概述

       為了解決數(shù)據(jù)和工作負(fù)載在各地分散的現(xiàn)狀，需要實現(xiàn)對存儲在分布式文件和對象存儲系統(tǒng)中的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高速訪問。IBM Storage利用人工智能(AI)、機器學(xué)習(xí)(ML)和高級分析手段，對數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)架構(gòu)進行現(xiàn)代化改造。IBM Storage不僅僅是一套存儲產(chǎn)品和解決方案，其有助于人工智能和混合云的應(yīng)用，提供靈活、高性能的AI，使基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化，易于管理全球數(shù)據(jù)訪問和服務(wù)，訪問速度更快，能夠降低成本效益并帶來更多價值。

解決方案

       IBM Storage解決方案使用高效且可擴展的解決方案管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速增長，旨在增強數(shù)據(jù)相關(guān)性，并在不犧牲性能的情況下以云規(guī)模整合各種文件和對象存儲工作負(fù)載。通過消除數(shù)據(jù)孤島、進行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分類，加速業(yè)務(wù)成果和創(chuàng)新，在整個數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中釋放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的潛在價值。IBM Storage提供了三種解決方案：

      · IBM Storage Scale是一種高度可擴展、高效、高性能的存儲解決方案，能夠幫助組織構(gòu)建全局?jǐn)?shù)據(jù)平臺，為其所有數(shù)據(jù)提供單一通用名稱空間，可跨多個數(shù)據(jù)源和多個地點進行抽象化，從而匯集所有數(shù)據(jù)。IBM Storage Scale可以部署在邊緣或核心數(shù)據(jù)中心甚至公共云上的大多數(shù)商用硬件上，也可以在一個完全集成的設(shè)備（IBM Storage Scale System）上使用

      · IBM Storage Scale System是 Storage Scale 軟件的硬件實現(xiàn)，可適應(yīng)要求嚴(yán)格的 AI、高性能計算分析和混合云工作負(fù)載。通過統(tǒng)一配置，IBM Storage Scale System可以整合海量數(shù)據(jù)并提高速度。該系統(tǒng)將數(shù)據(jù)歸檔到云中，并可始終保持在線訪問，從而降低成本，提高數(shù)據(jù)的可持續(xù)性。該系統(tǒng)還可以在其他供應(yīng)商的存儲系統(tǒng)或云中訪問現(xiàn)有存儲，提供與現(xiàn)有存儲環(huán)境的無縫集成

      · IBM Storage Ceph能夠高效地存儲大量文件、對象和塊數(shù)據(jù)，其提供了持續(xù)訪問數(shù)據(jù)資產(chǎn)所需的功能。IBM Storage Ceph作為軟件使用，可以部署在邊緣或核心數(shù)據(jù)中心甚至公共云上的大多數(shù)商用硬件上；可以無縫連接到Storage Scale，以實現(xiàn)全球數(shù)據(jù)平臺解決方案

       三種解決方案之間可以互相聯(lián)合使用，實現(xiàn)統(tǒng)一非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)平臺。IBM Storage Scale可以無縫連接到IBM Storage Ceph，部署到IBM Storage Scale System硬件平臺中，實現(xiàn)軟硬一體，支持自動數(shù)據(jù)放置與數(shù)據(jù)遷移，可安全地實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析。

優(yōu)勢

       IBM Storage通過整合文件、塊數(shù)據(jù)和對象數(shù)據(jù)服務(wù)實現(xiàn)統(tǒng)一存儲平臺，加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其優(yōu)勢有：

      · 加快檢索數(shù)據(jù)

          大規(guī)模交付數(shù)據(jù)，同時保持高性能、低延遲；提供托管數(shù)據(jù)訪問，縮短甚至消除停機時間。

      · 減少孤島

          能夠在邊緣、本地和云環(huán)境中運行，整合更多數(shù)據(jù)和工作負(fù)載。

      · 改進協(xié)作

          與合作團隊共享數(shù)據(jù)和工作負(fù)載，以提高成員工作效率，減少數(shù)據(jù)副本，提高資源利用率。

      · 精簡運營

          在單一可擴展平臺上管理數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序服務(wù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序服務(wù)集中化。

      · 優(yōu)化成本

          利用統(tǒng)一、靈活的存儲平臺，在不影響性能的情況下進行橫向與縱向擴縮，從而減少應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)蔓延。

      · 降低風(fēng)險

          保護應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)，通過集成安全和勒索防護功能，在遭遇漏洞和攻擊后能夠快速恢復(fù)。

應(yīng)用案例

      · IBM SSS+Storage Scale與國內(nèi)公有云大廠攜手共創(chuàng)

          IBM SSS 3200+GPU servers + RDMA組成海量圖像分析處理和高速數(shù)據(jù)管道平臺，Stroge Scale+阿里CPFS打通云上和云下的數(shù)據(jù)通道，實現(xiàn)混合云跨協(xié)議數(shù)據(jù)流動。此方案打造了高性能AI訓(xùn)練平臺，使自動駕駛場景下圖像分析效率提升150%，可幫助新能源車企構(gòu)建全局?jǐn)?shù)據(jù)平臺，加速智能駕駛應(yīng)用。

      · 大陸汽車加速對車輛安全的檢測

          大陸集團使用了IBM Elastic Storage System、IBM Spectrum Scale和NVIDIA DGX系統(tǒng)，在滿足性能、可擴展性或簡單性等基礎(chǔ)設(shè)施要求的情況下，實現(xiàn)其應(yīng)用程序開發(fā)的現(xiàn)代化。該方案確保大陸集團的基礎(chǔ)設(shè)施在云環(huán)境及本地的運行；通過多節(jié)點訓(xùn)練優(yōu)化深度學(xué)習(xí)，使其能夠在不影響生產(chǎn)時間的情況下提高模型精度，實現(xiàn)更高的安全性。大陸集團使用此解決方案將人工智能訓(xùn)練時間提高了70%。引用：IBM案例研究《加速對大陸集團車輛安全性的洞察分析》

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