流数据的 AI 工作负载和云原生存储
人工智能工作负载需要 实时访问海量数据流, 例如来自物联网设备、交易或传感器的数据。传统存储系统无法处理所需的速度、可扩展性和复杂性。 云原生存储, 专为满足现代人工智能需求而设计。以下是关键要点：
- 如今的人工智能可以实时处理数据。, 与传统的批量处理方法不同，这种方法可用于欺诈检测和自动驾驶汽车等领域。.
- 传统存储系统故障 由于延迟、可扩展性差、效率低下等问题。.
- 云原生存储解决了这个问题。 通过容器化、分布式架构，确保低延迟、可扩展性以及与 AI 框架的无缝集成。.
关键技术 Apache Kafka、NVMe-oF 和内存数据库等技术协同工作，高效地管理流式数据。这些系统确保人工智能应用能够处理海量数据。 高速、大容量数据 同时保持性能和可靠性。.
云原生存储不仅仅是存储数据——它是人工智能管道的关键部分，能够在实时分析、训练和推理等应用中实现更快的决策和更好的结果。.
云原生存储 CubeFS，赋能 AI 加速——胡尧，OPPO
AI 流式工作负载的存储需求
与传统企业应用相比，AI 流式工作负载对存储基础设施的要求更高。这些系统必须管理海量数据，保持超低延迟，并支持驱动现代 AI 处理的专用硬件。应对这些挑战需要精心设计的架构，以满足实时 AI 分析的独特需求。.
在这种情况下，关键不仅仅在于拥有足够的存储容量，还在于系统的响应速度。例如，每秒处理数千笔交易的欺诈检测系统，或者实时分析传感器数据的自动驾驶车辆，都依赖于不会拖慢其运行速度的存储系统。.
可扩展性和大容量数据处理
人工智能流式工作负载以惊人的速度产生数据。例如，自动驾驶汽车每天产生海量传感器数据，金融平台在交易高峰期处理海量交易。这些工作负载的存储系统需要能够垂直和水平扩展，同时避免成为瓶颈。.
水平扩展通常涉及分布式文件系统，该系统会在添加新节点时自动重新平衡数据。这使得数据靠近 GPU 集群，并防止任何单个节点过载。在数据量巨大的阶段（例如训练 AI 模型时），每个节点持续的高写入速度尤为关键。这些扩展策略确保系统能够满足 AI 工作负载的需求，同时保持低延迟。.
低延迟和并行处理
人工智能推理工作负载对速度要求极高。例如，一个同时向数百万用户提供个性化内容的推荐引擎，就无法承受数据访问延迟。即使是微小的延迟也会波及整个应用程序，影响其性能。.
并行 I/O 能力至关重要。现代 AI 基础设施通常同时运行数十个模型——有些专注于实时推理，有些则专注于批量训练。存储系统必须能够灵活应对这些混合工作负载，避免任何一种操作影响其他操作的性能。例如，写入突发不应干扰推理任务的读取性能。.
人工智能工作负载也需要独特的访问模式。与传统应用程序不同，这些工作负载通常需要随机访问大型数据集，多个进程同时读取同一文件的不同部分。为了应对这种情况，存储系统依赖于高级缓存和并行文件访问功能。.
存储节点和计算节点之间的网络延迟是另一个关键因素。即使采用高速互连，当 AI 模型每秒发出数千个存储请求时，延迟也会累积。数据预取和智能缓存等策略有助于减少这些延迟。此外，内存层存储也发挥着至关重要的作用——频繁访问的数据应驻留在高速内存层中，系统会根据实时访问模式，将"热"数据从速度较慢的介质动态迁移到高速内存层。.
硬件加速器集成
人工智能工作负载越来越依赖于GPU、TPU和FPGA等专用硬件加速器来处理实时处理的计算密集型任务。存储系统必须与这些加速器无缝集成，以避免出现瓶颈。.
例如，GPU在并行处理方面效率极高，但如果存储系统未针对其访问模式进行优化，则会降低其性能。高带宽顺序读取对于训练工作负载至关重要，而低延迟随机访问对于推理任务则至关重要。GPU直接存储等技术允许加速器直接从存储设备访问数据，绕过CPU，从而降低延迟并节省系统资源。.
