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數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點

發布于 2025-3-6 09:58
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預計到2028年,AI的應用將促使企業數據存儲需求呈現指數級增長態勢。根據我們于2024年11月開展的一項調查顯示,在主要依賴云存儲管理AI數據的基礎設施采購決策者中,61%的受訪者預計其存儲需求到2028年將至少實現翻番。驅動這一需求增長的關鍵因素包括:  

數據保留周期的顯著延長(從6個月延長至永久保存);

  • 73%的受訪者表示,他們采用了每日或每周一次的大型語言模型(LLM)檢查點機制 
  • 80%的受訪者認為數據多副本對于AI數據管理“至關重要”或“較為重要”。

在已使用或計劃使用AI的存儲采購決策者中,95%的受訪者正采取措施應對不斷增長的存儲需求,其中:  

  • 61%的受訪者正轉向更具擴展性的存儲解決方案,  
  • 56%的受訪者選擇實施數據管理軟件,  
  • 49%的受訪者采用數據壓縮技術,  
  • 55%的受訪者則決定升級現有存儲基礎設施。

我們的研究揭示,無論AI技術應用于哪個領域,企業都需對現有存儲實踐進行升級,以充分挖掘AI的潛力。

超越傳統存儲模式適應變革

隨著存儲需求的持續增長,云端與本地存儲(On-premises storage)的使用量預計都將穩步增加。根據1062位受訪者的反饋,云存儲仍將是AI數據存儲的主流模式。  

2024年,65%的AI數據存儲于云端,預計到2028年,這一比例將提升至69%(見圖1)。

數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點-AI.x社區

圖1:客戶存儲中云存儲占比的現狀與未來趨勢

在主要使用云存儲的受訪者中,**61%**預計未來三年內的存儲需求將增長超過一倍。

此外,46%的受訪者認為現有的數據存儲方式難以滿足日益增長的需求。因此,企業正在采用更多新型數據存儲解決方案,以應對AI生成的日益龐大的文件數量和文件大小(見圖2)。具體措施涵蓋:  

  • 61%的受訪者擴大了云存儲解決方案的應用范圍,  
  • 55%的受訪者選擇升級現有基礎設施,  
  • 56%的受訪者采用了更強大的數據管理軟件,  
  • 49%的受訪者則實施了數據壓縮技術。

數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點-AI.x社區

圖2:企業為應對AI驅動的數據增長所采取的措施

AI基礎設施的關鍵構成部分

調查表明,從AI基礎設施采購者的角度來看,存儲被視為AI基礎設施第二重要的組成部分,僅次于安全(見圖3)。  

數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點-AI.x社區

圖3:AI基礎設施各組成部分的重要性排名

  • 25%的受訪者認為安全是最重要的基礎設施要素,  
  • 18%的受訪者則選擇了存儲。  
  • 此外,66%的受訪者將存儲列入其前四大基礎設施關注點,  
  • 68%的受訪者則將安全列入前四大關注點。

盡管算力和能源消耗在過去幾年一直是AI領域的熱門話題,但從存儲基礎設施采購決策者的角度來看,存儲和安全的重要性更為突出。

AI模型的數據保留推動存儲增長

在已采納AI技術的受訪者中,90%的受訪者認為延長數據存儲周期能夠顯著提升AI的輸出效果(見圖4)。其中,93%的受訪者表示,由于實施AI及提升模型精度(包括檢查點機制),他們的數據保留需求發生了變化。  

企業使用的存儲容量越多,越傾向于認為更長的數據保留期能提升AI輸出質量(見圖4)。

數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點-AI.x社區

圖4:不同存儲使用量企業對更長數據保留周期提升AI效果的認知

此外,數據多副本在企業AI數據管理戰略中的重要性,也推動了企業存儲使用量的增加(見圖4)。  

在當前已使用AI并擁有超過100PB存儲容量的企業受訪者中,52%的受訪者認為數據多副本對提升AI效果具有至關重要的作用。

73%的受訪者指出,AI模型訓練推動了數據存儲需求的增長,原因在于他們需要每日或每周對先前保存的AI檢查點數據進行備份(見圖5)。存儲AI檢查點數據不僅直接增加了存儲需求,還促使基礎設施采購者考慮在大型語言模型訓練過程中,每個檢查點數據的具體保存周期。  

在每日保存檢查點的受訪企業中(占總數的28%):  

  • 32%的企業將檢查點數據保留12個月以上,  
  • 29%的企業保留6到12個月。

對于當前存儲容量已達到100PB以上的企業而言,他們通常以每日或每周的頻率保存并備份檢查點數據,其中87%的企業選擇將這些檢查點數據存儲在云端,或同時采用HDD和SSD的混合存儲方案(見圖6)。

數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點-AI.x社區

圖5:不同存儲使用量企業AI模型訓練檢查點的保存頻率

數據多副本保留:AI時代企業存儲的戰略重點-AI.x社區

圖6:擁有100PB以上存儲的企業檢查點備份頻率與存儲位置

AI應用的普及將持續推動未來存儲需求增長

隨著AI應用場景的不斷拓展和普及,Recon Analytics預計企業的存儲需求將呈現指數級增長態勢。當企業從AI的早期試驗階段逐步過渡到激活狀態并深入應用AI時,這一趨勢將愈發明顯。  

訓練大型語言模型(LLM)、實施數據多副本策略、延長數據保留周期均是AI戰略中的關鍵要素,  

而這些要素的成功實施均需企業加大對存儲基礎設施的投資力度。

參考資料:Klaassen, M. (2025, January 10). AI adoption will impact corporate storage requirements. Recon Analytics. https://reconanalytics.com/impact-of-ai-on-corporate-storage-requirements/

本文轉載自??Andy730??,作者:常華Andy


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