AI+云平台｜全闪云底座迎战
· AI融万物之势席卷而来 ·
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
行业特点
AI场景中80%以上是小文件，以非结构化数据为主。模型训练是一个非常耗时的任务，训练学习过程中需对数据进行频繁读取，尤其是在大规模数据集上进行训练时。使用容器/云来加速学习模型的训练过程，可提高效率和节约时间。
应用领域
应用于各个领域，包括医疗、金融、交通、农业、教育、制造等。它们可以通过分析海量数据来提取有价值的信息和洞察，并辅助决策、优化业务流程和改进产品与服务。
· 全闪SDS打造容器云存储平台 ·
在当今快节奏的科技发展中，机器学习作为一项重要的技术和应用领域，正得到越来越多的关注。然而，机器学习模型的训练过程是一个非常耗时的任务，尤其是在大规模数据集上进行训练时。为了提高效率和节约时间，使用容器/云来加速机器学习模型的训练过程成为了一种主流的方法。
首先，在模型训练过程中使用容器/云可以轻松地创建一个包含机器学习环境和所需库的隔离环境。在传统的机器学习训练我们经常遇到各种依赖库版本不一致导致的问题，而使用容器/云可以规避这些问题。
其次，在机器学习的研究和应用中，常常需要通过并行计算来加速模型的训练过程。通过使用容器编排工具(如Kubernetes)和容器，我们可以轻松地在多台机器上运行分布式模型训练任务。充分利用了多台机器上的计算资源，提高了计算效率。
综上所述，使用容器/云加速机器学习模型训练过程是一种有效的方法。通过创建隔离环境、方便分布式训练和兼容不同硬件平台，可以提高训练效率，节约时间和资源。
而存储系统作为容器/云的底座支撑，需求通常表现为以下几个方面：
1.全面对接云生态
存储系统需要与主流云、容器、虚拟化平台全面对接，配合云平台，提供动态弹性的扩展能力，与云平台快速增长的租户分配、业务系统部署、业务数据和共享文件激增等应用情况相匹配。
2.高性能
保证云底层存储系统的IO、带宽、延时不成为瓶颈，可满足上层不同应用的业务需求。
3.适配多业务，弹性扩展
云平台需要承载多样化的用户应用，对存储资源池的访问涵盖文件共享、块存储、高带宽传输等方式，并且业务对容量的需求也是逐年递增的，因此存储系统必须提供多种接口模式，以及便捷的扩容能力，简化系统人员对存储资源池扩容的操作过程。
4.高可靠
提供成熟、稳定的存储资源池，具备多样化的数据保护能力，在软硬件匹配度、设备运行可靠性、系统故障恢复能力等方面都要经过严格的测试验证，以保证存储资源池为云平台提供安全可靠的数据存储支持，最大限度避免数据丢失的风险。
·FASS全闪存储助力构建容器云底座·
AI发展的浪潮中，高性能全闪存储作为IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）关键基础设施平台设备，具有重要的应用和优势，特别是在处理大规模数据、高并发访问以及对存储性能和稳定性要求较高的场景下。
将AI模型部署到云端或容器中是一种主流的做法，有助于提高模型的可扩展性、灵活性和性能。
存储系统作为云平台底层的IT资源，对平台的高效、稳定运行起着非常关键的支撑作用。存储系统与主流云、容器、虚拟化平台全面对接，配合云平台，提供动态弹性扩展以及高IO、高带宽、低延时的能力，与云平台快速增长的租户分配、业务系统部署、业务数据和共享文件激增等应用情况相匹配。
FASS全闪分布式块存储系统
TaoCloud自研的FASS高性能全闪存储，凭借其高性能、高可靠和易扩展的能力，成为满足这一需求的理想选择。
1.云原生持久化存储的对接
在云原生架构下，FASS可以作为持久化存储的基础设施。在典型的K8s容器环境中，FASS通过CSI插件解决了容器的瞬时性问题，可以实现有状态应用程序在容器或 POD 停止、重新启动和移动（到其他物理服务器）期间持续存在，为AI应用提供可靠的存储基础。
2.虚拟化平台的集成
在虚拟化平台中，FASS可以作为虚拟机的后端存储，为虚拟化环境提供快速的存储访问和高性能的数据处理能力。通过与虚拟化管理系统集成，可以实现对存储资源的灵活调配和管理，提高整个虚拟化环境的性能和效率。
3.裸金属服务器的支持
在一些对性能和资源要求较高的AI场景下，可能会选择使用裸金属服务器来部署AI工作负载。FASS可以直接与裸金属服务器集成，为AI应用提供稳定、高效的存储服务，同时满足裸金属服务器对于性能和可靠性的要求。
4.高速存储与处理大规模数据
AI应用通常需要处理大规模的数据，包括训练数据集和推理过程中的输入数据。FASS具有较高的读写速度和低延迟，能够满足AI系统对于大规模数据的高速存取需求，提高数据处理效率。
5.灵活的数据保护
FASS可提供多种冗余机制：副本可以提供更高的性能表现；纠删码（EC）则可以提供容量和成本的综合性价比选择，从而满足用户不同性能、不同容量、不同成本的项目需求。无论副本还是EC，都可以保障在部分集群节点故障时（1～n/2，视冗余类型），仍然提供持续的数据访问支持。
同时还具备QoS、快照、故障域、自动精简配置等丰富的高级功能，完美解决故障恢复、数据安全、系统可靠性、容量利用率等各种问题，全面提升用户使用体验。
6.多协议支持
FASS存储支持标准的iSCSI、NVMe-oF or TCP存储访问协议，可根据用户现有环境选择基于以太网或Infiniband网络，为业务应用场景提供高性能块存储服务。
7.支持高并发访问
AI系统往往需要支持大量的并发访问，特别是在模型训练和推理阶段。FASS具有并发读写的能力，能够满足多个用户或任务同时对存储系统的访问需求，保证系统的稳定性和性能。
综上所述，FASS在AI场景下具有重要的应用和优势，可以为AI系统提供稳定、高效、弹性和安全的数据存储底座，为AI应用的发展和应用提供坚实的基础支撑。
·高效存储解决方案助企冲上云霄·
在AI应用中，存储解决方案是至关重要的，因为大量的数据需要被读取、处理和存储。在非结构化数据飞速增长的时代，高性能分布式存储更适用于大规模数据存储和处理，常用于分布式AI训练任务。选择适当的存储解决方案可为AI工作提供高性能、高可靠、低延时、高可扩展的数据支撑平台。
下期预告——一个完整的AI工作流程由数据采集、数据准备、模型训练、推理、归档等几个关键阶段构成，在AI模型生成过程中，训练阶段关系到生成模型的时效性及可用性。我们将根据AI训练性能及容量等不同规模的需求，打造具有针对性的存储解决方案。
敬请期待！！！