存储系统还需要考虑加速器密集型环境的功率和散热需求。. AI GPU 服务器 每张卡的功耗都很高，这会造成严峻的散热挑战，影响存储性能和可靠性。存储解决方案必须能够在这些条件下稳定运行。.
当多个加速器协同处理分布式人工智能任务时，存储系统必须协调所有加速器之间的数据访问，同时保持数据一致性。这就要求架构能够理解加速器的拓扑结构，并据此优化数据放置。.
对于构建人工智能基础设施的组织而言，这些存储需求不仅仅是技术考量，更是战略决策。存储并非只是被动的数据存储库，而是人工智能处理流程中不可或缺的一部分。投资于专为人工智能工作负载设计的存储技术，并确保与计算和加速器资源紧密集成，对于成功至关重要。.
云原生存储技术与设计
云原生存储标志着存储方式从传统的单体式存储系统向分布式架构转变。这些解决方案采用基于容器的分布式架构，能够动态扩展以满足人工智能工作负载的需求。在这种模式下，存储被视为一种服务——可以轻松地与计算资源一起进行配置、扩展和管理。.
AI 流式工作负载已将云原生存储的功能推向了超越基本文件系统的层面。如今的架构融合了智能数据放置、自动分层和实时优化等功能，以适应不断变化的工作负载需求。这意味着存储系统不仅存储数据，还能主动提升 AI 性能。.
云原生存储设计原则
容器化 是云原生存储的核心。存储服务运行在容器中，因此可以独立部署、扩展和更新。例如，元数据服务可以独立于数据服务进行扩展，从而应对人工智能模型训练期间经常出现的大量小文件操作。.
存储分解 它将存储与计算资源分离，创建可动态分配的灵活存储池。这种设计避免了计算资源扩展时出现瓶颈，并确保了存储容量的高效利用。高性能存储还可以在多个 AI 工作负载之间共享，从而最大限度地提高资源效率。.
分布式计算框架 这些框架与存储系统紧密集成，以优化数据放置和访问。它们会自动将频繁访问的（"热"）数据迁移到更靠近 GPU 集群的位置，从而提升性能。通过了解延迟和带宽等网络因素，存储系统可以就数据的存储位置做出明智的决策。.
微服务架构 它将存储分解为元数据管理、缓存和复制等专用组件。每个服务独立运行，从而能够针对 AI 工作负载进行精确优化。.
这些原则为驱动流式人工智能工作负载的技术奠定了坚实的基础。.
流数据工作负载技术
阿帕奇卡夫卡 Kafka 已成为管理 AI 应用中流式数据管道的首选解决方案。其分布式日志架构能够处理海量数据摄取，同时确保许多 AI 模型所需的有序交付。Kafka 还支持数据流重放，允许 AI 系统使用历史数据重新训练模型，而不会中断实时推理任务。.
Kafka 的作用远不止于数据摄取。它充当高速数据源和存储系统之间的缓冲区，能够平滑突发性工作负载并优化写入模式。这种缓冲机制对于数据流不可预测的 AI 应用尤为重要。.
NVMe over Fabrics (NVMe-oF) NVMe-oF 将 NVMe 存储的速度优势带入网络环境，实现解耦存储而不影响性能。AI 工作负载可以访问远程高速存储，延迟与本地 NVMe 驱动器相当。NVMe-oF 支持多种传输层，例如融合以太网上的 RDMA (RoCE) 和光纤通道，为需要在现有网络架构中平衡性能的企业提供了灵活性。.
内存数据库 Redis 和 Apache Ignite 等云平台对于实时 AI 工作负载至关重要。通过将频繁访问的数据和中间结果存储在内存中，这些系统能够实现亚毫秒级的访问速度。在 AI 流式应用中，它们通常用作特征存储，几乎可以瞬间为模型提供推理所需的数据。.
这些数据库可以跨节点扩展，同时保持数据一致性，确保即使是大型特征集也能在分布式人工智能系统中访问。.
对象存储系统 这些存储设备旨在满足大规模、长期数据存储需求。凭借纠删码和分布式复制等特性，它们可确保数据的持久性和可扩展性。其 REST API 可与 AI 框架无缝集成，从而实现实时分析。对象存储还支持自动分层，将访问频率较低的数据迁移到成本效益更高的存储介质，同时将活跃数据集保留在速度更快的存储介质上。.
