IDC发布了一份关于AI就绪数据存储基础设施(AI-RDSI)的研究报告，该报告由Hammerspace公司进行分发。
这份报告是四部分系列研究的第一部分，其他部分将涵盖客户之声、竞争格局以及市场规模和预测。
AI-RDSI文档的IDC观点部分指出，"不到一半的AI试点项目能够推进到生产阶段"。报告强调"组织必须从以数据为中心的角度来处理AI项目"。作者还表示"供应商必须准备好在合作伙伴和竞争对手的生态系统中运营，以提供全栈AI基础设施产品"。
AI-RDSI的定义为：一个能够支持AI工作负载数据需求的数据存储基础设施，包括数据摄取、处理、分析和部署的全生命周期。
IDC作者谈到了数据物流的概念，即数据从创建或摄取开始在组织数据处理环境中的整个流程，并用图表说明了这一概念。
AI系统需要单一的数据真实来源，要么"具备复制数据管理能力，要么在所有存储中建立单一统一的元数据环境"。
这种数据基础设施有五个主要属性：
性能 - 数据吞吐量、IOPS、延迟、网络带宽和性能密集型计算需求，报告指出"实现高吞吐量可能需要使用并行文件系统或并行NFS(pNFS)等技术"。
规模
服务级别 - 报告提到99.999%是常见的要求。
数据物流
数据信任
分析师深入探讨了每个部分的更多细节，并讨论了AI-RDSI本体论和软件分类法。他们最后为IT供应商和IT采购方提供了建议。最终总结指出"太多AI项目以失败告终...我们认为对存储基础设施关注不够，导致项目受到数据孤岛、数据质量差和存储性能不足的阻碍"。
IDC全球基础设施研究部基础设施软件平台研究副总裁Phil Goodwin在最后表示："这项研究帮助IT供应商定义AI就绪数据存储产品要求，并帮助IT采购方识别适合其需求的解决方案"。
Hammerspace对这份IDC原创研究报告的内容非常认可，因此获得了转载许可。
评论
我们注意到IDC报告忽略了使用闪存硬件和GPU Direct for Objects的快速访问对象存储 - 如Cloudian、Scality和MinIO - 将对象存储定位为适合中等或较低性能需求的解决方案。
报告强调数据可用性的重要性：
以1PB数据和99.999%的可用性计算，0.001%的数据面临不可用风险；1PB的0.001% = 0.00001 x 1 x 10^15 = 1 x 10^10字节或10GB。
在对象存储领域，Scality的RING和Cloudian的Hyperstore提供14个9(99.999999999999%)的数据持久性和可用性，意味着只有1KB数据不可用，仅为10GB的0.00001%，这样的表现更好。
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