7 lý do tại sao Object Storage lại hỗ trợ tuyệt vời cho AI và Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) đã trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp trong tất cả các ngành. Tuy nhiên, các ứng dụng AI và Machine Learning tạo ra một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, các doanh nghiệp có lượng dữ liệu ở mức petabyte phải được quản lý đúng cách để chiết xuất giá trị vô hình trong đó. Lưu trữ đôi khi bị bỏ qua khi các doanh nghiệp nghĩ về cách họ có thể hỗ trợ tốt nhất cho AI và Machine Learning, nhưng việc sử dụng hạ tầng lưu trữ phù hợp là điều cần thiết để tận dụng hiệu quả các ứng dụng này. Dưới đây là 7 lý do tại sao Lưu trữ đối tượng (Object Storage) là lựa chọn tốt nhất cho AI và Machine Learning.

1. Khả năng mở rộng vô hạn

Các hệ thống Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning cần xử lý lượng lớn dữ liệu trong một khung thời gian ngắn — một thuộc tính cần thiết vì cần có các bộ dữ liệu lớn để mang lại kết quả chính xác. Khối lượng dữ liệu này thúc đẩy nhu cầu lưu trữ đáng kể. Ví dụ, Microsoft yêu cầu dữ liệu giọng nói liên tục trong 5 năm để dạy máy tính nói chuyện. Tesla đang dạy ô tô tự lái với 1,3 tỷ dặm dữ liệu lái xe. Việc quản lý các tập dữ liệu này yêu cầu một hệ thống lưu trữ có thể mở rộng không giới hạn.

Lưu trữ đối tượng là kiểu lưu trữ duy nhất có quy mô vô hạn trong một namespace duy nhất. Lưu trữ đối tượng giúp bạn có thể mở rộng quy mô theo chiều ngang – thêm các node mới bất cứ khi nào cần – trong khi kiến ​​trúc lưu trữ block và file thường sử dụng mở rộng theo chiều dọc cồng kềnh. Thiết kế kiểu module của bộ lưu trữ đối tượng là thứ cho phép bổ sung dung lượng bất kỳ lúc nào. Các tổ chức có thể mở rộng quy mô một cách linh hoạt theo nhu cầu, thay vì phải đi trước nhu cầu.

2. Hiệu quả chi phí

Một hệ thống lưu trữ hữu ích phải có khả năng mở rộng và chi phí hợp lý, hai thuộc tính không phải lúc nào cũng tồn tại trong hệ thống lưu trữ doanh nghiệp. Trong lịch sử, các hệ thống có khả năng mở rộng cao thường đắt hơn trên cơ sở chi phí trên mỗi công suất.

Các bộ dữ liệu AI lớn sẽ không khả thi nếu chúng phá vỡ ngân sách lưu trữ. Lưu trữ đối tượng được xây dựng trên phần cứng giá rẻ. Kết hợp điều đó với chi phí quản lý thấp và các tính năng nén dữ liệu tiết kiệm không gian, và kết quả là chi phí thấp hơn tới 70% so với lưu trữ đĩa doanh nghiệp truyền thống.

3. Siêu dữ liệu phong phú

Siêu dữ liệu chi tiết rất quan trọng đối với Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning – nó giúp các Nhà khoa học dữ liệu có thể dễ dàng tìm kiếm, định vị và phân tích dữ liệu trong các ứng dụng AI và Machine Learning.

Lưu trữ tệp và khối chỉ hỗ trợ một lượng nhỏ siêu dữ liệu (tức là ngày tạo, nơi tạo và ai đã tạo). Nhưng lưu trữ đối tượng hỗ trợ siêu dữ liệu hoàn toàn có thể tùy chỉnh. Do đó, việc sắp xếp, tìm và sử dụng dữ liệu dễ dàng hơn nhiều, tăng cường độ chính xác của các mô hình AI và Machine Learning.

      4.Kiến trúc song song

Đối với các tập dữ liệu AI và Machine Learning phát triển không có giới hạn, kiến ​​trúc truy cập song song là điều cần thiết. Nếu không, hệ thống sẽ phát triển các điểm nghẹt hạn chế tăng trưởng.

