tính năng chính trong OneFS 9.7.0.0 bao gồm:

• Đổi mới đám mây : Mở rộng khả năng và tính năng đám mây, dựa trên sự ra mắt của APEX File Storage cho AWS
• Cải tiến hiệu suất : Cải tiến hiệu suất hệ thống tổng thể
• Cải tiến bảo mật : Cải tiến các tính năng bảo mật dữ liệu
• Cải tiến khả năng sử dụng : Cải tiến giúp quản lý và sử dụng PowerScale dễ dàng hơn

Sử dụng PowerScale F210 và F710

PowerScale, thông qua sự đổi mới liên tục của mình, mở rộng sang kỷ nguyên AI bằng cách giới thiệu thế hệ tiếp theo của các nút dựa trên PowerEdge: PowerScale F210 và F710. Các nút hoàn toàn flash mới này tận dụng Dell PowerEdge R660 từ nền tảng PowerEdge, mở khóa khả năng hiệu suất được nâng cao.

Về mặt phần mềm, cả hai nút F210 và F710 đều được hưởng lợi từ những cải tiến hiệu suất đáng kể trong PowerScale OneFS 9.7. Các nút này giải quyết hiệu quả các khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe nhất bằng cách kết hợp các cải tiến về phần cứng và phần mềm. Các nút PowerScale F210 và F710 đại diện cho sự kết hợp mạnh mẽ giữa các tiến bộ về phần cứng và phần mềm, khiến chúng phù hợp với nhiều khối lượng công việc khác nhau. Để biết thêm thông tin về F210 và F710, hãy xem PowerScale All-Flash F210 và F710 | Dell Technologies Info Hub .

Đảm bảo an ninh dữ liệu và tuân thủ

Do tính nhạy cảm của dữ liệu được sử dụng trong các ứng dụng AI, các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là tối quan trọng. Các doanh nghiệp phải triển khai các chiến lược bảo mật toàn diện bao gồm mã hóa, kiểm soát truy cập và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu. Bảo vệ dữ liệu bảo vệ thông tin nhạy cảm và củng cố lòng tin của khách hàng cũng như danh tiếng của công ty.

Việc tuân thủ luật và quy định về bảo vệ dữ liệu là rất quan trọng đối với các giải pháp lưu trữ AI. Vì các quy định có thể khác nhau đáng kể giữa các khu vực và ngành, nên việc hiểu và tuân thủ các yêu cầu này là điều cần thiết để tránh các khoản tiền phạt đáng kể và các thách thức pháp lý. Bằng cách ưu tiên bảo mật dữ liệu và tuân thủ, các tổ chức có thể giảm thiểu rủi ro liên quan đến vi phạm dữ liệu và không tuân thủ.

Theo dõi và tối ưu hóa

Việc giám sát và tối ưu hóa môi trường lưu trữ liên tục là điều cần thiết để duy trì hiệu suất và hiệu quả cao. Các công cụ giám sát có thể cung cấp thông tin chi tiết về các mô hình sử dụng, điểm nghẽn hiệu suất và các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn, cho phép quản lý chủ động cơ sở hạ tầng lưu trữ.

Những nỗ lực tối ưu hóa thường xuyên có thể giúp tinh chỉnh hiệu suất lưu trữ, đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng vẫn phù hợp với nhu cầu phát triển của các ứng dụng AI. Tối ưu hóa có thể bao gồm việc điều chỉnh chính sách lưu trữ, phân bổ lại tài nguyên hoặc nâng cấp phần cứng để cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và đảm bảo rằng các giải pháp lưu trữ tiếp tục đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khối lượng công việc AI.

Bằng cách tuân theo các biện pháp thực hành tốt nhất này, các doanh nghiệp có thể xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng lưu trữ hỗ trợ các ứng dụng AI hiện tại của họ và sẵn sàng cho sự phát triển và đổi mới trong tương lai.

Phần kết luận

Việc điều hướng sự phức tạp của nhu cầu lưu trữ phi cấu trúc đối với AI không phải là một kỳ tích nhỏ. Tuy nhiên, bằng cách tuân thủ các biện pháp thực hành tốt nhất đã nêu, các doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi rất nhiều. Các bước cơ bản bao gồm đánh giá các yêu cầu về khối lượng công việc, lựa chọn các giải pháp lưu trữ phù hợp và triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ. Hơn nữa, việc tích hợp các nút PowerScale và cam kết giám sát và tối ưu hóa liên tục là chìa khóa để duy trì hiệu suất và hiệu quả cao. Khi bối cảnh AI tiếp tục phát triển, các biện pháp thực hành này sẽ không chỉ hỗ trợ các ứng dụng hiện tại mà còn mở đường cho sự phát triển và đổi mới trong tương lai. Trong thế giới năng động của AI, việc đi trước có nghĩa là phải chuẩn bị và các chiến lược này cung cấp lộ trình để thành công.

Những câu hỏi thường gặp

Các trung tâm dữ liệu AI lớn đến mức nào?

Các trung tâm dữ liệu phục vụ cho AI, chẳng hạn như của Amazon và Google, rất lớn, có quy mô tương đương với sân vận động bóng đá.

AI xử lý dữ liệu phi cấu trúc như thế nào?

AI xử lý dữ liệu phi cấu trúc bao gồm hình ảnh, tài liệu, âm thanh, video và văn bản bằng cách trích xuất và sắp xếp thông tin. Sự chuyển đổi này biến dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin chi tiết có thể hành động, thúc đẩy tự động hóa quy trình kinh doanh và hỗ trợ các ứng dụng AI.

AI cần bao nhiêu dung lượng lưu trữ?

Các ứng dụng AI, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến tập dữ liệu mở rộng, có thể yêu cầu bộ nhớ đáng kể, có khả năng lên tới 1TB hoặc hơn. Bộ nhớ hệ thống rộng lớn như vậy tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý và phân tích thống kê toàn bộ tập dữ liệu.

AI có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc không?

Có, AI có khả năng quản lý cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Tính linh hoạt này cho phép AI phân tích và rút ra thông tin chi tiết từ nhiều loại dữ liệu, qua đó nâng cao hơn nữa tiện ích của AI trên nhiều ứng dụng khác nhau.

 

Tác giả : Aqib Kazi, Kỹ sư chính cấp cao, Tiếp thị kỹ thuật