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人工智能和對象存儲,能擦出什么樣的火花?

每當看到人工智能(也即AI),我們通常會想到機器人、自動化、圖像語音或視頻識別、算法等高大上的黑科技。而對象存儲則給人一種低調、海量的感覺。是什么原因,讓這兩者相遇,并擦出了火花?

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什么是對象存儲?

對象存儲是自包含、自愈合的智能存儲設備,具有容量大、速度快、擴展靈活的特點。每一個對象除了存放數據本身之外,還存放了唯一標識符和數據的元信息,例如創建的日期和時間,屬主,大小,索引,保留周期,QoS等。對象本身使得數據的組織得到了簡化,避免了傳統存儲文件目錄樹形結構的復雜。對象的存放是扁平化地方式保存在bucket(桶)中的,變得更簡單。而且對象的元信息,也方便了檢索。

拿生活中常見的例子來比喻,當圖書館購進新的紙質書籍需要存放時,需要按照圖書分類法(按照圖書的內容、形式、體裁和讀者用途等進行分類),清楚地知道大類、子類和更詳細的分類,才能找到合適的位置上架。文件存儲的數據存放就類似圖書分門別類地存放。


類比:文件存儲的數據存放方式就像圖書分類

當我們逛超市需要存包的時候,盡管有那么多儲物柜,但是大家都覺得存取包很簡單。存的時候,按一下存包按鍵,啪的一聲,一個柜子打開,同時你會得到包含二維碼的紙條,你把包放到柜子里,但是不用記住柜子的位置和編號,瀟灑的離開。當你取包的時候,你刷一下二維碼,也是啪的一聲,放包的柜子自動打開,所存物品唾手可得。對象存儲的數據存放方式就和超市存取包很類似,存儲對象的唯一標識符就相當于那個二維碼。

分布式文件存儲與分布式對象存儲的區別

當文件數量級過億的時候,文件目錄樹形結構會對數據的讀寫造成巨大的挑戰,例如在linux中如果用ls查看文件,可能都要等待幾十分鐘以上。但是,量級沒有如此之大時,因為過去的使用習慣,以及相對成熟的生態,使用文件存儲還是不錯的選擇。

如何避免錯誤理解對象存儲

當我們談對象存儲時,需要注意討論的是存儲接口,還是內部數據組織形式。

1)實際上,討論對象存儲大多數是指存儲接口,是否支持RestFul或S3,也即對象接口的形式來訪問存儲空間。

2)少數情況下,對象存儲指存儲設備的內部數據組織形式。在數據猛增的背景下,越來越多的存儲設備內部采用對象存儲的這種內部數據組織形式。例如VMware vSAN,其實是是一種基于服務器端存儲的共享分布式對象存儲系統,只不過存儲接口主要采用的是SCSI方式;或者具備高可靠、高性能、高安全和易管理的浪潮AS13000。

展望未來

受“新冠疫情”影響,在線化、數字化、分散化、自動化等新形態新模式,也對AI、大數據中心(含計算、存儲、網絡和安全)等的發展提出了迫切的需求。

疫情趨勢預測、風險預警、醫療資源和物質的預測和調配,要做到快速、準確、科學的判斷,需要和AI結合。

另外,非接觸的服務和工作、自動化、快速分析決策和響應的需求等,將會爆發。例如,人臉識別(包括免摘口罩的人臉識別)、AI輔助診斷、應急管理、安防監控、知識圖譜、基因研究、醫藥研發、金融服務、智能配送、各行各業的無人值守(例如零售)、物流運輸、個人畫像、軌跡追蹤、輿情分析等等。

文章名稱:人工智能和對象存儲,能擦出什么樣的火花?
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