借助 IBM® Storage 解决方案，释放整个信息供应链的数据价值。
当今许多组织正在对其数据存储基础架构进行现代化改造，以利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和高级分析带来的商机。他们也面临着重重挑战：数据和工作量分散在全球各地，AI 训练和推理工作量所需的时间不断增加，资源（尤其是图形处理单元 (GPU)）稀缺且成本高昂。
IBM Storage 数据与 AI 专用解决方案可大规模交付数据，同时保持高性能、低延迟和托管数据访问，缩短甚至消除停机时间。通过统一存储平台整合文件、块数据和对象数据服务，并与现有 IT 投资集成，缩短数据的实现价值的时间。
很少有企业数据用于训练聊天机器人和其他 AI 助手所依赖的大型语言模型，这限制了它们的商业价值。IBM Storage Scale 中的内容感知存储功能可通过提取隐藏在非结构化数据中的语义来应对这一挑战，以便 AI 助手自动生成更智能的回答。
大规模交付数据，同时保持高性能、低延迟和托管数据访问，缩短甚至消除停机时间。
在一个能够在边缘、本地和云环境中运行的平台上整合更多数据和工作负载。
在合适的时间与合适的人员共享数据和工作量，以提高员工队伍生产力，减少数据副本，提高资源利用率。
在与现有 IT 投资相集成的单一可扩展平台上管理数据和应用程序服务，实现数据和应用程序服务集中化。
利用统一、灵活的存储平台，在不影响性能的情况下进行横向与纵向扩缩，从而减少应用程序和数据蔓延。
保护应用程序和数据，通过集成的安全和勒索软件防护功能，在遭遇漏洞和攻击后快速恢复。
利用专为 AI、ML 和高性能计算工作量设计、横向扩展型文件和对象、软件定义的存储平台。
利用全闪存、混合弹性计算和存储构建块，在可持续的 IT 架构中创建适用于 IBM Storage Scale 的高性能集群。
利用开源、软件定义的存储解决方案，旨在满足现代企业对通用工作量的块、文件和对象存储需求。
体验部署 OpenShift 应用程序和利用 watson.x 的最简单方法AI 功能，同时无缝集成虚拟化和容器化。
脚注
**在 2019 年至 2024 年 Gartner Magic Quadrant 主存储平台中获得认可
在 2014 年至 2018 年 Gartner Magic Quadrant 固态阵列获得认可
在 2013 年至 2018 年 Gartner Magic Quadrant 通用磁盘阵列获得认可