Alluxio：2025年大模型制胜宝典：解密AI高效数据访问策略白皮书

高质量的AI模型需要访问大规模数据集与传统的企业应用程序相比，AI任务需要的数据量要大的多。AI型的质量和准确性在很大程度上取决于是否能够访问大量的训练数据。要高效应用A1，对数据的需求不仅仅在于数据量大小，还与数据多样性和复杂度有关。访问数据的能力会大大影响AI项目的整体结果。无论是在混合云/多云还是单云环境中，数据访问速度均慢且成本高对于企业而言，相关的数据集通常位于不同的云环境、数据中心或地理区域。A1应用需要够访问任意位置的数据。跨分布式云环境访问数据可能会导致明显延迟，以及较高的云存储API成本和流量成本。即使在单一云环境/地理区域的情况下，由于大多数持久化存储是为低成本存放海量数据而设计的，因此也会面数据访问性能低下的挑战。