慧荣化解巨量数据读取困境 Bigtera SDS提升AI效益
- 尤嘉禾／台北
-
AI已然成为多数产业新时代IT架构的主要技术，不过现在AI的深度学习演算法需要透过大量数据进行运算，在生医、制造业、安全监控等数据量极为庞大的产业中，旧有IT系统数据存取效能无法因应，即便更换新系统，新旧系统之间的数据迁移也往往旷日废时，慧荣科技的软件定义储存(SDS)品牌Bigtera，就透过效能、成本、数据无缝迁移等优势，为需要存取巨量数据的产业，提出最佳解决方案。
慧荣科技产品企划部协理陈建安以生医领域为例指出，生医是近年来AI最主要的应用领域之一，现在已有许多研究机构与医疗院所，开始藉由AI分析细胞、基因、DNA等生理数据，不过这些生理数据量过于庞大，光是一个人的基因数据量就高达200GB，如果邀收集10万人的完整基因数据，数据量就要将近20PB。
如此巨量的数据量读写，将拖垮原有系统的效能，定序时间和训练模型速度都会大受影响。而即便有意扩充系统，除了会受限于原有供应商的绑定(Vendor lock-in)，无法使用更开放的、更有效率的IT系统外，旧系统要将数据迁移到新系统时，也必须在下班或休假等系统停机时段进行，导致系统更换时程不断延长，系统更换的效益迟迟无法浮现。
对于上述痛点，陈建安建议业者可采用慧荣科技的软件定义储存品牌Bigtera。他表示Bigtera的软件定义储存平台支持标准X86架构，可在硬件不变的前提下，安装于企业既有IT系统的储存节点上，取代原有储存软件。在此状态下，系统的效能可提升一倍，平均每一节点的传输效率可以高达每秒1.5GB。
另外Bigtera VirtualStor Scaler储存一体机，还具有S3 to S3的无缝迁移功能，可以在不停机的状态下，将旧有系统的巨量数据无缝迁移到储存一体机上，在迁移过程中，使用者的系统读取工作非但不会中断，速度还会因为数据转移到新系统中而加快。
在慧荣科技的解决方案下，智能制造、安全监控或生医领域等因应AI需求，导致数据量在短时间内激增的业者，可藉由新旧系统物件数据的无缝迁移，化解储存空间不足、数据传输的高吞吐量等问题，进而顺利改善系统的整体效能，顺势提升使用单位的工作效率。
另外Bigtera软件定义储存解决方案也与市场上的大型公有云端介接，协助业者打造成本与效能兼具的混合云架构。陈建安解释，大型公有云是以数据传输数量与次数计价，在深度学习演算法的训练模式中，业者需要不断存取数据，如果数据全都储存在公有云上，训练模式中的频繁存取将会产生钜额费用，透过Bigtera软件定义储存解决方案所建构的混合云，则可先将需要的数据下载至地端系统中，训练结束再一并存回云端，借此省下大笔公有云的费用支出。
除了上述效益，慧荣科技的Bigtera软件定义储存解决方案还具有快速查找数据、减少储存机柜与节点、降低空调电力支出等优点。陈建安最后指出，AI已被绝大多数产业视为未来营运系统的必要技术，然而要让IT系统具备AI能力，在选择效能强大处理器的同时，数据读写、查找、扩充等效能也须同步并进，才能让系统的AI效益一如预期浮现，进而提升工作成效。
