· AI融萬物之勢席卷而來 ·
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫爲AI。它是研究、開發用于模拟、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
行業特點
AI場景中80%以上是小文件，以非結構化數據爲主。模型訓練是一個非常耗時的任務，訓練學習過程中需對數據進行頻繁讀取，尤其是在大規模數據集上進行訓練時。使用容器/雲來加速學習模型的訓練過程，可提高效率和節約時間。
應用領域
應用于各個領域，包括醫療、金融、交通、農業、教育、制造等。它們可以通過分析海量數據來提取有價值的信息和洞察，并輔助決策、優化業務流程和改進産品與服務。
· 全閃SDS打造容器雲存儲平台 ·
在當今快節奏的科技發展中，機器學習作爲一項重要的技術和應用領域，正得到越來越多的關注。然而，機器學習模型的訓練過程是一個非常耗時的任務，尤其是在大規模數據集上進行訓練時。爲了提高效率和節約時間，使用容器/雲來加速機器學習模型的訓練過程成爲了一種主流的方法。
首先，在模型訓練過程中使用容器/雲可以輕松地創建一個包含機器學習環境和所需庫的隔離環境。在傳統的機器學習訓練我們經常遇到各種依賴庫版本不一緻導緻的問題，而使用容器/雲可以規避這些問題。
其次，在機器學習的研究和應用中，常常需要通過并行計算來加速模型的訓練過程。通過使用容器編排工具(如Kubernetes)和容器，我們可以輕松地在多台機器上運行分布式模型訓練任務。充分利用了多台機器上的計算資源，提高了計算效率。
綜上所述，使用容器/雲加速機器學習模型訓練過程是一種有效的方法。通過創建隔離環境、方便分布式訓練和兼容不同硬件平台，可以提高訓練效率，節約時間和資源。
而存儲系統作爲容器/雲的底座支撐，需求通常表現爲以下幾個方面：
1.全面對接雲生态
存儲系統需要與主流雲、容器、虛拟化平台全面對接，配合雲平台，提供動态彈性的擴展能力，與雲平台快速增長的租戶分配、業務系統部署、業務數據和共享文件激增等應用情況相匹配。
2.高性能
保證雲底層存儲系統的IO、帶寬、延時不成爲瓶頸，可滿足上層不同應用的業務需求。
3.适配多業務，彈性擴展
雲平台需要承載多樣化的用戶應用，對存儲資源池的訪問涵蓋文件共享、塊存儲、高帶寬傳輸等方式，并且業務對容量的需求也是逐年遞增的，因此存儲系統必須提供多種接口模式，以及便捷的擴容能力，簡化系統人員對存儲資源池擴容的操作過程。
4.高可靠
提供成熟、穩定的存儲資源池，具備多樣化的數據保護能力，在軟硬件匹配度、設備運行可靠性、系統故障恢複能力等方面都要經過嚴格的測試驗證，以保證存儲資源池爲雲平台提供安全可靠的數據存儲支持，最大限度避免數據丢失的風險。
·FASS全閃存儲助力構建容器雲底座·
AI發展的浪潮中，高性能全閃存儲作爲IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）關鍵基礎設施平台設備，具有重要的應用和優勢，特别是在處理大規模數據、高并發訪問以及對存儲性能和穩定性要求較高的場景下。
将AI模型部署到雲端或容器中是一種主流的做法，有助于提高模型的可擴展性、靈活性和性能。
存儲系統作爲雲平台底層的IT資源，對平台的高效、穩定運行起着非常關鍵的支撐作用。存儲系統與主流雲、容器、虛拟化平台全面對接，配合雲平台，提供動态彈性擴展以及高IO、高帶寬、低延時的能力，與雲平台快速增長的租戶分配、業務系統部署、業務數據和共享文件激增等應用情況相匹配。
FASS全閃分布式塊存儲系統
TaoCloud自研的FASS高性能全閃存儲，憑借其高性能、高可靠和易擴展的能力，成爲滿足這一需求的理想選擇。
1.雲原生持久化存儲的對接
在雲原生架構下，FASS可以作爲持久化存儲的基礎設施。在典型的K8s容器環境中，FASS通過CSI插件解決了容器的瞬時性問題，可以實現有狀态應用程序在容器或 POD 停止、重新啓動和移動（到其他物理服務器）期間持續存在，爲AI應用提供可靠的存儲基礎。
2.虛拟化平台的集成
在虛拟化平台中，FASS可以作爲虛拟機的後端存儲，爲虛拟化環境提供快速的存儲訪問和高性能的數據處理能力。通過與虛拟化管理系統集成，可以實現對存儲資源的靈活調配和管理，提高整個虛拟化環境的性能和效率。
3.裸金屬服務器的支持
在一些對性能和資源要求較高的AI場景下，可能會選擇使用裸金屬服務器來部署AI工作負載。FASS可以直接與裸金屬服務器集成，爲AI應用提供穩定、高效的存儲服務，同時滿足裸金屬服務器對于性能和可靠性的要求。
4.高速存儲與處理大規模數據
AI應用通常需要處理大規模的數據，包括訓練數據集和推理過程中的輸入數據。FASS具有較高的讀寫速度和低延遲，能夠滿足AI系統對于大規模數據的高速存取需求，提高數據處理效率。
5.靈活的數據保護
FASS可提供多種冗餘機制：副本可以提供更高的性能表現；糾删碼（EC）則可以提供容量和成本的綜合性價比選擇，從而滿足用戶不同性能、不同容量、不同成本的項目需求。無論副本還是EC，都可以保障在部分集群節點故障時（1～n/2，視冗餘類型），仍然提供持續的數據訪問支持。
同時還具備QoS、快照、故障域、自動精簡配置等豐富的高級功能，完美解決故障恢複、數據安全、系統可靠性、容量利用率等各種問題，全面提升用戶使用體驗。
6.多協議支持
FASS存儲支持标準的iSCSI、NVMe-oF or TCP存儲訪問協議，可根據用戶現有環境選擇基于以太網或Infiniband網絡，爲業務應用場景提供高性能塊存儲服務。
7.支持高并發訪問
AI系統往往需要支持大量的并發訪問，特别是在模型訓練和推理階段。FASS具有并發讀寫的能力，能夠滿足多個用戶或任務同時對存儲系統的訪問需求，保證系統的穩定性和性能。
綜上所述，FASS在AI場景下具有重要的應用和優勢，可以爲AI系統提供穩定、高效、彈性和安全的數據存儲底座，爲AI應用的發展和應用提供堅實的基礎支撐。
·高效存儲解決方案助企沖上雲霄·
在AI應用中，存儲解決方案是至關重要的，因爲大量的數據需要被讀取、處理和存儲。在非結構化數據飛速增長的時代，高性能分布式存儲更适用于大規模數據存儲和處理，常用于分布式AI訓練任務。選擇适當的存儲解決方案可爲AI工作提供高性能、高可靠、低延時、高可擴展的數據支撐平台。
下期預告——一個完整的AI工作流程由數據采集、數據準備、模型訓練、推理、歸檔等幾個關鍵階段構成，在AI模型生成過程中，訓練階段關系到生成模型的時效性及可用性。我們将根據AI訓練性能及容量等不同規模的需求，打造具有針對性的存儲解決方案。
敬請期待！！！
