AI概念横空，企业数据准备好了吗？

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人工智能正以前所未有的速度重塑各行各业，但您是否意识到，驱动AI的强大计算能力，正被传统的数据基础设施所束缚？NVIDIA等巨头构建的全栈AI平台，对数据提出了近乎贪婪的需求，要求极高的数据传输速度和规模。然而，企业中昂贵的GPU集群却常常因数据供给不足而闲置，数据存储和基础设施已成为制约AI投资回报率的核心瓶颈。

您的企业是否也面临数据散落在不同存储系统、形成难以逾越的孤岛的困境？数据迁移的高昂成本和风险是否让您望而却步？在AI时代，如何才能有效连接传统数据资产与现代高性能计算需求，释放数据的真正价值？本文将深入探讨这一挑战，并为您揭示一种无需“推倒重来”，即可加速AI工作负载的有效策略。

阅读收获

• 理解AI计算对现有数据基础设施带来的核心挑战。
• 掌握应对企业数据孤岛和“数据重力”效应的有效策略。
• 认识软件定义的数据经纬/全局数据平台在统一异构数据中的关键作用。
• 了解如何根据自身需求和现有环境选择合适的AI数据平台解决方案。

人工智能时代的数据困境：统一传统与现代基础设施以加速工作负载

引言：人工智能计算与企业数据的共生关系

当前市场格局的形成，很大程度上源于 NVIDIA 成功构建了一个全栈式人工智能平台。该平台不仅涵盖了从图形处理器（GPU）硬件（如 Blackwell 和 Hopper 架构）到高速网络（如 InfiniBand）的物理层 1，更延伸至一个全面的软件生态系统——NVIDIA AI Enterprise 2。这一套件集成了用于开发和部署的各类软件、预训练模型、NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）等微服务，以及 RAPIDS、Riva、NeMo Retriever 等一系列优化的库和工具 2。这种从硬件到软件的端到端解决方案，催生了对数据前所未有的、近乎贪婪的需求，要求数据传输具备极高的速度和庞大的规模。其直接后果是，企业中昂贵的 GPU 集群常常因数据供给不足而处于闲置状态，使得数据存储和基础设施成为制约人工智能投资回报率（ROI）的核心瓶颈 9。

为了应对这一挑战，战略联盟应运而生，成为市场的重要信号。NVIDIA 与日立（Hitachi）等传统企业级存储供应商的合作便是一个典型例证 11。这种合作远非简单的联合营销，而是一次深刻的技术协同。日立的虚拟存储平台 One（VSP One）提供了统一的块、文件和对象存储能力，正与 NVIDIA 的技术栈进行深度整合，旨在打造经过验证的“AI-Ready”基础设施解决方案 11。这一趋势证实了一个基本判断：计算和存储供应商必须协同合作，各取所长，方能为企业提供完整且高效的 AI 解决方案。NVIDIA 的平台战略已超越了单纯销售组件（如 GPU）的模式，转向提供一个完整的、端到端的解决方案，包括 DGX 系统、AI Enterprise 软件和 NIM 微服务 2。这种策略创造了强大的生态系统效应。通过提供全套计算和软件堆栈，NVIDIA 促使数据基础设施层必须进行适配与集成。这为那些能够与 NVIDIA 架构（例如，支持 GPUDirect Storage 技术）紧密结合的存储和数据管理公司创造了巨大的市场机遇。从本质上看，这种生态系统的构建对 NVIDIA 自身业务的扩展至关重要。为客户消除数据供给的复杂性，实际上是为其核心计算平台的销售扫清了障碍。因此，像日立这样的合作，以及对 WEKA、VAST Data、DDN 和 Hammerspace 等平台的认证，不仅对合作伙伴有利，更是 NVIDIA 扩大市场规模、缩短销售周期的关键举措 11。

本报告的核心论点是，对于大多数企业而言，解决 AI 数据瓶颈的最佳路径并非对现有存储系统进行全盘的“推倒重来”（rip-and-replace）。更有效、更经济的策略是部署一个软件定义的“中间件”或数据编排层。该层能够统一异构、分散的数据资产，使其无论物理位置如何，都能被 AI 工作负载高效访问，从而在保留现有投资的同时，架起一座连接传统基础设施与现代 AI 性能需求的桥梁。本报告将深入剖析这一方法，聚焦其架构原理，并对市场上的主流解决方案进行比较分析。

