人工智能和对象存储，能擦出什么样的火花？( 二 ) 背景：今日

　　对象存储特点

　　不过，我们需要注意的是，文件存储和对象存储有着各自适用的场景。下图列出了分布式文件存储和分布式对象存储的区别：

----人工智能和对象存储，能擦出什么样的火花？//----

　　分布式文件存储与分布式对象存储的区别

　　当文件数量级过亿的时候，文件目录树形结构会对数据的读写造成巨大的挑战，例如在linux中如果用ls查看文件，可能都要等待几十分钟以上。但是，量级没有如此之大时，因为过去的使用习惯，以及相对成熟的生态，使用文件存储还是不错的选择。

　　如何避免错误理解对象存储

　　当我们谈对象存储时，需要注意讨论的是存储接口，还是内部数据组织形式。

　　1)实际上，讨论对象存储大多数是指存储接口，是否支持RestFul或S3 ，也即对象接口的形式来访问存储空间。

　　2)少数情况下，对象存储指存储设备的内部数据组织形式。在数据猛增的背景下，越来越多的存储设备内部采用对象存储的这种内部数据组织形式。例如VMware vSAN ，其实是是一种基于服务器端存储的共享分布式对象存储系统，只不过存储接口主要采用的是SCSI方式;或者具备高可靠、高性能、高安全和易管理的浪潮AS13000 ，如下图。

----人工智能和对象存储，能擦出什么样的火花？//----

　　浪潮AS13000G5的对象存储功能

　　AI与对象存储

　　在许多人的印象中， AI需要大量的算力，是计算密集型的典型应用。而对象存储大多时候用于海量非结构化数据的存放，备份归档，云存储、企业云盘、文档影像或视频的存储等。从存储特征来看，对象存储的延迟可能较难满足AI的性能需求;从使用习惯来看，大多数AI用户都是采用文件接口。

　　实际上，有计算，就会有存储，只是或多或少，或快或慢，或过渡或长期保存的区别。

　　在微信公众号浪潮存储《2020：下一个十年，存储发展的趋势是什么》上篇也即鉴往事篇一文中，曾提到：

　　AI所需存储，可以分为准备、训练、推理和归档等阶段，每个阶段的IO特征不一样，对于存储的要求也不一样。例如，在推理阶段， IO的特征是读写混合，并且要求存储的延时低，能快速响应。

　　下图列出了AI各个阶段的IO特征，及其对存储的要求。