AI+数据湖时代，对象存储不止步于存储

11月18日，由百易传媒（DOIT）主办的2020中国数据与存储峰会在北京盛大开幕。众专家与行业代表同台探讨新数据时代存储技术发展趋势，分享数字化转型成果，共话智慧未来。杉岩数据CTO邱尚高携“AI+数据湖时代，对象存储新未来”的主题演讲出席峰会。

邱尚高在演讲中提到，以5G、大数据、人工智能为代表的新兴技术深入行业应用，智能在“端、边、云”延伸，数据的种类和数量越来越多，企业对数据价值的诉求也更趋强烈，传统基础设施面临着前所未有的挑战。基于数据湖构建集数据汇聚、加工、分析、利用于一体的基础架构成为企业市场的重要趋势。

纵观国内，不论是公有云厂商还是私有云厂商，纷纷基于对象存储推出差异化的数据湖解决方案。对象存储凭何优势，能够成为数据湖存储底座的不二之选？在AI+数据湖时代，对象存储又迎来哪些新的场景？针对上述问题，邱尚高作了系统地阐述与分享。

为什么是对象存储？从2006年亚马逊推出公有云存储服务（Amazon S3），到2012年阿里云存储服务（OSS）的面世，再到2016年杉岩数据率先推出企业私有云对象存储产品（MOS），对象存储因互联网而生，面对海量数据场景具备天然优势，逐渐成为大数据时代存储界的后起之秀。随着数据湖架构在企业市场中的需求越来越广泛，存储作为整个数据湖架构的核心要素，承载着企业近乎全部的数据资产。对象存储究竟有何优势，能够赢得业界青睐，成为数据湖存储底座的最佳之选？

对象存储采用弹性的分布式架构，灵活对接各类应用，可汇聚不同类型、不同大小的数据资源（包括结构化、半结构化、非结构化数据，大文件、小文件）。传统文件存储采用树形结构，文件增多，目录层级多，访问性能骤降。对象存储采用“桶-对象”的扁平化结构，通过HASH计算检索文件，海量场景仍然保证高性能，轻松支撑EB级容量空间、千亿级文件规模。对象存储基于标准的S3或OSS接口，实现私有云与公有云数据自由流动，以及异构存储资源纳管。

文件存储限于局域网访问且需要OS挂载，对云场景支撑乏力。对象存储天然支持跨互联网访问，无需OS挂载更轻量，更适应云原生应用。为了满足业务合规与敏捷性需求，越来越多的企业选择将互联网应用部署在公有云，以满足弹性、敏捷的需求；将重要数据存放到私有云，以满足安全、合规的需求。对象存储通过S3或OSS接口可无缝对接公有云，快速构建混合云基础架构，在云端与本地之间实现应用平滑迁移和数据自由流动。通过以上维度对比，对象存储的优势显而易见。

对象存储将成为数据湖的数字底座

从国内外市场需求来看，国外的企业或组织更倾向于采用公有云基础设施，而国内企业则是更倾向于私有云，也因此形成了公有云数据湖和私有云数据湖两种方案，这里选取3家代表厂商进行简单介绍。作为全球公有云市场的领导者，亚马逊以对象存储（S3）作为数字底座，存储来自不同数据源的结构化、半结构化和非结构化数据，通过安全策略和访问控制保障数据安全，同时支撑数据检索查询、用户界面访问以及数据分析处理等能力。

阿里云同样是以对象存储（OSS）作为数字底座，将阿里云上的日志服务、App/Web、数据集成等产生的超过10000种数据文件类型保存在OSS上，实现海量的数据汇聚，消除数据孤岛；同时为MaxCompute、EMR、机器学习等平台提供支撑，无缝对接超过100种计算引擎，赋能业务创新。

