征服生成式AI成功路上的存储挑战

生成式AI的快速发展正在改变各个行业，推动创新并创造前所未有的机遇。但随着组织拥抱这一变革性技术，他们也在努力应对管理生成式AI所依赖的海量数据集的巨大挑战。从合成数据生成到机器学习产物和检索增强生成(RAG)工作流程，对具备智能服务和大规模性能的现代解决方案的需求从未如此迫切。

根据Gartner的预测，两个关键预测强调了即将到来的变化规模：

到2029年，基于键值的对象存储将存储50%的本地非结构化数据，而2025年这一比例不到10%。

到2029年，生成式AI对新存储容量的全球需求将超过2EB，而2024年这一数字不到1EB。

这些预测与我们在HPE看到的情况密切吻合。生成式AI应用的采用引发了对高性能、非结构化数据存储的需求爆炸式增长，这些存储需要能够管理庞大的AI数据集。除了存储数据外，组织还必须应对长期保留要求、复杂的监管合规性，以及AI模型需要瞬时高质量响应的需求——所有这些都需要远超传统系统能力的存储解决方案。

为什么传统存储系统阻碍了您的发展

较旧的存储系统根本无法应对AI的独特需求。当组织试图扩展其AI计划时，他们发现传统基础设施会带来重大障碍，减慢RAG工作流程，同时增加运营成本，并阻碍未来成功所需的敏捷性。让我们深入了解这些限制：

性能瓶颈

传统存储系统通常建立在基于HDD的架构上，采用过时的接口，难以满足实时AI工作流程所需的高吞吐量和低延迟要求。当处理AI应用生成的并发数据请求时，这些系统会出现故障，导致查询处理缓慢、响应速度降低，并错过提供上下文相关洞察的机会。

可扩展性挑战

传统系统缺乏灵活性，无法随着数据量增长而无缝扩展。它们通常需要破坏性或昂贵的升级，使得有效管理AI管道和扩展需求变得困难。

索引和元数据管理不足

大语言模型等AI模型依赖经过策划的索引数据集来实现瞬时数据检索。较旧的存储系统通常以静态格式存储数据，需要在单独的基础设施上进行大量预处理。这个过程耗时、资源密集且容易出错。

解决方案：现代化的AI就绪对象存储

为了最大化效率和性能，Gartner建议构建生成式AI数据存储时采用以下最佳实践：

在构建新的生成式AI应用数据存储时，部署具有集成智能和多协议访问的基于键值的对象存储，以改善成本和性能。

将生成式AI数据准备任务从数据分析应用直接转移到存储平台，以提高数据管道效率和成本。

释放生成式AI和RAG工作流程的全部潜力需要的不仅仅是存储。它需要专门为AI复杂性量身定制的专用解决方案。HPE Alletra Storage MP X10000应运而生，这是一个突破性平台，专为解决AI数据管理的独特挑战而设计。

X10000的独特之处

X10000采用最先进的架构设计，将高性能对象存储与智能数据服务相结合。这种创新设计确保超快数据摄取、无缝可扩展性和实时洞察。以下是它如何解决最紧迫的AI数据挑战：

智能数据服务

内联元数据丰富：随着数据被摄取，智能自动扫描过程近实时地创建丰富的元数据，如向量嵌入，用于生成式AI、RAG和分析应用。这通过确保数据无需大量预处理即可就位用于推理来加速AI工作流程。

智能体AI的模型上下文协议：内置的MCP服务器简化了大语言模型与外部数据源之间的集成，降低复杂性并实现更快、更可靠的训练周期和AI洞察。

NVIDIA AI数据平台SDK：与NVIDIA AI数据平台参考设计无缝集成，X10000加速智能体AI的智能管道编排，简化摄取、训练和推理的非结构化数据管道。

无与伦比的性能

日志结构化键值存储：这个基础数据层针对闪存访问进行了优化，使X10000能够减少写入放大，提供可预测的性能，并实现对RAG工作流程至关重要的超快数据摄取和检索。每个节点都会为系统按比例增加线性性能。

一等公民协议：基于键值存储构建，X10000具有原生的协议特定命名空间层，如对象和文件，设计为独立运行并达到峰值性能。每个协议都被视为"一等公民"，这意味着它完全针对其独特要求进行了优化，而不会被分层架构的低效率所阻碍。

全NVMe：X10000的全闪存设计提供比竞争对手快6倍的性能，无需依赖前端缓存或媒体间的数据移动。

对象RDMA集成：与NVIDIA合作，HPE在GPU、系统内存和X10000之间实现低延迟远程直接内存访问(RDMA)。这消除了CPU和TCP/IP瓶颈，允许AI应用几乎瞬时访问海量数据集。

无缝可扩展性

分解存储设计：模块化架构允许您独立扩展计算和容量，确保随着AI工作负载的发展具有灵活性和成本效率。

线性性能扩展：添加到集群的每个节点都会按比例提升性能，使组织能够在不中断的情况下处理数百万甚至数十亿个数据点。

简化管理和企业级弹性

管理尖端基础设施不必复杂。通过HPE GreenLake云，X10000在整个生命周期内提供简化的管理体验，从安装到配置再到升级。无中断的就地升级和主动支持确保无缝运营和最小停机时间，而企业级弹性保护您的数据完整性。

为什么X10000是AI存储的未来

随着AI继续重塑数据格局，您需要的存储解决方案不仅要跟上步伐，还要能够推动创新和释放新的可能性。HPE Alletra Storage MP X10000结合先进架构、智能数据服务和模块化可扩展设计，帮助您的企业：

加速RAG管道和推理周期

无缝处理EB级数据集

优化AI就绪性和性能

降低运营复杂性和成本

为下一波AI驱动创新的基础设施做好准备

通过HPE释放数据的力量

AI时代已经到来。高效管理和利用数据的能力将定义未来的领导者。不要让传统系统阻碍您的发展。通过X10000，HPE正在为AI就绪存储设定新标准，帮助您比以往更快、更有效地将数据转化为可操作的洞察。

Q&A

Q1：HPE Alletra Storage MP X10000主要解决什么问题？

A：X10000主要解决传统存储系统无法应对生成式AI独特需求的问题，包括性能瓶颈、可扩展性挑战和元数据管理不足等。它通过先进架构将高性能对象存储与智能数据服务结合，确保超快数据摄取、无缝可扩展性和实时洞察。

Q2：X10000的智能数据服务包括哪些功能？

A：X10000的智能数据服务包括内联元数据丰富功能，可在数据摄取时近实时创建向量嵌入等丰富元数据；内置MCP服务器简化大语言模型与外部数据源集成；以及NVIDIA AI数据平台SDK，加速智能体AI的管道编排。

Q3：相比传统存储系统，X10000在性能方面有什么优势？

A：X10000采用全NVMe设计，性能比竞争对手快6倍，无需前端缓存。它使用日志结构化键值存储减少写入放大，提供可预测性能。还通过与NVIDIA合作实现RDMA集成，消除CPU和TCP/IP瓶颈，让AI应用几乎瞬时访问海量数据集。