AI技术在当今的数字世界中已经无处不在。数百万的数据被处理并转换为有用的信息，甚至是决策。然而，AI的本质需要大量的计算和存储资源，这意味着设计师需要在其架构中考虑到如何通过存储来支持AI工作负载。
在建筑师指南中，让我们来了解如何为AI工作负载设计和配置存储系统，以应对数据不断增长和计算需求不断增加的挑战。
首先是存储选择。策略和技术越来越多地将AI工作负载特定要求纳入其考虑范围。AI的训练和推理阶段通常都需要快速、低延迟和高吞吐量的访问。Solid State Drives（SSDs）提供了快速的读取和写入速度，可以满足这些要求。同时，AI数据可能需要长期存储和保留，这时选择容量更大的硬盘驱动器（HDD）显得更加合适。
其次是数据保护。在许多情况下，AI的结果会影响业务活动，因此数据的保护至关重要。RAID（独立磁盘冗余阵列）和备份技术，例如照片级备份和远程副本，可以保护数据免受损坏和灾难。
接下来是部署方案。为了最大化性能和利用率，AI架构通常采用高可用性和负载均衡，以确保系统有足够的弹性来应对不断变化的工作负载。同时，将存储与计算紧密耦合可以显著提高数据存取速度和减少网络延迟。
最后是管理实践。管理和监测跨位置和多云存储的数据是一个复杂的任务。使用集中式管理和监控仪表板可以为管理人员提供有关存储和计算资源使用情况以及出现的故障的所有必要信息。
在AI变得越来越普及的同时，了解如何为AI工作负载设计有效的存储方案是至关重要的。成功的存储策略需要根据每个具体案例而定，并且应该在设计阶段就被考虑到。因此，在构建AI系统的过程中，请注意存储系统的规划和配置。
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