可扩展的存储基础设施，用于人工智慧驱动的数据管理
介绍
随着数据呈指数增长，且人工智慧在企业、云端和边缘环境中的採用加速，必须有效地处理、移动和保留大量数据集。训练、推断和实时分析需要提供性能一致性、卓越效率和可扩展性的储存基础设施。为了支持以人工智慧驱动的数据管理，储存伺服器必须不仅为容量扩展而设计，还要考虑吞吐量稳定性、系统弹性和在动态数据环境中的整体可靠性。
人工智慧驱动的数据管理的架构需求
分层储存效率
AI 基础设施整合 NVMe 硬碟、SATA SSD 和高容量 HDD 层，以平衡不同数据状态下的性能和成本。随着数据集从主动训练转移到分析和长期保留，储存伺服器支持灵活的硬碟配置、可扩展的机柜扩展和混合媒体部署，以优化总拥有成本，同时保持与工作负载对齐的性能。
高吞吐量和低延迟
AI 训练丛集和分析管道需要持续的带宽和低延迟，以防止计算瓶颈。高性能存储平台支持卓越的 PCIe 可扩展性，以容纳多个高 IOPS 的先进 NVMe 驱动器，并为数据密集型应用提供足够的能力。
GPU-准备扩展以应对AI工作负载
随着人工智慧应用的激增，储存平台预期将具备PCIe扩展灵活性、足够的电力供应和热设计考量，以容纳GPU卡和高速网路介面卡，这使得数据能够在储存和加速器之间智能且高效地移动，并支持混合计算-储存部署的推理工作负载。
数据可用性和运营弹性
持续的人工智慧运作需要设计为最小停机时间的基础设施。储存系统可以在节点、储存和电源层面上整合冗余，以实现故障转移机制，以维持服务连续性并保护分散部署中的数据完整性。
可扩展储存平台以应对人工智慧时代
为了应对多样化的 AI 工作负载需求，AEWIN 提供了一系列具有可扩展性、性能灵活性和部署适应性的存储伺服器。
- 1U–4U LFF 储存伺服器以实现成本优化的容量
AEWIN的1U至4U LFF储存伺服器针对高容量HDD配置进行了优化，以满足大规模储存需求。这些系统提供可扩展的密度和具成本效益的容量扩展，适用于备份库、热数据层和智能数据管理中的长期储存。
- 2U 全闪存储伺服器
专为延迟敏感的工作负载而设计，AEWIN 的 2U 全闪存储伺服器利用 NVMe 架构提供高 IOPS 和稳定的低延迟性能。这些系统通过减少存储瓶颈和提高计算密集型环境中的数据访问效率，加速 AI 训练数据集、实时分析摄取和高速数据处理管道。
- 2U 通用伺服器，具备 PCIe Gen5 扩展
AEWIN 提供通用的 2U 平台，以支持下一代 AI 基础设施，具备 PCIe Gen5 扩展功能，适用于 GPU 加速器、高速 NIC 和 NVMe 存储设备。它实现了计算与存储的平衡整合，以及高吞吐量的数据转换，以便于智能数据管理。
- 1U/2U 边缘伺服器
为空间受限和分散部署场景而设计，AEWIN 的 1U 和 2U 边缘伺服器结合了短深度机箱设计和灵活的 PCIe 扩展能力。这些平台专为实时推断、边缘分析和数据预处理而设计，能在数据生成的情况下减少回程带宽需求，并降低数据源与 AI 引擎之间的延迟。
- 2U2N 高可用性储存伺服器
AEWIN的2U 2-Node储存伺服器在单一机箱内整合了双计算节点，并提供BMC监控和双埠NVMe SSD支援，以提供先进的冗余，确保持续的服务可用性。这款高可用性储存伺服器专为关键任务部署而设计，最小化停机时间，同时最大化机架效率和基础设施利用率。
摘要
AI 驱动的数据管理需要结合可扩展性、性能和可靠性的存储基础设施。通过提供灵活且专门设计的伺服器，AEWIN 使组织能够建立能够支持 AI 时代不断变化的市场需求的韧性 AI 基础设施。
