/
- 存储
- 储存系统
- 融合系统
- 数据管理
- 云储存
AI 为数据赋能，我们如何实现其价值？
随着AI基础设施市场的爆发式增长，数据管理和存储对企业实现AI投资价值变得至关重要。企业面临的挑战包括数据分散、传统架构限制和混合云环境的复杂性，需要灵活、可扩展的存储解决方案来有效管理和提取数据价值。
“全方位“能源战略对数据中心发展的重要性
随着AI等新技术的兴起，数据中心能源需求预计到2030年将增长160%。文章强调需要采取"全方位"能源策略，整合可再生能源与传统能源，特别提倡沼气等可靠能源的应用，以满足不断增长的计算需求，同时减少环境影响。
构建智能时代数据基石，闪迪带着系统级创新奔赴而来
在AI技术快速演进的时代，闪迪正通过持续创新的产品组合，为AI生态系统创造更大价值。依托系统级领导力方面的深厚积累，打造面向未来的智能存储基础设施。
AI 时代下存储阵列的极致规模与并行化转型
存储阵列行业正在发生巨大转变，转向支持AI训练和推理的极度规模化、并行化和多协议数据传输。传统的双控制器阵列和横向扩展文件集群正逐渐被淘汰。新一代存储系统具有超大容量、低延迟、高性能和多协议支持等特点，能够满足AI对数据的海量需求。VAST Data、WEKA等新兴公司引领了这一变革，传统厂商也纷纷推出相应的产品和解决方案来应对挑战。
AI 为数据赋能，我们如何实现其价值？
随着AI基础设施市场的爆发式增长，数据管理和存储对企业实现AI投资价值变得至关重要。企业面临的挑战包括数据分散、传统架构限制和混合云环境的复杂性，需要灵活、可扩展的存储解决方案来有效管理和提取数据价值。
“全方位“能源战略对数据中心发展的重要性
随着AI等新技术的兴起，数据中心能源需求预计到2030年将增长160%。文章强调需要采取"全方位"能源策略，整合可再生能源与传统能源，特别提倡沼气等可靠能源的应用，以满足不断增长的计算需求，同时减少环境影响。
构建智能时代数据基石，闪迪带着系统级创新奔赴而来
在AI技术快速演进的时代，闪迪正通过持续创新的产品组合，为AI生态系统创造更大价值。依托系统级领导力方面的深厚积累，打造面向未来的智能存储基础设施。
AI 时代下存储阵列的极致规模与并行化转型
存储阵列行业正在发生巨大转变，转向支持AI训练和推理的极度规模化、并行化和多协议数据传输。传统的双控制器阵列和横向扩展文件集群正逐渐被淘汰。新一代存储系统具有超大容量、低延迟、高性能和多协议支持等特点，能够满足AI对数据的海量需求。VAST Data、WEKA等新兴公司引领了这一变革，传统厂商也纷纷推出相应的产品和解决方案来应对挑战。
速度为先：高效 AI 数据管理中的 ADC 应用
随着 AI 数据呈指数级增长，存储环境日益复杂。传统存储方法正在升级以应对海量数据。应用交付控制器成为关键，通过负载均衡和智能流量管理来优化数据应用。组织正转向可扩展的云对象存储，以实现高性能、安全和可扩展的 AI 数据管理。ADC 平台成为支持任何环境下应用交付需求的关键解决方案。
IDrive 为预算型数据服务增加对象存储桶复制功能
IDrive 升级其 e2 服务，新增对象复制等企业级功能。用户现可实现数据跨地域自动复制，提升数据可用性和合规性。此次升级还包括存储桶事件通知和日志记录功能，进一步增强了数据管理能力和安全性，同时保持着具有竞争力的价格优势。
Toshiba 成立硬盘创新实验室，推动机械硬盘存储技术发展
东芝在德国杜塞尔多夫开设硬盘创新实验室，旨在为欧洲和中东客户提供大容量存储评估服务。实验室将重点研究机械硬盘在RAID、扩展存储系统等领域的应用，以满足企业、数据中心和云计算的需求。东芝表示，尽管固态硬盘速度更快，但机械硬盘在大容量存储方面仍具有成本和产能优势，能够满足日益增长的数据存储需求。
数据信手拈来，让Meta都称赞的AI存储新标杆
Hammerspace以数据为中心，实现数据的全局访问。比如在大模型训练场景能够从各处抽取训练所需的数据，并无缝延伸到云端，通过各种自动化数据编排工具，用户可以更快、更高效地完成数据的访问和编排。
京公网安备 11010802021500号 京网文(2021)3350-928号 京字第20868号
