台北訊 – 2022 年 9 月 8 日– AI（人工智能）正在商業世界掀起波瀾，借助新興的軟體工具和現代硬體平台，即使是 SMB（中小型企業）現在也能夠通過利用自動化系統來構建內部資料庫或知識庫。人工智能、機器學習和深度學習需要儲存大量資料以供後續處理。中小型企業經常面臨如何建構實現人工智能的大問題。在過去，人工智能的高門檻使得在小型企業的建構實現變得困難。具有成本效益的 AI 自動化（例如 24/7 聊天室或機器人為常見問題解答）可極大地提高您的業務能力，並在不超出預算的情況下改善服務。
AI 儲存的關鍵需求
現代實體儲存已經開始有效地滿足可擴充性、快速訪問、低延遲和吞吐量的需求。AI 工作負載的資料儲存和計算要求與通用工作有很大不同，需要高性能、可靠性和可擴充的資料儲存解決方案。作為 AI 工作負載的一部分，此類儲存必須包含一些有效的關鍵功能。
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低成本的最佳儲存方案
SMB 中 AI 的目標是以最低成本實現最高速度。AFA（全快閃儲存系統）搭配 Western Digital 的企業級 NVMe SSD Ultrastar DC SN840，可用於加速雲端計算，執行關鍵業務工作負載的伺服器，無疑是理想的儲存解決方案。再加上常用的 25 GbE / 10 GbE iSCSI 或 32 Gb / 16 Gb 光纖通道等協議直接連接多台服務器，無需部署昂貴且複雜的網路設備，就可進一步降低成本。
高效的成本優化案例
再舉一個成本優化的例子，混合存儲替代 AFA 和容量儲存，作為高效能 SSD 和最佳性價比 HDD 的結合，是 SMB 中 AI 的一種經濟高效的替代方案。這個方案推薦處理快閃儲存池中的當前資料集，並在項目完成後將其移至容量池。如果平台和磁碟驅動器匹配良好，其效能也是可被接受的。QSAN 的混和儲存搭載 Western Digital 的企業級硬碟 Ultrastar DC HC560，可擴充到 18PB 的容量，是同時運行和存檔料的首選選項。
