阿里云存储面向AI 的能力升级白皮书（2024版）.docx

里云

阿里云存储面向AI

的能力升级白皮书（2024版）

Data+AI时代，云存储如何进化

随着AI算力的指数级增长，云计算进入第三次浪潮，预计未来几年中国的智能算力规模将大幅增加。未来，每一家公司都是Data+AI的公司。

AI的发展不仅依赖于大量的数据，而且在AI应用中需要快速处理和分析庞大的数据集，这要求存储系统必须具备高效的数据读写能力和低延迟访问。为了应对AI发展对数据存储带来的挑战，阿里云提出了“4Any”概念，提供了高性能、高可用、深度集成、弹性降本的解决方案来适应AI时代对存储系统的多样化需求。

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.任意性能（AnyPerformance）：这指的是存储系统能够根据各类场景的性能需求，动态调整

存储资源，提供低延迟和高吞吐量的不同性能级别。

.任意接口（AnyInterface）：意味着存储系统支持各类数据访问接口，包括文件、块、对象

等，以适应不同类型的AI应用和数据处理流程。

.任意位置（Anywhere）：强调存储系统的数据可以在不同地理位置的数据中心之间灵活迁

移，以满足数据本地化和灾难恢复的需求。

.任意数据（AnyData）：表示存储系统能够处理各种类型的数据，无论是结构化数据、半结

构化数据还是非结构化数据，都能得到有效的存储和管理。

与此同时，AI的演进反向赋能存储能力，阿里云提出了“3AI”概念，指的是在存储服务中融入AI技术（AIinStorage），以提升存储系统的智能化水平，具体包括以下三个方面：

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.智能修复（AI-Healing）：利用AI技术对存储系统中的潜在问题进行预测和自动修复，减少

人工干预，提高系统的稳定性和可靠性。

.智能管理（AI-Management）：通过AI算法优化存储资源的分配和调度，实现存储系统的自

动化管理，帮助企业管理好存储性能预期、数字资产，提高存储效率和降低成本。

智能生成（AI-Generation）：指的是存储系统能够利用AI技术生成智能报告和洞察，帮助用

户更好地理解和优化他们的数据存储策略。

综上所述，云存储需要向“StorageforAI”演进以支持AI业务的数据处理和存储需求，同时需要“AIinStorage”来提升存储系统的智能化水平，实现更高效、更安全、更低成本的数据管理。这两个方向的演进是相辅相成的，共同推动云存储在AI时代的创新发展。

CONTENTS

目录

01StorageforAI

高性能弹性

高可用

深度集成低成本

安全性

02AIinStorage

AI智能应用

03关于阿里云存储

StorageforAI

高性能

在AI时代，云存储需要高性能升级以满足大批量数据的快速处理需求、支持大规模AI模

在AI时代，云存储需要高性能升级以满足大批量数据的快速处理需求、支持大规模AI模

型训练和推理、实现低延迟的数据访问，以及适应不断增长的数据存储需求。此外，高

性能存储有助于提升数据处理效率，优化AI应用响应时间，保障数据安全和隐私，以及

支持存储系统的可扩展性。这些升级对于实现AI技术在各行业的广泛应用和推动数字化

转型至关重要。基于此，阿里云对OSS、CPFS、NAS三个产品进行了性能方面的升级。

Preview资源池Qos实现多业务共池性能隔离多个

Preview

资源池Qos

实现多业务共池性能隔离

多个Bucket统一资源池，共享吞吐QPS支持灵活调配，降低不同业务之间影响

GA

更多地域默认性能提升

加速器更高性能，更低门槛

Preview

杭州、新加坡支持单个账号默认100Gbps加速器性能密度提升50%，容量门槛降低99%

对象存储OSS——面向多种计算引擎和AI框架，OSS实现了端到端性能的提升

·OSS加速器：进一步提升热数据性能，起步容量降低到50GB，性能密度提升至300MB/s/TB；

·客户端和工具优化：OSSFS模型加载和文件list性能进一步提升，满足交互式开发或容器环境下对读写

OSS数据需求；

·ConnectorforAI/ML：面向训练场景，新推出的ConnectorforAI/ML在Pytorch高吞吐拉取训练集方

面较传统FUSE客户端可大幅度提升性能；

GA

ConnectorforAl/ML全新发布

支持Map-styleIterable-styledatasets面向训练集数据高吞吐拉取

GA

OSSFS1.91.3

全新发布

面向StableDi?usion推理模型快速加载直读模式，CKPT模型加载性能提升3.6倍

Storagefor