遗留系统的困境：在现有存储基础设施上运行 AI

在企业寻求利用人工智能时，其现有的存储基础设施往往成为一个严峻的挑战。传统存储架构与现代 AI 工作负载的需求之间存在着根本性的不匹配，这主要体现在以下几个方面。首先，传统的存储区域网络（SAN）主要为结构化数据和交易型工作负载设计，其架构无法有效应对 AI 所需的大规模并行处理和复杂的混合 I/O 模式 9。特别是传统的横向扩展 NAS，其以控制器（机头）为中心的设计，在面对成千上万个 GPU 核心发起的元数据密集型操作和高并发访问时，极易成为性能瓶颈 9。

其次，成熟企业面临的首要问题是数据孤岛化和碎片化。宝贵的训练数据被困在相互隔离的 NAS、SAN、对象存储和云存储桶中，格式各异且互不兼容 20。这种割裂状态使得 AI 模型无法获得一个全面、统一的数据视图，从而严重限制了其分析能力和最终效果。最后，“数据重力”（Data Gravity）效应进一步加剧了这一困境。企业积累的海量数据具有巨大的“惯性”，使得数据迁移变得成本高昂、耗时漫长且充满风险 25。迁移的成本不仅在于数据传输本身，更在于需要重写应用依赖、重新培训员工以及应对潜在的业务中断，这些因素共同构成了一个强大的阻力，使得大规模、一次性的数据迁移方案往往不切实际 26。

面对这一困境，企业站在了一个战略性的十字路口：是选择将数据全部迁移到一个为 AI 量身打造的全新存储平台，还是在现有基础设施之上进行“就地现代化”改造。后者通过在现有存储系统之上叠加一个数据编排平台来实现。这两种策略在成本、风险和价值实现速度上存在显著差异，需要进行审慎的权衡。

表 1: 数据现代化策略的战略比较

架构之桥：数据经纬（Data Fabric）与编排中间件

为了解答企业如何连接传统数据孤岛与现代 AI 计算集群的疑问，理解“中间件”在其中扮演的角色至关重要。实际上，这个“中间件”并非单一产品，而是由功能互补的多个软件层构成的技术栈。

首先是 机器学习工作流编排（ML Workflow Orchestration） 工具。这类工具的核心功能是自动化机器学习的流程。它们如同一个乐团的指挥，负责协调从数据提取、预处理、特征工程到模型训练、验证、部署和监控的整个序列 31。这些工具通过定义、调度和监控有向无环图（DAG）来管理任务流，确保整个 MLOps 过程高效、可重复。市场上的主流代表包括 Apache Airflow、Kubeflow、Flyte 和 Prefect 等 33。

其次是 数据经纬/全局数据平台（Data Fabric / Global Data Platform）。这是一个架构层，其核心价值在于提供一个统一的、逻辑化的数据视图，而无视数据物理上分散存储的现实。它自动化数据的管理和移动，将底层的存储孤岛完全抽象掉 36。如果说工作流编排是“指挥”，那么数据经纬就是“通用翻译器”和“数据传送系统”。它通过创建一个全局统一的命名空间（Global Namespace），让任何授权的应用或用户都能像访问本地文件一样访问全域数据。Hammerspace 全局数据平台、Microsoft Fabric 和 IBM Data Fabric 都是此类解决方案的代表 36。

这两个层次协同工作，构成了现代 AI 数据栈的核心。工作流编排工具负责定义“做什么”和“何时做”，而数据经纬平台则负责确保执行任务时所需的数据能够“即时、高效地送达”。

全局数据平台的交互逻辑

全局数据平台的交互逻辑

这一架构成功的关键在于一个根本性的设计转变：数据平面（Data Plane）与控制平面（Control Plane）的分离。传统的 SAN/NAS 系统将文件系统（元数据）与物理磁盘（数据）紧密耦合在一个硬件设备中 9。这意味着访问数据必须通过特定供应商的控制器，而移动数据则依赖于主机端的拷贝进程。现代数据平台，如 Hammerspace，则将元数据从各个存储孤岛中“剥离”出来，汇集到一个独立于硬件的、全局的控制平面中 41。当一个客户端请求文件时，控制平面会告诉它：“你要的数据在戴尔的那个阵列上，具体地址是 XXX，请直接去取。” 数据的实际传输发生在客户端和存储设备之间，构成了数据平面。正是这种分离，才使得非中断的数据同化、跨不同厂商设备的自动分层以及统一命名空间的呈现成为可能，这也是“就地现代化”策略得以实现的技术基石。