作为国内对象存储市场的领导者，杉岩数据也推出了以企业存储为基础的智能数据湖解决方案。该方案基于MOS海量对象存储构建海量空间，实现数据库、非结构化文件、流数据等多源数据汇聚；通过纳管异构存储实现硬件利旧；通过高性能数据湖文件网关MosFS对接Hadoop、TensorFlow等分析处理平台，深化价值利用；一体化方案赋能业务创新，为智慧金融、智能制造、智慧教育等行业变革提供基础架构支撑。

AI+数据湖时代，对象存储的新场景

对于企业客户而言，贴合实际场景、解决当前痛点、满足未来就绪的方案才是好方案。邱尚高结合一些新兴的应用场景，向与会人士介绍了MOS对象存储以及智能数据湖方案如何为客户创造价值。

大数据存算分离

传统大数据分析平台存在诸多弊端：HDFS多采用三副本，空间利用率低；存储与计算捆绑扩容，拉高成本；Hadoop升级不够灵活，无法享受新版本计算特性。杉岩方案可提供存算分离架构，MOS支持纠删码和冷热数据分层，使磁盘利用率提升80%；存储与计算独立扩容，有效降低成本；存储与计算独立升级，更加灵活。

数据智能处理

MOS依托智能数据处理引擎，将数据处理能力下沉到存储系统内部。基于策略触发，MOS海量对象存储可以自动完成图片转码、视频抽帧、OCR识别等处理任务，简化业务流程，提升处理效率。以智能制造为例，杉岩MOS已经帮助UTAC（联测优特半导体）提升智能质检效率，通过生命周期管理策略设定，在MOS内部完成质检图片的存储、格式转换、冷热分层和过期自动删除，节省80%存储空间，大幅降低成本并简化了业务流程。

机器学习

在MOS之上通过MosFS高性能数据湖文件网关，为TensorFlow等机器学习平台提供原生的HDFS接口、S3/OSS对象接口、POSIX文件接口，满足AI算法的模型训练和推理、数据归档的需求。以自动驾驶场景为例，车辆采集的视频、雷达数据通过文件或对象接口导入MOS，然后通过HDFS接口对数据预处理，预处理结果再通过文件接口由计算服务器进行AI训练和高性能仿真，从而得到新的算法和模型进行下一轮测试。整个过程中，一套存储同时在线、近线、离线使用，数据集中归档无须拷贝，空间利用率更高、数据更安全。

IPFS（Inter Planetary File System）

IPFS场景对底层存储的需求可归纳为几点：庞大的算力集群要求存储吞吐量在100Gbps以上，以保证封装数据的写入效率；每天48次（30分钟一次）的全量证明需要极高的随机读取效率；数据持续可读（历史数据不删除）使得增量巨大（每周PB级），要求存储提供EB级以上容量；超大容量必然由超大集群支撑，高效运维也是刚需。杉岩MOS除了提供EB级海量空间和300Gbps以上的超大吞吐量，还专门针对IPFS数据读作性能优化，将数百次随机读请求合并为一个请求，极大提升效率；基于纠删码（22+2）技术，空间利用率超过91%，硬件成本缩减60%以上；通过多故障域隔离和智能DNS分配技术，轻松管控超大规模存储集群，在提升数据可靠性的同时降低运维复杂度。

云原生OLAP

对海量非结构化数据的分析需求催生了云端数据湖的应用，杉岩针对云原生OLAP场景同样提供了解决之道，通过MOS无缝对接云原生的数据湖，帮助企业快速构建高性能的OLAP服务。对“HDFS+传统数据仓库”而言，海量场景下的性能、并发性和易用性成为难以避免的灾难。杉岩的“MOS+云原生数据仓库”方案，依托弹性架构提供更强的扩展性、高可用性和并发访问能力，在EB级海量数据面前保证优异性能，利用纠删策略、数据分层等特性尽可能降低成本，采用存算分离架构极大提升灵活性，帮助客户对海量数据极速分析，轻松把握商业趋势，及时应对各种变化。

不难看出，杉岩数据植根场景需求，已经围绕MOS海量对象存储构建起了相对完善的数据湖解决方案，为企业应对数据挑战、推进业务创新提供了新的、极具竞争力的选项。

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