可擴展的存儲基礎設施，用於人工智慧驅動的數據管理
介紹
隨著數據呈指數增長，且人工智慧在企業、雲端和邊緣環境中的採用加速，必須有效地處理、移動和保留大量數據集。訓練、推斷和實時分析需要提供性能一致性、卓越效率和可擴展性的儲存基礎設施。為了支持以人工智慧驅動的數據管理，儲存伺服器必須不僅為容量擴展而設計，還要考慮吞吐量穩定性、系統彈性和在動態數據環境中的整體可靠性。
人工智慧驅動的數據管理的架構需求
分層儲存效率
AI 基礎設施整合 NVMe 硬碟、SATA SSD 和高容量 HDD 層，以平衡不同數據狀態下的性能和成本。隨著數據集從主動訓練轉移到分析和長期保留，儲存伺服器支持靈活的硬碟配置、可擴展的機櫃擴展和混合媒體部署，以優化總擁有成本，同時保持與工作負載對齊的性能。
高吞吐量和低延遲
AI 訓練叢集和分析管道需要持續的帶寬和低延遲，以防止計算瓶頸。高性能存儲平台支持卓越的 PCIe 可擴展性，以容納多個高 IOPS 的先進 NVMe 驅動器，並為數據密集型應用提供足夠的能力。
GPU-準備擴展以應對AI工作負載
隨著人工智慧應用的激增，儲存平台預期將具備PCIe擴展靈活性、足夠的電力供應和熱設計考量，以容納GPU卡和高速網路介面卡，這使得數據能夠在儲存和加速器之間智能且高效地移動，並支持混合計算-儲存部署的推理工作負載。
數據可用性和運營彈性
持續的人工智慧運作需要設計為最小停機時間的基礎設施。儲存系統可以在節點、儲存和電源層面上整合冗餘，以實現故障轉移機制，以維持服務連續性並保護分散部署中的數據完整性。
可擴展儲存平台以應對人工智慧時代
為了應對多樣化的 AI 工作負載需求，AEWIN 提供了一系列具有可擴展性、性能靈活性和部署適應性的存儲伺服器。
- 1U–4U LFF 儲存伺服器以實現成本優化的容量
AEWIN的1U至4U LFF儲存伺服器針對高容量HDD配置進行了優化，以滿足大規模儲存需求。這些系統提供可擴展的密度和具成本效益的容量擴展，適用於備份庫、熱數據層和智能數據管理中的長期儲存。
- 2U 全閃存儲伺服器
專為延遲敏感的工作負載而設計，AEWIN 的 2U 全閃存儲伺服器利用 NVMe 架構提供高 IOPS 和穩定的低延遲性能。這些系統通過減少存儲瓶頸和提高計算密集型環境中的數據訪問效率，加速 AI 訓練數據集、實時分析攝取和高速數據處理管道。
- 2U 通用伺服器，具備 PCIe Gen5 擴展
AEWIN 提供通用的 2U 平台，以支持下一代 AI 基礎設施，具備 PCIe Gen5 擴展功能，適用於 GPU 加速器、高速 NIC 和 NVMe 存儲設備。它實現了計算與存儲的平衡整合，以及高吞吐量的數據轉換，以便於智能數據管理。
- 1U/2U 邊緣伺服器
為空間受限和分散部署場景而設計，AEWIN 的 1U 和 2U 邊緣伺服器結合了短深度機箱設計和靈活的 PCIe 擴展能力。這些平台專為實時推斷、邊緣分析和數據預處理而設計，能在數據生成的情況下減少回程帶寬需求，並降低數據源與 AI 引擎之間的延遲。
- 2U2N 高可用性儲存伺服器
AEWIN的2U 2-Node儲存伺服器在單一機箱內整合了雙計算節點，並提供BMC監控和雙埠NVMe SSD支援，以提供先進的冗餘，確保持續的服務可用性。這款高可用性儲存伺服器專為關鍵任務部署而設計，最小化停機時間，同時最大化機架效率和基礎設施利用率。
摘要
AI 驅動的數據管理需要結合可擴展性、性能和可靠性的存儲基礎設施。通過提供靈活且專門設計的伺服器，AEWIN 使組織能夠建立能夠支持 AI 時代不斷變化的市場需求的韌性 AI 基礎設施。