市场洞察：数据聚合解决方案的比较分析

本节将深入探讨市场上的主流解决方案，以 Hammerspace 作为核心案例进行剖析，并将其与主要竞争对手进行结构化比较，旨在为企业在选择数据平台时提供清晰的决策依据。

A. 深度案例研究：Hammerspace 全局数据平台

Hammerspace 并非一个存储硬件，而是一个纯软件平台，其核心目标是创建一个“全局数据环境”（Global Data Environment）29。其架构的基石是将元数据（Metadata）与数据本身（Data）彻底解耦，从而构建一个跨越所有底层存储（无论厂商、无论地点）的、单一且权威的全局命名空间 41。

机制一：就地数据同化（Data-in-Place Assimilation）

这是 Hammerspace 应对遗留系统挑战的独特方案。它并非要求用户迁移数据，而是通过一个快速、非中断的扫描过程，将现有 NAS 或对象存储中的元数据“吸收”进来，而数据本身则保留在原位 29。在数分钟内，这些原本孤立的数据就会出现在全局命名空间中，并可通过标准的 NFS 或 SMB 协议被任何连接到 Hammerspace 的客户端访问。这一机制无需昂贵的迁移项目，即可迅速打破数据孤岛。

机制二：基于目标的编排（Objective-Based Orchestration）与元数据中心

Hammerspace 通过一种名为“目标”（Objectives）的策略来实现数据移动的自动化 44。管理员可以使用简单的、接近自然语言的规则来设定策略，例如：“确保‘项目X’中所有带有‘活跃’标签的文件，在伦敦的计算集群上都存在一个本地副本。” Hammerspace 的编排引擎会根据此目标，在后台自动、透明地完成数据同步，整个过程对用户和应用无感知 46。这一强大功能由一个丰富的元数据中心（Metadata Hub）驱动，它能够捕获标准文件属性、用户自定义标签，乃至嵌入在文件内部的特定元数据（如科研图像的参数），并以此作为自动化策略的触发条件 48。

机制三：通过超大规模 NAS（Hyperscale NAS）实现高性能访问

为了满足 GPU 集群对数据的高吞吐量需求，Hammerspace 采用了“超大规模 NAS”架构。这是一种基于行业标准并行 NFS（pNFS）构建的并行文件系统 22。与传统 NAS 不同，pNFS 将元数据请求与数据传输路径分离。客户端首先向元数据服务器查询文件位置，服务器返回一个包含该文件所有数据块所在存储节点位置的“地图”。随后，客户端可以直接与多个数据服务器建立并行的连接，同时拉取数据，从而极大地提升了整体吞吐率 10。

机制四：NVIDIA GPUDirect 与 Tier 0 存储

Hammerspace 已通过 NVIDIA GPUDirect Storage 认证 16。其关键优势在于，作为一个软件层，它能使任何底层存储（即使是本身不支持 RDMA 的传统 NAS）对 GPU 呈现为 GPUDirect-enabled 的数据源 16。其最具创新性的特性是“Tier 0”存储。该技术能够将 GPU 服务器内部通常闲置的本地 NVMe 硬盘整合到全局文件系统中。Hammerspace 利用这个超低延迟的存储层来执行检查点（checkpointing）等写密集型操作，能将 GPU 的等待时间从数分钟缩短至数秒。同时，它也用于预取训练数据，从而显著加速整个 AI 流水线 54。

B. 高性能数据平台的比较分析

Hammerspace 的核心理念是通过编排来统一异构环境，而市场上其他主要参与者——WEKA、VAST Data 和 DDN——则提供了不同但同样强大的解决方案。它们通常被视为数据迁移的目标平台，或是构建全新 AI 基础设施的基石。这种理念上的差异决定了它们各自的架构特点和最佳适用场景。

