买方手册:
评估你的机器学习和人工智能数据存储需求
第五条第1条
各组织正在使用机器学习和人工智能来获得他们可以用来改进业务的见解。但这些工作量与常规工作量不同，因为它们需要大量数据来构建和训练统计模型。
所有这些数据也必须进行处理和存储:活动数据必须转移到高性能平台进行处理，而其他数据通常被转移到长期存储。为了满足这些需求，一些存储供应商提供融合基础设施产品，或者组织可以将其构建到机器学习和人工智能项目中的产品。这些工具将存储、网络和计算或扩展文件存储与gpu打包在一起。其他供应商与合作伙伴合作，将其产品作为预包装的电器交付。
为了帮助确定最能满足组织人工智能工作负载需求的存储产品，了解哪些特性和功能是最重要的是很重要的。根据您的组织将如何执行机器学习和人工智能任务来评估功能。关键考虑因素包括可伸缩性、高性能能力和总成本。
本买家指南检查了来自9个行业领先的存储供应商和新兴企业的产品。一份全面的产品综述比较了许多特性和功能，包括容量、性能和支持的文件大小。