Lưu trữ đối tượng sử dụng kiến ​​trúc cụm không chia sẻ gì, có nghĩa là tất cả các phần của hệ thống hoạt động song song. Thông lượng dữ liệu tăng liên tục khi hệ thống mở rộng quy mô.

      5.Tính bền vững cho dữ liệu

Việc sao lưu tập dữ liệu đào tạo nhiều petabyte không phải lúc nào cũng khả thi, vì nó thường tốn kém thời gian và chi phí. Nhưng nó cũng không thể không được bảo vệ. Thay vào đó, hệ thống lưu trữ cần phải tự bảo vệ. Lưu trữ đối tượng được thiết kế với tính năng dự phòng được tích hợp sẵn, do đó dữ liệu được bảo vệ mà không yêu cầu quá trình sao lưu riêng biệt.

Hơn nữa, nó cho phép người dùng lựa chọn mức độ bảo vệ dữ liệu cần thiết cho từng loại dữ liệu để tối ưu hóa hiệu quả. Hệ thống có thể được định cấu hình để chịu được nhiều lỗi nút hoặc thậm chí mất toàn bộ trung tâm dữ liệu phân tán theo địa lý.

      6.Vị trí dữ liệu

Trong khi một số dữ liệu AI và Machine Learning sẽ nằm trong Đám mây, phần lớn dữ liệu sẽ vẫn nằm trong trung tâm dữ liệu vì nhiều lý do: hiệu suất, chi phí và tuân thủ quy định là ba trong số đó. Lưu trữ đối tượng cung cấp khả năng mở rộng và tính kinh tế của lưu trữ Đám mây Công cộng tại chỗ, với hiệu suất tốt hơn và khả năng kiểm soát tốt hơn (cũng như TCO thấp hơn khi tính phí truy cập dữ liệu Đám mây Công cộng được tính vào).

      7.Tích hợp đám mây

Bất kể dữ liệu cư trú ở đâu, tích hợp với Đám mây công cộng vẫn sẽ là một yêu cầu quan trọng vì hai lý do. Đầu tiên, phần lớn sự đổi mới của AI và Machine Learning đang diễn ra trên Đám mây. Các hệ thống tại chỗ được tích hợp Đám mây sẽ mang lại sự linh hoạt cao nhất để tận dụng các công cụ gốc của Đám mây. Thứ hai, có thể có một luồng dữ liệu linh hoạt đến và đi từ Đám mây Công cộng khi thông tin được tạo và phân tích. Một giải pháp lưu trữ tại chỗ nên đơn giản hóa quy trình đó chứ không phải giới hạn nó.

Lưu trữ đối tượng được tích hợp đám mây nhất trong tất cả các kiến ​​trúc lưu trữ. Đầu tiên, lưu trữ đối tượng thường sử dụng API S3, ngôn ngữ thực tế của lưu trữ đám mây. Thứ hai, lưu trữ đối tượng có thể ngang hàng với Amazon, Google và Microsoft Public Clouds, với các giải pháp lưu trữ đối tượng tốt nhất cho phép người dùng xem dữ liệu cục bộ và dựa trên đám mây trong một không gian tên duy nhất. Thứ ba, dữ liệu được lưu trữ trên Đám mây từ bộ lưu trữ đối tượng có thể truy cập trực tiếp bởi các ứng dụng dựa trên Đám mây. Quyền truy cập hai phương thức này cho phép các doanh nghiệp sử dụng cả tài nguyên Đám mây và Tài nguyên tại chỗ thay thế cho nhau.

Kết luận

Lưu trữ là một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng hỗ trợ Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các ứng dụng AI và Machine Learning trong thời gian thực, điều cần thiết là các tổ chức phải sử dụng một nền tảng lưu trữ có thể theo kịp tốc độ. Lưu trữ đối tượng là kiến ​​trúc lưu trữ duy nhất cung cấp khả năng mở rộng, tiết kiệm chi phí, tích hợp đám mây và các khả năng chính khác cần thiết để hỗ trợ đầy đủ AI và Machine Learning.