一个值得注意的市场趋势是，这些平台正在根据客户的技术成熟度和现有环境进行自然分化。选择哪种平台，不仅仅是性能指标的比较，更是对企业自身起点和战略目标的匹配。

• 对于一个拥有数十年历史、数据散布在各类传统存储上的大型金融机构而言，其核心痛点是异构孤岛的统一。在这种情况下，进行“推倒重来”式的迁移几乎不可行。Hammerspace 的非中断同化与编排能力，使其成为解决此类问题的理想选择。
• 对于一个资金充裕、从零开始构建大语言模型的 AI 初创公司而言，其环境是全新的（greenfield），核心诉求是极致的训练速度。他们很可能会选择构建一个专用的、性能最优的存储集群，WEKA 的架构在这种场景下极具吸引力。
• 对于一个正努力应对多层存储（高性能闪存、混合存储、归档存储）带来的复杂性和高昂总拥有成本（TCO）的中型企业来说，其痛点在于架构复杂性和成本。VAST Data 提出的将多层存储整合为单一全闪存平台的愿景，恰好解决了这一难题。
• 对于一个正在规划下一代百亿亿次（Exascale）超级计算机的国家级研究实验室，其关注的焦点是前所未有的规模和久经考验的可靠性。他们自然会倾向于选择 DDN 基于 Lustre 的解决方案，因为该方案在顶级超算领域拥有最悠久和最成功的部署记录。

因此，这些供应商在很多时候并非直接争夺同一笔交易。他们各自解决了 AI 数据挑战的不同侧面，其方案的选择取决于客户的既有资产、规模和首要目标。

表 2: 主流 AI 数据平台架构比较

结论与战略建议

本报告的分析表明，NVIDIA 所引领的强大 AI 计算能力的普及，已将企业 IT 基础设施的瓶颈从计算端彻底转移到了数据端。为了应对这一挑战，一类新型的、以软件为核心的数据平台应运而生。一个清晰的趋势是，行业的价值正在从存储硬件本身，迁移到能够跨越复杂、混合、多厂商环境，实现数据统一、智能编排和访问加速的软件层。

与其宣告某个单一的“赢家”，本报告为企业架构师和决策者提供一个务实的、分步走的战略框架，以应对 AI 时代的挑战：

1. 评估数据版图与“数据重力”：首要步骤是全面盘点企业的数据资产。它们位于何处？价值几何？迁移的难度和成本有多大？这一评估将直接揭示“就地现代化”（如 Hammerspace 方案）与“迁移整合”（如 VAST、WEKA、DDN 方案）两种策略中，哪一种更符合企业现实 20。
2. 剖析 AI 工作负载：深入分析 AI 流水线的具体 I/O 特征。工作负载是以大型顺序读取（数据引入）、小型随机读写（模型检查点），还是混合模式为主？不同的平台在应对不同 I/O 模式时各有优劣 69。例如，Hammerspace 的 Tier 0 存储专为加速检查点操作而设计 54，而 WEKA 则以其在处理混合大小文件时的高性能著称 57。
3. 将架构与需求匹配：结合前两步的评估结果以及表 2 中的比较分析，选择与企业核心目标最匹配的架构。
   • 若首要目标是在不中断业务的前提下，统一复杂的遗留环境，Hammerspace 的架构提供了最直接的解决方案。
   • 若首要目标是在新建项目中追求极致的性能，WEKA 是顶级的竞争者。
   • 若首要目标是长期的 TCO 优化和架构简化，VAST Data 的整合模型极具吸引力。
   • 若首要目标是为超大规模 HPC 环境寻求久经考验的可靠性，DDN 则是公认的领导者。

总而言之，企业级基础设施的未来是以数据为中心，而非以存储为中心。数据平台的战略选择，已成为决定一个组织在 AI 时代创新能力和竞争力的基石。投资于一个灵活的、软件定义的、将数据与底层硬件解耦的数据战略，是构建一个能够从容应对未来挑战的 AI-Ready 企业的关键一步。

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参考资料

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延伸思考

这次分享的内容就到这里了，或许以下几个问题，能够启发你更多的思考，欢迎留言，说说你的想法~

1. 除了文中提到的技术，您认为未来还有哪些新兴技术或架构模式能进一步优化AI时代的数据流动和管理？
2. 在实际部署数据平台时，企业除了考虑技术性能，还应重点关注哪些非技术因素（如组织结构、人才储备、供应商生态等）？
3. 数据平面与控制平面的分离是现代数据平台的核心，这一设计理念还能在企业数据架构的哪些方面带来创新？

Notice：Human's prompt, Datasets by Gemini-2.5

#AI与数据平台 #DataFabric