摘要：
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据存储技术正面临前所未有的挑战和机遇。本文旨在探讨AI时代的数据存储革命，特别是云原生存储在AI服务器新纪元中的重要作用。本文将首先介绍AI和大数据的紧密关联，接着分析传统数据存储面临的挑战，然后阐述云原生存储的优势及其对AI发展的推动作用，最后展望未来的发展趋势。
一、引言
人工智能与大数据的深度融合为各行各业带来了前所未有的发展机遇。
随着机器学习、深度学习等技术的广泛应用，大数据的获取、处理、分析和挖掘变得日益重要。
大数据的快速增长和复杂性对传统的数据存储技术提出了严峻挑战。
云原生存储作为新兴的技术趋势，正逐步改变数据存储的面貌，为AI服务器新纪元提供强大的支撑。
二、AI与大数据的紧密关联
在AI时代，大数据扮演着至关重要的角色。
机器学习模型需要庞大的数据集进行训练，以优化性能和准确度。
大数据的实时分析和挖掘有助于企业做出更明智的决策，提高运营效率。
因此，大数据与AI的紧密结合推动了技术的快速发展和应用领域的拓展。
三、传统数据存储面临的挑战
随着数据量的不断增长，传统数据存储技术面临诸多挑战。
扩展性不足。
传统存储系统难以满足大规模数据的增长需求，尤其在云计算和大数据时代。
灵活性差。
传统存储系统难以适应不同的数据类型和应用需求。
管理复杂性和成本也是制约传统存储技术发展的关键因素。
四、云原生存储的优势及其对AI发展的推动作用
云原生存储作为一种新兴的数据存储技术，具有诸多优势，为AI发展提供了强大的推动力。
1. 弹性扩展：云原生存储能够按需扩展，满足大规模数据的增长需求。其弹性扩展的特性有助于企业应对数据洪流的挑战。
2. 高性能：云原生存储提供高性能的数据访问速度，有助于加速AI应用的运行和处理速度。
3. 低成本：云原生存储降低了数据存储和管理成本，使企业能够更加专注于核心业务。
4. 灵活性：云原生存储支持多种数据类型和应用需求，提高了数据的可用性和灵活性。
5. 智能化管理：云原生存储具备智能化的管理能力，能够自动优化数据布局和性能，降低管理复杂性。
在AI时代，云原生存储的应用场景日益广泛。
例如，在云计算平台、大数据分析、物联网等领域，云原生存储为AI应用提供了强大的数据支撑。
随着边缘计算的兴起，云原生存储在边缘计算领域也展现出巨大的潜力。
五、未来发展趋势
1. 智能化和自动化：未来的云原生存储系统将更加智能化和自动化。通过机器学习和人工智能技术，系统将能够自动优化数据布局、提高性能并降低管理复杂性。
2. 安全性增强：随着数据量的增长和数据类型的多样化，数据安全性成为关注的重点。未来的云原生存储系统将更加注重数据安全，采用加密技术、访问控制等多种手段保障数据安全。
3. 边缘计算的融合：随着边缘计算的兴起，云原生存储将与边缘计算紧密结合，满足物联网、智能设备等领域的数据存储需求。
4. 跨云和混合云的支持：未来的云原生存储系统将支持跨云和混合云架构，为企业提供更多的灵活性和选择空间。
六、结论
AI时代的数据存储革命正带来深刻的变化。
云原生存储作为新兴的技术趋势，具有弹性扩展、高性能、低成本、灵活性和智能化管理等优势，为AI服务器新纪元提供强大的支撑。
未来，随着技术的不断发展，云原生存储将在智能化和自动化、数据安全、边缘计算的融合以及跨云和混合云的支持等方面持续演进，为人工智能的发展提供更强的推动力。
艾弗森
物联网时代的来临将带来什么
早期进入人们生活的因特网，是庞大、错综的聚合体。
它由彼此相连的服务器以及与服务器相连的专用设备（主要为个人电脑）聚合而成。
但如今，全世界正开始过渡到一种全新的联接拓扑，即我们所说的“物联网”。
