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1. 分布式存储架构概述
1. 大容量数据存储挑战
1. 融合分布式存储和AI
1. 基于对象存储的AI训练
1. 云原生分布式存储平台
1. 数据访问优化策略
1. 弹性扩展与数据冗余
1. 安全性和可靠性保障
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分布式存储架构概述
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分布式存储架构概述
分布式存储的优势
* 可扩展性:分布式存储系统可以轻松地向系统添加或移除节
点,以适应不断变化的工作负载和数据增长,从而实现海量数
据的存储和处理。
* 高可用性:通过数据复制和容错机制,分布式存储系统可以
确保数据的冗余和可用性,即使单个节点或组件出现故障,也
能继续提供服务。
* 性能:分布式存储系统通过并行处理和负载平衡来提高效率
,以满足 AI 工作负载的高性能计算要求。
分布式存储的挑战
* 数据一致性:在分布式存储系统中,维护数据的一致性是一
项挑战,需要协调不同节点上的数据写入和更新,以确保数据
的完整性和可靠性。
* 数据管理:管理分布在大规模集群中的海量数据需要高效的
数据放置策略、数据复制和备份方案,以及数据生命周期管理
机制。
* 安全性:分布式存储系统必须实施严格的安全措施来保护数
据免受未经授权的访问、数据泄露和恶意攻击,确保数据的机
密性和完整性。
分布式存储架构概述
分布式存储与AI工作负载的融合
* 数据密集型工作负载:AI 模型训练和推理通常需要访问和处
理海量的数据集,分布式存储系统提供了可靠且可扩展的数据
存储解决方案。
* 高性能计算:AI 工作负载需要高性能计算环境,分布式存储
系统可以通过并行处理和负载平衡来实现,满足其低延迟和高
吞吐量的要求。
* 数据共享和协作:AI 项目通常涉及多个团队和研究人员的协
作,分布式存储系统促进了数据共享和协作,使不同参与者能
够访问和操作共享数据集。
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