AI与云原生携手共进，引领智能存储新篇章——AI服务器云原生存储探索
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，人工智能（AI）和云原生技术已成为当今科技领域的热点。
AI技术的广泛应用为各行各业带来了智能化升级，而云原生技术的出现则为数据存储和处理提供了更高效、弹性的解决方案。
本文将探讨AI与云原生携手共进，如何引领智能存储新篇章，重点关注AI服务器云原生存储的探索。
二、人工智能（AI）与云原生的融合
1. AI的发展与应用
人工智能是一种模拟人类智能的科学与技术，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等应用领域。
随着深度学习、机器学习等技术的不断进步，AI在各行各业的应用越来越广泛，如智能助手、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
2. 云原生的概念与优势
云原生是一种基于分布部署和统一运管的理念，将应用完全部署在云端，并利用云计算的优势实现应用的自动化部署、弹性伸缩、快速迭代等优势。
云原生技术有助于提高应用的性能、可靠性和安全性。
3. AI与云原生的融合
AI与云原生的融合，为智能计算的发展带来了全新的机遇。
在云原生环境下，AI应用可以充分利用云计算的资源，实现大规模并行计算、海量数据存储和处理。
同时，云原生技术也可以提高AI应用的部署效率、扩展性和可靠性。
三、AI服务器云原生存储的探索
1. AI服务器云原生存储的需求
随着AI应用的普及，对数据存储的需求越来越大。
AI服务器需要处理大量的数据，包括训练数据、模型数据、日志数据等。
这些数据需要高效、安全、可靠的存储，以保证AI应用的正常运行。
2. AI服务器云原生存储的优势
云原生存储具有弹性扩展、高性能、高可靠性等优势，可以满足AI服务器对数据存储的需求。
通过云原生存储，AI服务器可以充分利用云计算的资源，实现数据的快速存储和访问。
同时，云原生存储还可以提供丰富的存储服务，如数据备份、数据恢复、数据安全等，保障数据的安全性和可靠性。
3. AI服务器云原生存储的挑战
尽管云原生存储具有许多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战。
例如，数据的隐私保护、数据安全、数据迁移等问题需要解决。
云原生存储还需要与AI应用的架构相结合，提供定制化的存储解决方案，以满足不同AI应用的需求。
四、AI与云原生携手共进，引领智能存储新篇章
1.推动技术进步
AI与云原生的融合，将进一步推动技术进步，促进云计算、边缘计算、物联网等领域的融合发展。
随着技术的不断进步，智能存储将变得更加高效、安全和可靠。
2. 拓展应用领域
AI与云原生的融合，将推动AI应用在各行业的普及和发展。
通过云原生存储，AI可以更好地处理和分析海量数据，为各行各业提供更智能的服务。
3. 提升产业价值
AI与云原生的融合，将提升产业价值，推动各行各业的数字化转型。
智能存储将为各行各业提供更高效、便捷的数据处理和分析服务，提高生产效率和服务质量。
五、结论
AI与云原生的融合，为智能存储带来了新的发展机遇。
通过AI服务器云原生存储的探索，我们可以充分利用云计算的资源，实现数据的高效存储和访问。
同时，我们还需要关注数据安全、隐私保护等问题，提供定制化的存储解决方案，以满足不同AI应用的需求。
展望未来，AI与云原生携手共进，将引领智能存储新篇章，推动技术进步、拓展应用领域、提升产业价值。
什么是容器原生存储Portworx?
“云原生”是一个被人们经常使用但不是定义很清楚的一个术语。我们认为“云原生应用”应有以下特点:1. 他们不是单独的，它们是离散的、在逻辑上可分离的几个部分，每个单独打包和部署。通常这些都是以容器为单元完成，在某些情况下就像普通的Linux软件包一样。2. 在同一台计算机上不应强制运行其全部软件堆栈。它们可以在任何地方、任何服务器或任何区域内计划运行。它们还应该能够在分布式部署系统中相互感知。3. 通过增加特定计算逻辑的并行实例，应用程序应能够根据需求快速扩展。4. 应用程序所依赖的、用于协调通信或状态保存的服务应该能够根据需要以编程和动态的方式进行探知和修改，且与其物理基础设施无关。通过明确定义云原生的含义，我们可以更好地定义各种云原生技术组件的职责划分。这些云原生应用组件的实例包括调度软件、网络软件以及存储软件。什么是云原生容器存储Portworx？Portworx开发了一种新的存储体系结构—容器定义型存储。它基于高度分布式环境开始构建。调度软件将其作为容器进行部署和管理，并将存储作为本地卷插件扩展到Docker容器中。
如何理解云计算，大数据和人工智能三者间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！一、大数据大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。
大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。
对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。
现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
AI服务器的性能怎么样？
在AI时代下，仅由CPU做算力提供者的传统服务器并不能满足需求。
不同于CPU，GPU采用并行计算模式，单卡核心数达到上千个，擅长处理密集型运算应用，如图形渲染、计算视觉和机器学习。
经过几年验证，搭载GPU的服务器也被证实的确适用这个时代，如果你需要这种服务器，可以跟深圳十次方悠加科技了解。
