AI如何改变企业计算?

比以往更多的数据源
摄取率增加了100倍

更高的性能要求
GPUs对数据传输速率的需求提高了100倍

跨所有阶段共享数据
需要安全共享,无数据孤岛
你的AI计划是什么?
83%

的企业认为AI是战略重点。
——《福布斯》
61%

的商业领袖认为机器学习和AI是他们特别重要的数据驱动计划。
——O’Reilly媒体
86%

的公司表示,AI正在成为他们的主流技术。
——普华永道
54%

的CEO表示,AI 解决方案已经提高了生产率。
——普华永道
计划与现实
只有
40%
的AI采用者报告的数据实践欠佳
不到
50%
的AI项目完成了从试点到生产
成功的AI数据管理需要什么?

智能扩展
数据年增长率为50%。
-约90%的AI数据是非结构化的。
你需要扩展来处理大体量......
并且需要技术来减少体量

少花钱多办事
70%的公司希望实现IT现代化。但是预算只增长了10%。IT技能差距增长更快。
你需要更快地处理AI数据,并实现自动化处理。

更快的创新和成果
89%的IT领导者表示,数据孤岛拖累了创新。
你需要整合AI数据生命周期的所有阶段,并合并混合数据和协议,以获得更快的结果。
企业需要能优化AI数据旅程各个阶段的解决方案
我们习惯于看到AI数据的这些阶段,其中并行文件系统至关重要,数据基本上是非结构化的。

AI摄取
从多个来源获取数据。
多对一读取。

AI标注
识别、分类并在交互数据中
添加意义。

AI学习
对数百万个文件提供高吞吐量、
快速的读取。

AI推理
关联学习以做出优化的决策。
企业数据服务如何帮助你管理AI数据?

简化跨协议的集成
NFS和SMB
一套DDN系统
可用于NAS和SAN,虚拟化和原生应用程序,NVMe和HDD介质

部署企业级数据服务
数据可用性、保护、安全性
一个DDN 许可证
可使用所有功能,包括当前最新的和未来的企业数据服务

整合更多数据
降低总拥有成本(TCO)达80%
一台DDN设备
可同时运行多协议工作负载-不影响性能
AI商业化如何改变数据生命周期需求
AI数据的生命周期现在从核心跨越到边缘。
所有这些都需要优化,并在共享数据服务上同时协同工作。
· 跨越多个阶段
· 每个阶段都有不同的工作负载
· 以及不同的数据类型
· 需要不同的协议

协议
文件和块

数据状态
静态和动态

数据协作
批处理和交互

应用程序类型
原生和虚拟化

IO负载
读取和写入密集型
DDN 生命科学数据解决方案
上佳的高性能和企业数据服务
并行文件系统
企业数据服务(文件和块)
赋能并扩展
GPU-密集型工作负载
CSI驱动用于文件和块
容器存储
大容量NAS
参考数据库
赋能并扩展
基因组数据归档
原生SMB支持
高数据速率仪器




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什么工作负载受益于完整的AI数据解决方案?
您可以加快产品上市时间,降低复杂性,并跨多个工作负载提高数据价值。
让AI数据管理简单、智能和强大
一个

技术可在生命周期的任何阶段之间移动AI数据
一个

合作伙伴服务您AI数据的所有需求
一个

机架管理您整个数据
生命周期
一个

平台架构适合所有
AI数据
一个

许可证可用所有企业功能和升级架构适合所有AI数据
没有

数据缩减或数据安全产生的资源影响
没有

数据保护成本
没有

集成24/7支持的成本
其他资料

DDN A3I

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