人工智能和對象存儲，能擦出什么樣的火花？
3）還可將SwiftStack用于數據提取，或者數據歸檔階段。海量的數據，采用對象存儲是一個不錯的選擇。
4）維護原有使用習慣
NVIDIA內部大量使用SwiftStack來存儲數據，幾年下來，習慣已經養成，而且猜測數據量也非常龐大。通過收購SwiftStack，以免未來受人制肘，也是有可能的。
無論如何，對象存儲在云計算和AI迅猛普及的情況下，一定會迎來它的春天。IDC中國SDS市場數據顯示，2019年對象存儲增長率55．3％，是中國軟件定義存儲市場里增速最快的細分領域。
在中國的對象存儲市場中，浪潮的AS13000做出了貢獻。2019年，AS13000對象存儲成功地在某銀行（國內排名前15）總行的影像系統中部署，并實現了同城容災功能。如下圖所示：
浪潮AS13000對象存儲的實際案例
浪潮分布式存儲在不斷迭代的過程中，除了前面提到的同城容災之外，還開發了大量的其他高級特性。一是小對象聚合。浪潮對象存儲針對海量小文件場景，通過小對象聚合，節約HDD的磁盤IO，提升存儲效率。二是讀Cache加速。在卡口圖片、AI計算場景，通過讀Cache加速提升數據讀取效率。三是元數據檢索。在存儲系統內集成索引引擎，實現根據對象元數據多條件模糊檢索對象的技術，有效地提升了海量非結構化數據中“大海撈針”的效率。四是企業級WORM，滿足企業客戶數據的法規性要求，結合應用特點，靈活設置寬限期和保護期。此外，還有存儲OS加固、桶策略配置等等。
展望未來
受“新冠疫情”影響，在線化、數字化、分散化、自動化等新形態新模式，也對AI、大數據中心（含計算、存儲、網絡和安全）等的發展提出了迫切的需求。
疫情趨勢預測、風險預警、醫療資源和物質的預測和調配，要做到快速、準確、科學的判斷，需要和AI結合。
另外，非接觸的服務和工作、自動化、快速分析決策和響應的需求等，將會爆發。例如，人臉識別（包括免摘口罩的人臉識別）、AI輔助診斷、應急管理、安防監控、知識圖譜、基因研究、醫藥研發、金融服務、智能配送、各行各業的無人值守（例如零售）、物流運輸、個人畫像、軌跡追蹤、輿情分析等等。
我們相信，作為新基建的一部分，包含AI和存儲在內的信息基礎設施將迎來更好更快的發展。
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