云原生存储解决方案比较
选择合适的云原生存储技术对于优化 AI 工作负载至关重要。每种方案都有其优势和不足，如下所示：
| 技术 | 吞吐量 | 延迟 | 可扩展性 | AI工作负载兼容性 |
|---|---|---|---|---|
| 分布式文件系统 | 高顺序吞吐量，中等随机访问 | 1-10毫秒 | 横向扩展到数千个节点 | 非常适合训练，也适合批量推理。 |
| NVMe-oF 存储 | 非常高 | 亚毫秒 | 受网络结构限制 | 非常适合实时推理，训练性能中等。 |
| 内存数据库 | 极高 | 微秒 | 中等，受记忆力限制 | 非常适合特征服务，但不太适合大型数据集。 |
| 对象存储 | 对于大文件来说很高 | 10-100毫秒 | 几乎无限 | 适用于数据湖，不太适合实时任务。 |
| 混合分层系统 | 层级可变 | 层级可变 | 高的 | 适用于各种人工智能工作负载 |
每项技术在人工智能存储架构中都扮演着特定的角色。例如，, 分布式文件系统 Ceph 和 GlusterFS 等文件系统非常适合管理大型数据集，尤其是在以顺序读取为主的训练场景中。然而，它们可能难以应对推理工作负载中常见的随机访问模式。.
混合分层系统 它将多种存储技术整合到一个统一的解决方案中，自动将数据放置在最合适的层级上。这种灵活性使其成为满足各种性能和成本要求的 AI 工作负载的理想选择。.
技术选择取决于工作负载特性。例如，实时欺诈检测可能依赖于内存数据库，并结合 NVMe-oF 以实现超低延迟。同时，大规模训练工作负载则受益于能够处理海量数据集的分布式文件系统。许多生产环境会混合使用这些技术，并通过编排层根据性能需求管理各层之间的数据移动。.
自动化和自我管理也是云原生存储的关键特性。这些系统能够监控自身性能并自动调整配置，这对于人工智能环境至关重要，因为随着模型演进或新应用的出现，工作负载需求可能会快速变化。.
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研究结果：性能、可扩展性和成本分析
在前文讨论存储需求和系统设计的基础上，近期研究表明，云原生解决方案在性能、可扩展性和成本控制方面表现卓越。这些现代存储系统在支持人工智能驱动的工作负载（尤其是涉及流数据的工作负载）方面，性能优于传统方案。.
案例研究中的绩效结果
案例研究表明，云原生存储架构能够显著提升依赖流数据的AI任务的性能。诸如解耦架构和智能数据放置等特性有助于缩短访问时间并处理各种数据模式。这种组合能够实现实时推理、训练以及高效管理多个并发任务。此外，专为与云原生存储无缝协作而设计的现代协议进一步提升了AI加速器的性能。.
平衡可扩展性和成本
云原生存储解决方案旨在随着数据量的增长而扩展，使企业能够更轻松地扩展其人工智能运营，而无需花费巨资。自动化的分层和更智能的资源分配确保随着容量的扩展，成本始终保持在可控范围内。这种高效的扩展不仅提高了基础设施的利用率，还有助于控制长期支出，从而为处理有状态应用程序的进步铺平道路。.
状态处理和实时分析
云原生数据库在维护分布式人工智能工作负载的状态方面发挥着至关重要的作用，尤其是在实时分析领域。这些系统旨在从故障或扩展事件中快速恢复，从而保留关键的中间数据和模型状态。存储层和计算层之间的紧密集成使得实时特征工程和数据预处理等复杂任务的执行更加高效。对于时间要求严格的应用而言，这种能力尤为重要。.
云原生人工智能存储实施指南
为了有效应对实时人工智能工作负载，企业需要制定清晰的云原生存储解决方案部署计划。这通常意味着摒弃传统的存储架构，转而采用能够适应不断变化的需求的自动化工具。下文将探讨动态资源管理和定制化基础设施如何助力实现流畅运行。.
动态资源管理和自动化
随着 Kubernetes 中动态资源分配 (DRA) 的引入（从 1.34 版本开始），存储系统现在可以实时自动调整资源。此功能确保存储能够随着工作负载需求的变化而自动调整，从而无需人工干预即可轻松维护性能。.
安全和合规要求
在实施云原生人工智能存储时，满足安全性和合规性标准至关重要。企业需要确保数据安全，同时遵守行业法规。这包括加密、访问控制和维护审计跟踪，以保护敏感信息。.
