人工智能技术的 Storage 存储与优化探讨

随着人工智能 (AI) 技术的迅猛发展，越来越多的应用场景涌现，从图像识别、语音识别到智能决策系统等等。而数据是这一切背后的核心动力之一，无论是训练模型还是在线服务都需要依赖高效可靠的存储解决方案来保证业务运行的连续性和质量。那么面对大规模、高吞吐率的数据存储需求时我们应该怎样去思考？以阿里云为代表的云计算服务商又是如何助力客户在这片领域里获得先机的呢？下面我们就一起来探索下关于 AI 领域内 storage 存储方案的设计要点以及可能遇到的一些挑战。

一、为什么说高效的 Storage 是现代 AI 系统成功的基础？

简单来说，在任何一个典型的人工智能应用场景之中，都会经历如下几个关键环节：

1. 数据采集：通过不同类型的传感器或者爬虫工具获取大量原始样本；
2. 预处理清洗：去除无效信息或噪声后得到可用训练数据集；
3. 模型训练：利用已有的机器学习框架完成建模及优化；
4. 推理预测：根据新的输入进行快速精准地判断分析。

由此可见，无论是哪个阶段都离不开强大灵活的数据支撑系统，特别是对于需要持续不断学习调整参数权重才能达到最佳状态的任务如自然语言处理而言，及时访问并管理海量文件显得尤为重要。因此可以说良好的 storage 机制就像人的大脑神经元之间的突触连接一样扮演着极其重要的角色。

二、传统数据库 VS 专门设计用于 AI 的 Storage 方案差异比较

三、如何合理使用公有云平台上现有资源搭建稳定可靠的数据平台呢?

以阿里云为例其提供了一个全面丰富的一站式数据服务生态系统覆盖了从数据接入清洗加工直到展示消费等整个流程。下面我们着重介绍其中三个最具代表性同时非常适合用来应对 AI 相关工作负载挑战的产品服务:

1. 阿里云 OSS: 这个叫做 “对象存储” 的东西其实是种扁平无层级的文件管理系统主要用于长期持久化保存静态网站图片音乐等类型媒体资产也可充当 Hadoop S3 兼容的外部块储存池供 MapReduce Spark 流水线访问。
   除此之外它还可以结合 CDN 网络加速用户在全球范围内部署应用体验。

根据某电商平台公开分享案例显示,自从他们迁移到基于OSS+EMR混合架构之后相比之前单纯依靠单机MySQL+FTP组合整体IT支出下降超过45%同时并发请求数增加了30多倍！



2. 表格存储 Table Store: 前者虽然能够很好地承担起“仓库保管员”的职责但却不具备复杂的索引机制这显然不利于我们对特定条目实施精确搜索过滤操作因此这就引入了表格式键值库的概念——每个键唯一关联着一组有序映射列构成了一种半关系性质的布局使得用户可以通过类似SQL的形式方便地浏览检索想要查看的内容而不用担心锁表等待问题的发生。
   同样的一个真实案例就是国内一家知名短视频公司在将其推荐系统的后台改造成以OTS为主导架构之后冷启动成功率提高了2个百分点延迟降低了5毫秒这对每天都有千万量级活跃用户的平台无疑是个巨大胜利！

3. 云原生湖仓一体方案 Data Lake Analytics & Formation :如果说前述两种方式更多是从物理存储层面解决基础问题的话这项技术就是从更高维角度重新审视企业数字转型之路通过无缝打通数据流与批计算打破了过去二者彼此孤立难以互通的传统模式使组织机构可以在无需搬迁数据的情况下轻松构建具备弹性扩展特性的实时数仓真正意义上实现了一套平台满足多种业务的需求从而大大节约了研发运维成本缩短项目上线时间加快迭代周期。

总而言之当我们面对纷繁复杂又瞬息万变的人工智场景时必须得学会选择合适的技术栈作为自己坚强后盾唯有这样才能游刃有余地驾驭好每一项艰巨的工作让梦想落地变为现实。