数字科技盛行,无论是工作所需的报告数据,还是个人的互动分享数据都在不断增加,且这些数据都分散存储于各个3C设备中。即使可以依赖各大云端存储,也常常是东存一块、西存一处,大大挑战人脑的记忆。考虑到NAS存储服务器文件传输的安全性、数据备份容灾性以及实时访问的便捷性,越来越多的企业客户选择搭建企业私有云,除了数据资料的集中管控外,其数据快照、异地访问、实时资源监控等功能对企业用户而言,相当实用。
之前两篇文章讲解了杰和GSM(Giada Storage Management)的AES硬件加密功能可保障重要数据在传输过程中的安全,以及数据备份三种途径(本地备份、NAS间备份、云端备份)保障数据存储安全。此外,常用的数据保护方法是根据不同盘位的NAS存储服务器组建不同等级的RAID磁盘阵列。RAID(Redundant Array of Independent Disks)独立磁盘冗余阵列,是一种把多块独立的硬盘(物理硬盘)按不同的方式组合起来形成一个硬盘组(逻辑硬盘),从而提供比单个硬盘更高的存储性能并提供数据冗余技术。RAID 现已拥有从RAID0到RAID6七种基本的RAID 级别,每一种等级都具有不同的数据保护、数据可用性和性能水平。
但是,如果RAID阵列中有硬盘损坏,会导致RAID降级甚至数据丢失。基于这种情况,本篇文章我们将介绍杰和GSM第三种数据保护方式:热备盘功能。
热备盘(Hot Spare):与CPU系统直连的硬盘,它能自动替换下存储池中的故障盘。
热备盘最重要的作用相当于是在RAID里面再做一个备份盘。当RAID中有一块硬盘损坏时,存储池存在降级甚至数据丢失风险。此时,热备盘会自动添加到RAID阵列中,同时利用异或校验算法,把坏盘上面的数据原样做出来并存储在热备盘中,顶替状态异常的磁盘,修复RAID阵列。整个过程不需要人为干预(除了RAID 0以外),只需在数据复制完成之后人工更换一块新硬盘,将热备盘中的数据转移至新硬盘中,热备盘恢复原来的热备功能。正常情况下可以有多个磁盘作为热备盘。由于整个复制过程中,存储池都有冗余磁盘阵列的保护,能降低数据丢失的风险。另外,对于RAID5这些原需要计算XOR校验的硬盘更换,不再需要数据重构,可减轻存储CPU的负担。
NAS市场,不像5G、云计算、大数据和AI等领域,每一个变化都引起业界的关注。但在这个几乎任何企业都无法忽视的基础应用市场,任何企业对AI、云服务、信息安全的创新,都可能会改变众多企业在数据“基础建设”上的效率甚至成败。2019,“AI”、“智能”、 “安全”作为存储行业的三大热词,似乎已经指明了未来NAS市场“软”实力的驱动力。
无论是数据的三地备份亦或是组建RAID磁盘阵列,都只是在基于硬盘损坏情况下的数据保护措施,只是在给数据的安全存储增加保护伞。但是,如果能在磁盘损坏之前精准地预测并报警,加之热备盘能够自动顶替即将损坏的硬盘,才真正实现了无声无息的数据保护。
同样是AI行业大趋势,采用AI作为核心技术为存储赋能,目的是要让我们的用户可以享受人工智能带来的便利。即把AI应用于硬盘的损坏预测。相信在AI的加持下,热备盘功能的实用性定会极大增强。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。