今天，计算能力仍然由大量专用设备接管，其中也包括个人电脑。
它们依托于从前因特网时代沿用至今的大量既定的，并且通常是碎片化的软件接口。
计算能力以及计算机智能被分配到或者嵌入于各类设备，就像是在一个专供特定任务的岛屿之上。
虽然，越来越多的计算能力被分配到不同的智能设备上（即物联网中所谓的“物”），但是在不久前，它们仍以完全“无声”的方式使用。
现在的智能设备包括移动装置、嵌入式系统、工业控制和车内系统，甚至在某些情况下还包括家庭电器。
RFID（无线射频识别）以及GPS（全球定位系统）标签也能说明，在物联网，这些早期的静态对象也能被“激活”，并能够在无人干预下储存及传送与之相关的数据。
但是到2020年，预计仍将有40亿人口以及超过310亿部设备在使用所谓的“因特网”。
于是，物联网的出现绝非只是用各类信息将数字世界变得更为错综繁杂。
当几乎所有的设备或对象都开始需要处理能力以及自动执行任务的能力时，并不能只对系统本身进行扩展，而是要做出巨大的变化。
不管物联网以何种形式呈现，有一点是确定的，即它不但将会在广泛意义上改变计算的本质，而且也将给用户的期望和眼界带来改观，从而服务的方式，包括安全性等也必须加以准备。
计算能力的转移人们最初得出的重要结论是这样的，将计算能力从某些既定的企业（包括供应商和客户）中转移到那些能够通过M2M（机器与机器对话）方式，在无需人工干预的情况下，使对象得到处理和互动，并能为其建立标准的企业。
物联网拥有的潜力能够使之成为一个戏剧性的均分者，有一部分原因是尖端技术并不再仅限于大型企业，而且物联网还将减少这些企业对拓展的寻求。
从某种意义上说，大型企业将面临最大的挑战。
从商业的角度而言，我们认为自20世纪60年代开始，日本电器商在艰难中崛起并最终主导电器时代能够最好地体现物联网的效用。
日本电器商同时也缔造了“物”的概念。
“物”之本身不再具有盈利，所以下一代的成功商家将是那些能嵌入及连入智能，并以此投入市场的企业。
在未来的十年，世界将以何种形式改变，我们刚刚做了一个构想。
那么企业又将如何准备呢？瞬息万变中，又会带来哪些特定的问题？ 大数据及云技术第一类挑战将是数据分析师以及供应商都会提及的“大数据”方面的问题，也就是说超大规模的潜在数据将需要被处理、储存并转移至各类“物”中，抑或由其转移而出。
这体现的是一类分析方面的问题，尤其是关于M2M设备所生成的大量数据间的重要的组合方式，或者是关于这些数据的储存地点。
“大数据”是一堆无限庞大的数据，而且从本质上，它们无时不刻地都在增量，让现有的科技黔驴技穷。
从前因特网时代延续而来的独立储存系统根本无法在物理或者逻辑层面上满足这类储存需求，这些储存系统很快被拖垮。
因此，云储存应运而生。
但事实上，这仅仅是将问题踢给一群服务提供商，尔后还会产生各种新的问题。
这些服务提供商需要达到怎样的标准才能满足数据的物理以及逻辑储存，并且在今后得以迁移至他处？他们又是是否能够符合规章制度以及隐私标准——然而这些制度或标准对于不同的国家，贸易体甚至行业通常会大相径庭。
而“云服务”同样也带来一系列的安全问题，例如连接安全性将的验证、登入方式，以及怎样防止可能发生的故障。
如果上述关于大数据的基本问题无法得到解决，物联网看上去就仿佛是一个“焦虑的因特网”，只要小小的故障就能导致巨大的后果。
只有以确切的方法保护M2M系统不受这一连锁反应的危害，才不会减缓物联网在下一个十年中的推广。
英特尔智能系统框架诸如英特尔之类的公司辩称，唯一的生存之道应该是采用将一系列技术交织相联并以此为基石，而不是将那些技术分散并逐个建立。
