概述

為了解決數據和工作負載在各地分散的現狀，需要實現對存儲在分布式文件和對象存儲系統中的大量非結構化數據的高速訪問。IBM Storage利用人工智能(AI)、機器學習(ML)和高級分析手段，對數據存儲基礎架構進行現代化改造。IBM Storage不僅僅是一套存儲產品和解決方案，其有助于人工智能和混合云的應用，提供靈活、高性能的AI，使基礎設施現代化，易于管理全球數據訪問和服務，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構化數據的快速增長，旨在增強數據相關性，并在不犧牲性能的情況下以云規模整合各種文件和對象存儲工作負載。通過消除數據孤島、進行數據發現和分類，加速業務成果和創新，在整個數據生態系統中釋放非結構化數據的潛在價值。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，能夠幫助組織構建全局數據平臺，為其所有數據提供單一通用名稱空間，可跨多個數據源和多個地點進行抽象化，從而匯集所有數據。IBM Storage Scale可以部署在邊緣或核心數據中心甚至公共云上的大多數商用硬件上，也可以在一個完全集成的設備（IBM Storage Scale System）上使用

• IBM Storage Scale System是 Storage Scale軟件的硬件實現，可適應要求嚴格的 AI、高性能計算分析和混合云工作負載。通過統一配置，IBM Storage Scale System可以整合海量數據并提高速度。該系統將數據歸檔到云中，并可始終保持在線訪問，從而降低成本，提高數據的可持續性。該系統還可以在其他供應商的存儲系統或云中訪問現有存儲，提供與現有存儲環境的無縫集成

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

三種解決方案之間可以互相聯合使用，實現統一非結構化數據平臺。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，實現軟硬一體，支持自動數據放置與數據遷移，可安全地實現大數據分析。

優勢

IBM Storage通過整合文件、塊數據和對象數據服務實現統一存儲平臺，加速實現數據價值和企業數字化轉型。其優勢有：

• 加快檢索數據

大規模交付數據，同時保持高性能、低延遲；提供托管數據訪問，縮短甚至消除停機時間。

• 減少孤島

能夠在邊緣、本地和云環境中運行，整合更多數據和工作負載。

• 改進協作

與合作團隊共享數據和工作負載，以提高成員工作效率，減少數據副本，提高資源利用率。

• 精簡運營

在單一可擴展平臺上管理數據和應用程序服務，實現數據和應用程序服務集中化。

• 優化成本

利用統一、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，從而減少應用程序和數據蔓延。

• 降低風險

保護應用程序和數據，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。

應用案例

• IBM SSS+Storage Scale與國內公有云大廠攜手共創

IBM SSS 3200+GPU servers + RDMA組成海量圖像分析處理和高速數據管道平臺，Stroge Scale+阿里CPFS打通云上和云下的數據通道，實現混合云跨協議數據流動。此方案打造了高性能AI訓練平臺，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建全局數據平臺，加速智能駕駛應用。

• 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，在滿足性能、可擴展性或簡單性等基礎設施要求的情況下，實現其應用程序開發的現代化。該方案確保大陸集團的基礎設施在云環境及本地的運行；通過多節點訓練優化深度學習，使其能夠在不影響生產時間的情況下提高模型精度，實現更高的安全性。大陸集團使用此解決方案將人工智能訓練時間提高了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》