杉岩数据创始人陈坚：新基建需要以数据为核心的“新存储”

另外，基于海量非结构化数据的价值挖掘分析，基本都要依赖机器学习、深度学习等人工智能技术。在人工智能场景中，数据要经历采集、清洗、训练、推理、归档等过程。人工智能各个阶段对存储系统要求差异非常大，比如在采集阶段，需要存储系统支持互联网远程访问协议、吞吐量要大;在数据清洗阶段，需要存储系统支持基于标签的检索，最好能支持视频自动抽帧等能力;而在训练阶段，则要求存储系统具备高并发低时延的高性能能力;最后在归档阶段，则需要低成本的存储系统。如果采用传统存储产品，一般需要不同类型存储系统来搭配使用，以满足成本、性能、检索等多方面要求，但这又势必造成数据在不同存储系统之间的孤岛。因此，新智能存储应该具有基于标签的数据检索、多种访问协议接口互通能力、满足高性能、低延时，以及低成本归档能力，从而实现机器学习不同AI管道阶段数据的统一存储，避免产生数据孤岛，并且提高数据在各个AI管道的流转效率。

图2：杉岩数据杉岩客户价值模型

总而言之，新基建为中国的产业升级清晰地指明了方向，数字化基础设施的广泛建设以及随之产生的新型应用需求将带来数据爆发式的增长。海量数据蕴含巨大的价值，存储必将是新基建坚实的底座。更多样化的数据模式、日益复杂的数据管理以及高效的数据利用对存储提出了更高的要求，无论是对于传统存储厂商还是创新型存储厂商，是挑战，更是机遇。

（编辑：核心网）

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