作為2023年最熱門的技術(shù)之一，各家企業(yè)都在積極擁抱人工智能(AI)和生成式人工智能(GenAI)，爭(zhēng)相利用其優(yōu)勢(shì)。IDC近期發(fā)布的2024年V1版《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》(IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide)數(shù)據(jù)顯示，到2027年，全球AI IT總投資規(guī)模有望增至5124.2億美元，Gen AI市場(chǎng)規(guī)模將接近1500億美元。中國GenAI投資占比將達(dá)到33.0%，投資規(guī)模超130億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率(CAGR)達(dá)到86.2%。
但GenAI的出現(xiàn)也帶來了“(數(shù)據(jù))包袱”。企業(yè)需要大量信息來構(gòu)建和訓(xùn)練GenAI模型，這些模型也會(huì)相應(yīng)地產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)返還給企業(yè)。因此，每位企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)在采用AI和GenAI之前都必須問自己：我們的存儲(chǔ)解決方案是否能夠勝任這項(xiàng)任務(wù)?
在2024年及以后，正是那些擁有可擴(kuò)展、安全且經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)架構(gòu)的企業(yè)，才能從AI賽道上的眾多“選手”中脫穎而出。
GenAI時(shí)代的存儲(chǔ)解決方案
想要成功部署GenAI，企業(yè)必須通過重新構(gòu)思、設(shè)計(jì)和優(yōu)化其存儲(chǔ)方案來有效應(yīng)對(duì)GenAI的龐大數(shù)據(jù)管理需求。這樣做能夠使企業(yè)避免因存儲(chǔ)不足或設(shè)計(jì)不當(dāng)而拖慢流程。
現(xiàn)實(shí)中，傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)已經(jīng)無法跟上數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)的速度。GenAI系統(tǒng)不斷發(fā)展，處理的新任務(wù)越來越復(fù)雜，因此對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的要求也只會(huì)越來越高。換言之，存儲(chǔ)平臺(tái)必須能夠匹配情況更加復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(又稱定性數(shù)據(jù))以及GenAI所帶來的新需求。
事實(shí)上，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占每年生成數(shù)據(jù)量的90%以上。造成這一情況的主要原因是人為數(shù)據(jù)的增加，而這部分?jǐn)?shù)據(jù)則充斥著雜亂無章的列分析。企業(yè)需要采用新的辦法來經(jīng)濟(jì)高效地存儲(chǔ)大規(guī)模且復(fù)雜的數(shù)據(jù)，同時(shí)還要能夠方便、快捷地訪問數(shù)據(jù)并防止網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的入侵。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于其價(jià)值和龐大的體量，尤易成為黑客的目標(biāo)。
簡(jiǎn)言之，企業(yè)想要擁有并期待更佳的數(shù)據(jù)移動(dòng)、訪問、可擴(kuò)展性和保護(hù)體驗(yàn)。許多企業(yè)將云優(yōu)先戰(zhàn)略作為權(quán)宜之計(jì)，把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)公有云環(huán)境中。雖然這在短期內(nèi)的確是一個(gè)辦法，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，企業(yè)將面臨不斷攀升的進(jìn)出成本、安全問題以及數(shù)據(jù)優(yōu)化方面的挑戰(zhàn)。為了讓GenAI真正發(fā)揮作用，企業(yè)需要能夠簡(jiǎn)單、方便地訪問數(shù)據(jù)，而一個(gè)云優(yōu)先的戰(zhàn)略則很難做到這一點(diǎn)。
因此，企業(yè)應(yīng)轉(zhuǎn)而采取multicloud by design的方法。這將幫助其在短期和長(zhǎng)期均可解鎖多云的全部潛力，免受孤立的專有工具和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的限制。通過設(shè)計(jì)多云，企業(yè)實(shí)現(xiàn)了多云環(huán)境中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與保護(hù)的管理統(tǒng)一。
投資新的存儲(chǔ)技術(shù)
企業(yè)需要新的方法滿足GenAI的特定要求和龐大多樣的數(shù)據(jù)集。這些前沿技術(shù)包括分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)索引。
· 分布式存儲(chǔ)通過將數(shù)據(jù)存放在多個(gè)位置提高GenAI系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可靠性。例如在需求增加的情況下，企業(yè)可以跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)快速擴(kuò)展其存儲(chǔ)需求，還可以復(fù)制其最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)并將該數(shù)據(jù)保存在一個(gè)單獨(dú)的位置以便在受到網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)輕松檢索。
· 許多企業(yè)面臨的另一大問題是成本。不過，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)壓縮來緩解這個(gè)問題。數(shù)據(jù)壓縮可以去除無用數(shù)據(jù)，減少企業(yè)的存儲(chǔ)需求。通過更有效的數(shù)據(jù)分析和刪除不必要的信息可以得到更精煉的版本，這反過來又減少了企業(yè)所需的存儲(chǔ)量，從而節(jié)省成本。
· 數(shù)據(jù)索引則能夠提高檢索能力，通過更加高效地將數(shù)據(jù)放置到特定位置，有助于實(shí)現(xiàn)更快、更有效的搜索和訓(xùn)練能力。
上述三項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合提升了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的性能和效率，并節(jié)省了更多成本。對(duì)于尋求實(shí)現(xiàn)GenAI技術(shù)無痛過渡的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)來說，這三點(diǎn)是關(guān)鍵優(yōu)先事項(xiàng)。
一步躍進(jìn)時(shí)代前列，即刻引入并驅(qū)動(dòng)有效訓(xùn)練和建模的想法雖然誘人，但要想取得成功，企業(yè)必須首先為GenAI奠定堅(jiān)實(shí)的存儲(chǔ)基礎(chǔ)。盡管這可能不是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)最感興趣的領(lǐng)域，但企業(yè)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的方式將在未來給企業(yè)帶來更大的商業(yè)價(jià)值。
AI和GenAI既給企業(yè)帶來了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，又為市場(chǎng)帶來了變革。但務(wù)必注意以正確的方式進(jìn)行部署，而不要在毫無準(zhǔn)備的情況下盲目加入AI賽道，保證自己處于最佳的狀態(tài)。前方機(jī)會(huì)無數(shù)，而企業(yè)只有采用具有前瞻性的技術(shù)，才能真正做到“近水樓臺(tái)先得月”。
