關于我們

近年來，人工智能在我們的社會生活生產中得到了廣泛應用，而人工智能的發展本質離不開數據的收集、計算和分析。機器學習模型必須穩定地攝取大量數據才能適應和改進，收集的數據量越大，算法的性能就越準確。海量的數據需要大量存儲空間，其中，對象存儲一直是人工智能針對數據存儲方面的首選。原因如下：

?近乎無限的可擴展性

大量的數據需要大量的存儲，而人工智能工作負載需要可以隨數據增長而無限擴展的解決方案。傳統文件和塊存儲解決方案在數百 TB 后就達到可擴展性的上限，而對象存儲可以近乎無限擴展到數 PB。

?高效可靠的數據保護

由于對象存儲解決方案多為分布式架構，不需要采用中央“控制”的機器。因此，其架構中的單點故障的風險為零。分布式對象存儲系統具有自我修復功能，可以提供極高的數據持久性。

?持續的吞吐量性能

以最佳速率維持數據管道的能力對于訓練機器學習模型至關重要。對象存儲系統可保持高數據吞吐量，此外，還可進行橫向擴展以獨立和線性地提高整體系統容量和性能。

?較低的總體擁有成本TCO

通過利用標準服務器技術以及在單個系統中進行大規模操作的能力，對象存儲可以成批地交付，而成本只有傳統存儲方式成本的一小部分。

有孚網絡對象存儲產品優勢：

• 海量存儲

存儲空間無上限，無需考慮存儲空間擴容問題。適用于音視頻、圖片等類型的應用海量文件存儲。

• 安全高可用

提供數據跨多架構、多設備冗余存儲，三份副本分布存儲于不同存儲集群，保證高數據持久性。

• 訪問控制安全

可通過身份驗證機制控制終端用戶訪問權限，支持設置控制每個單獨文件的讀寫權限。

• 低成本

相比傳統存儲，TCO 更低，提供按量計費和高性價比資源包；完全托管的存儲模式，0 成本運維。

并且，有孚網絡根據應用場景進行了高效的分類存儲：
應用數據存儲

提供高性能、高可用的存儲服務，對接應用開發，能適應快速擴展的業務突發變化，實現經濟高效的云應用程序開發。適用于各種類型文件的存儲。

支持用戶通過控制臺、API 等各種方式進行讀寫。

架構層面原生的高擴展性，能更好地滿足海量數據的存儲和訪問需求。

業務突增時，可根據請求和流量需求自動擴展，從容應對業務變化。

大量節省存儲成本，幫助應用持續高性能的支撐業務未來的高速發展。
動靜分離優化

針對較為復雜的動態數據集，將靜態內容單獨拆分出來，并將靜態內容進行托管，可以幫助提升數據處理的整體運行效率、并降低使用成本。用對象存儲像文件夾般管理收集來的圖片、腳本、視頻等靜態資源。

通過BGP網絡或者CDN加速的方式，有效降低云服務器負載壓力，提升用戶體驗。

架構層面原生的高擴展性，能更好地滿足海量數據的存儲和訪問需求。

訪問量突增時，可根據請求和流量需求自動擴展，從容應對業務變化。

通過用戶身份鑒權和授權管理，精細化進行資源權限控制，保證數據安全可靠。
大數據分析

對象存儲作為海量數據存儲池，可與有孚云計算資源緊密整合，無縫接入大數據生態系統，實現高性能、低成本的數據分析與挖掘，讓數據隱藏的價值來為企業經營管理中的各類決策服務。對象存儲支持存儲 EB 級別非結構化數據，高可用、高可靠、高安全和可擴展性。

將數據上傳至有孚云對象存儲，將對象存儲作為數據源進行大數據分析。

存儲+計算，與有孚云高性能計算產品打通，無縫整合，深度挖掘您的數據價值。

按需試用的存儲系統，配合多規格資源包，讓海量存儲獲得最優的擁有成本。

對象存儲因其優秀的性能，為人工智能的發展起到了奠基作用。有孚網絡將持續為人工智能行業的發展提供底層技術支撐。