Data Center World：2025年驾驭AI数据存储：优化策略分析报告（英文版）

报告深入探讨了到2025年为止，人工智能技术如何影响数据中心的数据存储策略。随着AI应用的不断扩展，数据量呈指数级增长，对存储系统提出了前所未有的挑战。报告首先概述了当前AI领域内主要的数据类型及其特点，包括结构化、半结构化和非结构化数据，并讨论了不同类型数据对于存储解决方案的具体需求。 接着，该文档详细介绍了几种前沿的数据存储技术和架构，如软件定义存储（SDS）、对象存储以及分布式文件系统等，分析了它们在支持大规模AI工作负载时的优势与局限性。此外，还特别强调了云原生环境下的最佳实践案例研究，展示了如何通过混合云或边缘计算等方式优化资源分配，降低成本的同时提高效率。 报告进一步探讨了安全性问题，鉴于AI数据往往包含敏感信息，因此保护这些资产免受未授权访问变得尤为重要。为此，提出了多层次的安全框架建议，从物理安全到加密技术的应用都有所涉及。 最后，面向未来展望部分，报告预测了即将到来的技术趋势，比如量子计算可能带来的变革，以及可持续发展原则如何指导新一代数据中心的设计。整体而言，本报告旨在为IT决策者提供全面而深入的理解，帮助他们在快速变化的技术环境中制定出更加高效灵活的数据存储