當今互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)絡上隨時都能聽到關于應用人工智能與機器學習、云計算技術來解決問題的消息，這就是網(wǎng)絡科技水平發(fā)展進步的體現(xiàn)。

在21世紀的今天，社會正在從互聯(lián)網(wǎng)+向人工智能轉型。讓人工智能融入各個傳統(tǒng)行業(yè)，對行業(yè)進行改造，在舊領域創(chuàng)造新業(yè)態(tài)成為了新的焦點。人工智能時代，以深度學習等關鍵技術為核心，以云計算、生物識別等數(shù)據(jù)或計算能力為基礎支撐，推動人工智能在金融、醫(yī)療、自動駕駛、安防、家居以及營銷等領域將應用場景落地生根，創(chuàng)造出巨大價值。

大數(shù)據(jù)時代，人工智能如何面對存儲問題

人工智能技術需要大量的數(shù)據(jù)支撐，那這些數(shù)據(jù)如何存儲呢?就拿自動駕駛來說。自動駕駛汽車通過大量的傳感設備來"讀取"周圍環(huán)境，由此決定如何駕駛、剎車和加速等。這樣所需存儲的復雜性是顯而易見的。

攝像機和雷達等設備產生的數(shù)據(jù)每秒有10GB之多。所有這些數(shù)據(jù)都要被壓縮和處理。通過自動駕駛汽車的攝像機和雷達能夠獲得高清地圖數(shù)據(jù)。這是獲得準確汽車汽車位置的關鍵所在。這些高清地圖在標準地圖之上，額外添加了車道標線、限制和標志。 所有這些數(shù)據(jù)以每秒10GB的速度產生。這些數(shù)據(jù)乘以運動量再乘以汽車數(shù)量，其數(shù)據(jù)量將是非常非常巨大的。

另外，每輛汽車還要記錄一些駕駛數(shù)據(jù)，并保存幾天到幾個月不等---這取決于OEM和監(jiān)管要求。這是非常重要的，因為即使這些數(shù)據(jù)上傳到云，本地還是要保存這些數(shù)據(jù)的。數(shù)據(jù)的質量還僅僅只是個開始，這些數(shù)據(jù)包括每輛車和通過系統(tǒng)產生的，這些數(shù)據(jù)將會決定汽車的安全行駛和高效運行。那么問題來了，這些應用對數(shù)據(jù)要求之高，怎樣才能達到人工智能的需求？如果沒有一套能夠迅速靈敏反應且高可靠性的存儲，自動駕駛還能實現(xiàn)嗎？

面對存儲難題，高性能全閃存可解

面對強大的數(shù)據(jù)存儲難題，僅僅是理念和人才的準備還遠遠不夠，軟硬件系統(tǒng)也必須“跟得上”才行。若要性能“達標”，唯有全閃存系統(tǒng)。

據(jù)IDC云服務器行業(yè)存儲系統(tǒng)收入數(shù)據(jù)顯示，全閃存部署持續(xù)增長，驅動整個市場，2016年，全閃存陣列市場整體收入達近11億美金，同比增長94.5%。毋庸置疑，閃存的誕生掀起整個存儲市場的全新變革。

與傳統(tǒng)機械硬盤相比，全閃存陣列能夠大幅提升企業(yè)存儲系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)機械硬盤的存儲系統(tǒng)性能大部分都在200 IOPS左右，頂級全閃存存儲系統(tǒng)，像IBM FLashSystem系列全閃存陣列，可以提供500,000到1000,000 IOPS，這對于傳統(tǒng)的磁盤陣列來說是遙不可及。

在企業(yè)級應用方面，存儲與其他設備有著很大不同，用戶對其需求點也不僅僅局限于性能，數(shù)據(jù)遷移、可管理性以及可靠性同樣備受關注。

目前我們從Gartner的固態(tài)陣列(SSA)魔力象限中可以看到，位于一線陣營的存儲領導者很多，包括我們非常熟悉的IBM、EMC、HPE和NetApp等等，其產品特點也是各有千秋。NetApp的軟件管理實力不俗;HPE的3PAR在金融領域獨占鰲頭;EMC的性能優(yōu)化是強項;而IBM FlashSystem 900則能夠在提供高性能、可靠性的同時，實現(xiàn)兩小時內快速部署。在這個多元化的時代，這些品牌的軟硬件產品都能夠給用戶以充分信心。

以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G為核心特征的數(shù)字化浪潮正席卷全球，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能生物識別帶來的海量異構化數(shù)據(jù)，高帶寬、低時延等新業(yè)務個性化需求。未來，企業(yè)存儲面臨的挑戰(zhàn)還會更多，相信云計算存儲技術也會有突飛猛進的發(fā)展。

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