概述

IDC 研究表明,组织必须确保其基础架构能够满足 AI 计划所需的所有数据、处理和性能要求。 如果使用现有的存储基础架构而不进行现代化,那么失败的风险会大大增加。 IBM 面向数据与 AI 的存储使客户能够在混合云环境中大规模地无缝实施 AI 计划。

地平线: 优化基础架构赋能智能驾驶

利用更快、更灵活的数据存储,简化数据管理,加速 AI 研发,赋能智能经济。

现代化:

为混合云提供云原生应用的灵活性和部署简便性的 IT 架构。

针对 OpenShift 的企业级容器原生存储解决方案

IBM Spectrum Fusion* 是容器原生型存储解决方案,旨在为客户提供所需的全球混合云数据访问和企业存储服务,以满足任务关键型数据方面的严格需求。 该解决方案以简化的方式发现、保护和管理边缘位置、核心数据中心乃至公有云中的数据。

容器原生型访问支持

将存储器与一到多个 IBM Spectrum Scale 节点组成集群,以实现快速轻松的部署和优化的性能。

实现轻松部署以及高性能的本机数据访问

Red Hat® OpenShift® Container Storage (OCS) 现在支持 IBM Spectrum® Discover 的治理功能以及 AI 与 IBM Watson® 解决方案的集成。

针对容器环境的企业数据服务

利用来自 IBM Storage 和 Red Hat® OpenShift® 的软件定义存储解决方案,为 AI 工作负载提供灵活性,从而简化 IBM Cloud Pak® 的部署。

收集:

简化数据并使其可在混合云上访问的 AI 存储解决方案。

针对 AI 和大数据的高度可扩展的存储器

Elastic Storage® System 5000 (ESS 5000 ) 是用于数据湖的新一代平台,具备市场领先的访问速度、性能、密度和可扩展性。

用于 AI 对象存储库的存储产品

对象存储是许多 AI 工作负载所需的联机可扩展存储库的首选,这要归功于其高耐久性和易于管理的大数据功能。

用于 AI 文件和对象存储库的存储产品

在边缘、核心以及云环境中利用针对 Red Hat OpenShift 的容器原生存储访问,实现高性能和可扩展性,轻松应对 AI 存储挑战。

组织:

使用策略引擎对数据编目和建立索引。

实施编目和建立索引

自动编目/建立索引,确保实时数据更新与 IBM Spectrum® Discover 集成,以保持最新数据。 启用全面的洞察、数据治理和优化,现已与 IBM Watson® Knowledge Catalog 集成。

集成企业文件和对象数据

通过将 IBM Spectrum® Discover 中的企业文件和对象数据与 IBM Watson® Knowledge Catalog 的一键式集成整合在一起,创建智慧的数据。 将分析和洞察与其他关键企业数据结合起来。

分析:

提供高性能和集成 AI 基础架构的大数据解决方案。

IBM Storage for Data and AI 与 Power Systems

在完全优化、可扩展且受支持的 AI 平台中实现卓越的性能、经过验证的可靠性和弹性。 IBM Storage for Data and AI with Power systems 是为企业 AI 设计的 IT 基础架构。

IBM Storage for Data and AI 与 NVIDIA DGX Systems

通过 NVIDIA DGX Systems,获得支持高性能和数据科学工作负载所需的可扩展吞吐量;在单个机架中使用更多 GPU 加速的服务器;通过扩展的数据管理,提高开发人员的生产力。

为高性能 AI 和混合云构建的下一代存储

IBM Elastic Storage® System 3200 (ESS 3200) 旨在应对您为分析管理数据时所面临的挑战。

IBM 已连续 5 年被评为领导者

我们非常高兴地宣布, IBM 被评为 2020 年 Gartner 分布式文件系统和对象存储魔力象限的领导者。

相关数据和 AI 解决方案

IBM Cloud Object Storage for Splunk®

使用 IBM Cloud Object Storage for Splunk® (SmartStore) 优化现有 Splunk 部署,借助全新架构降低成本。

IBM Spectrum Scale 与 Cloudera

将极致并行性能与 NVMe 访问相结合,将企业数据服务与集成数据生命周期管理相结合,将大规模可扩展存储与 Hadoop 分析的集成支持相结合。

具有可扩展归档的经济实惠的 AI 存储

使用 IBM Spectrum® Archive 获得经济实惠、高度可扩展的活动归档,实现最低成本的 AI 存储,能够对存储在磁带上的数据进行直接文件访问。

加速分析和应用开发

借助 IBM Virtual Data Pipeline,使用户能够访问生产数据,而不会影响高优先级的工作负载,也不会影响数据安全性和隐私。

后续步骤

免责声明

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