为此，智能系统框架（Intelligent Systems Framework,ISF）提供了多种解决方案，包括打造企业商品处理器，对所有装置初始状态的可管理性进行考量，以及确保这类基础设施将在（固定、无线或近场无线电式的）异构网路中运行。
然而，该框架最具吸引力的地方还是它嵌入式安全的理念。
企业迫切需要嵌入式安全，这并非是危言耸听，2010年Stuxnet病毒对工业控制技术方面的攻击就足以证明。
系统此前从不被认为具有安全隐患的原因竟然是人们懒得对它们下手。
但是，如果工业控制系统能够得到保护，是否充斥于物联网中的其他独立系统也能如此呢？解决上述问题的办法，就是将软件访问上一层级内容时所需的必要电路进行嵌入式处理，而非使用静态的手段对芯片加以保护。
这就使得“可信化平台模组”应运而生。
它可以对加密空间提供保护，使之能够储存“认证令牌“一类的数据，或者嵌入特定程序，让恶意软件无法对系统造成直接破坏。
与软件服务套件一起嵌入的安全体系将为物联网的发展增添重要可能。
同时，英特尔还是许多主动性解决方案的发起者。
例如，由英特尔发起的“开放数据中心联盟”就旨在通过一系列大型企业及部分技术服务公司之间的合作，共同制定标准，将ISF的技术方案紧密衔接。
规章和承诺数据保护开始慢慢变为国家级的或者超国家级（supra-national）政府或机构的重要功能之一。
种种迹象表明，解决这些问题需要耗费本十年剩下的时间，甚至更长，并进而转变为一个全球化的体系。
当越来越多的来自对象或“物”的数据在单个用户周围流动，个人隐私将显得愈发重要。
这是由大数据引发的问题，也是各类组织在处理大数据时所要面对的。
迄今为止，收集到的个人的数据还十分固定，例如姓名、住址以及社保账号等。
但这些数据被交易的情况越来越多，因为它们与系统相联，能够推测并识别出何人在何时与何人做何事。
不过现在讨论隐私问题可能并没有实际意义。
因为大多数上传的数据是分散在不同的数据库间的，它们很快就会被删除。
然而在大数据的经济原则“驱动”下，这些数据碎片最终会被整合，因此如何监管私人数据将是政治性的问题。
人们常常假设，物联网将由自由市场以充满竞争却亦十分融洽的方式建立，看来它的雏形将通过政府、约定、或协议条款形成。
政府也一定会从大数据中捞到好处，的确，最具争议的方面是各国寻求挖掘关于子民生活习惯和生活圈数据的方式。
因此，大数据的未来也极具争议。
立法规模多大才可能影响商业？欧盟的《数据保护指令》便是一个很好的例子。
当下，该指令主要关注了一些十分重要的子议题，以此改进违反数据隐私的通知。
这些跨国章程将以类似的限定方式对物联网上收集到的或者泄露的数据加以制约，成为具有实际意义的标准。
此外，部分组织也将能知悉，当特殊利益集团或个人想要考验法律的底线时，法院对此的忍耐限度究竟有多大。
公司必须准备好应对复杂多变的情况，比如说要允许个人用户以某种方式选择退出，而该方式可能体现的是数据过剩时代的主要挑战。
结论总之，尚未有简单的安全解决方案来应对上述问题。
组成物联网的所有对象将会含有嵌入式安全系统。
人们将使用实时分析处理对象产生的数据，从以自动化的方式对其进行管理。
这种管理将是无人干预的，除非某些阈限被攻破。
政府将会同时寻求数据接入以及引入“杀毒开关”，这能减少设备因经济或政治利益而受到的潜在攻击。
不管企业现在是否涉及这一事实，物联网时代总会以这样或那样的形式来临。
忽略物联网会改变组织以及他们所服务的顾客和市民，将是巨大的错误。
同样，假设物联网会以互联网曾经的方式发展也是愚蠢的。
在崭新的世界，政府、顾客以及市民都将受到积极的影响。
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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。
