收获总结：AI不是只靠GPU堆出来的，背后需要一个“聪明”的存储系统——它要能分层、能提速、能省钱，还要适配AI工作流的不同阶段。
核心观点一：AI数据管道是“动态闭环”，不是“一条直线”
很多人以为AI流程就是：
数据 → 训练 → 模型 → 推理
但作者强调：这是一个不断反馈、持续优化的闭环系统，包含两个关键循环：
- MOps 循环：生产中的推理结果 → 反馈给训练 → 微调模型 → 再部署
- RAG（检索增强）循环：用户提问 → 从知识库检索 → 增强回答 → 新知识回流到数据库
启示：存储系统不仅要支撑训练，还要高效支持实时检索（如向量数据库）和日志回流。
核心观点二：AI对存储的需求是“两头大、中间小”
| 阶段 | 数据量 | 存储需求特点 |
|---|---|---|
| 1. 原始数据采集 | 10PB级（海量日志、图像、文本） | 大容量、低成本 → 适合 HDD / 对象存储 |
| 2. 精炼数据 & 模型训练 | GB~TB级（高价值特征、模型参数） | 高性能、低延迟、高吞吐 → 必须用 全闪存（Flash） |
| 3. 推理输出 & 日志 | 又回到10PB级（用户交互日志、审计记录） | 大容量 + 快速写入 → 再次需要容量型存储 |
这就形成了 “沙漏型”容量分布：两头大，中间小。
- 全部用高性能闪存 → 太贵！
- 全部用廉价HDD → 训练时GPU饿死！
文中提出：构建分层存储架构（Tiered Storage）
- 热数据层（Hot Tier）：10–20% 容量，用 全闪存，服务训练/GPU集群
- 冷数据层（Cold Tier）：80–90% 容量，用 HDD/对象存储，存原始数据和日志
核心观点三：现代数据湖 ≠ 老式 Hadoop
| 传统数据湖（Hadoop） | 现代数据湖（Data Lakehouse） |
|---|---|
| 基于HDFS，协议封闭 | 基于对象存储（如S3），开放兼容 |
| 数据孤岛严重 | 打通分析、AI、OLTP多种负载 |
| 性能差，难扩展 | 集成全闪存系统（如VAST、WEKA），性能飙升 |
| 只能批处理 | 支持实时分析 + AI训练 |
Lakehouse = Data Lake（灵活性） + Data Warehouse（高性能）
5类关键存储需求：
| AI阶段 | 所需存储类型 | 举例 |
|---|---|---|
| 原始数据汇聚 | 数据湖（Data Lake） | 对象存储（S3, OSS） |
| 训练数据读取 | 精炼数据存储 | 并行文件系统（Lustre, VAST） |
| 模型版本管理 | 模型仓库（Model Registry） | Git-LFS + 专用存储 |
| 实时知识检索 | RAG 数据存储 | 向量数据库（Milvus, Pinecone） |
| 推理缓存加速 | KV 缓存 | Redis / 高速内存 |
给企业的提醒：
不要盲目追求“私有模型微调”！！
大多数企业的核心任务应该是：
- 构建高效推理基础设施（低延迟、高并发）
- 打造 Agent 的“记忆体”（即向量数据库 + KV 缓存）
关键技术趋势：
- VAST Data：既是高性能文件系统（替代Lustre），又在向 Lakehouse 演进（融合数据库+AI）；
- 对象存储（如AWS S3）：仍是冷数据基石；
- 存算分离架构：计算（GPU）和存储可独立扩展，降低成本。
文章来自：https://mp.weixin.qq.com/s/3l851Bd39kyc-G1yl_nsgg