服务器‘的人工智能基础设施解决方案
Serverion 提供全球基础设施，旨在满足高要求的 AI 工作负载的需求。他们的 AI GPU 服务器提供实时数据流和分析所需的处理能力，并可直接访问高性能存储。对于训练和推理等任务，他们的 专用服务器 提供稳定可靠的I/O性能。.
此外，Serverion 的托管服务允许企业在专业管理的数据中心内部署定制化的存储方案。这种方案能够最大限度地降低延迟，加快处理速度。内置的 DDoS 防护和高级安全措施进一步提升了可靠性，即使在严苛的环境下也能确保稳定运行。.
结论：云原生存储助力人工智能成功
如前所述，现代人工智能工作负载的需求需要一种全新的存储方式，而云原生解决方案正在迎头赶上，以满足这些需求。传统的存储系统根本无法满足当今人工智能应用对实时性、可扩展性和低延迟的要求。.
云原生存储采用分布式架构，可根据工作负载需求自动扩展。这意味着存储系统可以实时调整，满足人工智能应用所需的速度和效率，而无需持续的人工干预。除了性能之外，这些解决方案还有助于降低成本，使其成为旨在保持领先地位的组织的明智之选。.
如今，以极低的延迟处理高速、大容量流数据已成为人工智能应用竞争优势的基石。无论是实时欺诈检测还是驱动自主技术，高效的数据处理能力都至关重要。安全性和合规性依然是重中之重，而现代云原生存储解决方案旨在满足监管标准，同时支持人工智能工作负载的高强度需求。速度、成本效益和安全性的完美结合，凸显了云原生存储对人工智能成功的关键作用。.
Serverion 的 AI GPU 服务器和全球数据中心提供实时 AI 应用所需的计算能力、低延迟和灵活存储。.
简而言之，人工智能的未来在于能够应对大规模流数据巨大挑战的存储系统。如今优先考虑云原生存储的企业，正为充分利用下一波人工智能发展浪潮做好准备，并在数据驱动的世界中保持竞争优势。.
常见问题解答
云原生存储如何提升依赖流数据的 AI 工作负载的性能？
云原生存储通过提供以下功能，将 AI 工作负载性能提升到一个新的水平： 可扩展性, 灵活性， 和 效率 ——具备应对高速流数据处理需求的关键特性。这些系统旨在处理海量非结构化数据，并可轻松集成到云环境中，确保更快的数据访问和处理速度。.
云原生存储区别于传统系统的关键在于其能够减少瓶颈并更有效地利用资源。这使得人工智能应用能够更流畅地处理大型数据集，从而提升性能、降低延迟，并轻松适应不断变化的人工智能需求。.
在人工智能工作负载中，使用 Apache Kafka 和 NVMe-oF 等技术来管理流数据有哪些好处？
云原生存储解决方案，例如分布式分层存储和 NVMe-oF, 这些技术是优化依赖流数据的 AI 工作负载的颠覆性技术。它们旨在提供 可扩展、低延迟、高吞吐量 数据访问对于高效管理实时数据处理至关重要。.
拿 阿帕奇卡夫卡, 例如，它简化了实时数据摄取和处理，从而提升了人工智能驱动型应用的可访问性和可扩展性。另一方面，NVMe-oF 通过最大限度地减少延迟和加快数据传输速度来提升性能，使其非常适合高速人工智能任务和具有大规模流数据的环境。.
通过结合这些技术，您可以获得一个强大的框架，确保更快、更可靠的数据流，为实时人工智能分析、模型训练和决策过程铺平道路。.
企业如何确保其云原生存储解决方案在支持 AI 工作负载的同时，兼具安全性和合规性？
为了确保云原生存储解决方案在处理 AI 工作负载的同时保持安全性和合规性，企业应重点关注使用 强大的安全框架. 工具 数据发现与分类 对于管理敏感信息和满足监管要求至关重要。增加诸如此类的层级 零信任架构, 加密协议， 和 强大的身份管理系统 显著提升数据安全性。.
自动化合规监控和治理流程是另一个关键步骤。这确保了系统持续符合法规要求，同时保持人工智能工作负载所需的性能和可扩展性。这些策略共同构成了一个可靠的框架，用于保护云环境中的敏感数据。.
