人工智能已经改变了数据存储的格局，MinIO公司希望通过扩展其Kubernetes名称的对象存储工具，将公司带入数据管理的新时代。
MinIO的工程师Daniel Valdivia(如图)表示：“在如此大量的驱动器上发现故障或领先于故障，就像大海捞针。我们正在构建所有这些新的企业对象存储工具，这些工具经过优化，可以帮助您提前发现这些问题。”
Valdivia在KubeCon+CloudNativeCon Europe上与CUBE的Rob Strechay和Savannah Peterson在SiliconANGLE Media的直播工作室CUBE上进行了独家广播。他们讨论了数据存储是如何响应机器学习技术的需求而发展的，以及希望采用该技术的公司的下一步行动。
为机器学习准备数据存储基础架构
许多处理大量数据的公司，如网络安全或汽车公司，都渴望融入人工智能。Valdivia表示，他们的数据管理必须满足不断变化的需求。
他说：“我甚至看到客户已经不再是裸金属了……一切都是集装箱化的，一切都朝着对象存储API发展。人工智能真的在推动每个人。现在你需要更快地现代化，因为你[可能]无法在传统的开发风格上改造人工智能范式。”
Valdivia表示，MinIO构建的数据存储工具可以在出现问题之前跟踪驱动器的性能，他称该策略是“主动而非被动的”。在人工智能时代，公司将需要更新的硬件来处理如此大量的数据。
Valdivia说：“(非易失性记忆快递)是价格差的四倍，但你可以通过节省人力资本成本来赚回这笔钱。因为如果你使用廉价的硬盘，它们最终会失败。”
NVMes比传统硬盘提供更高的吞吐量和更快的响应时间，他补充道。
随着该行业进入人工智能驱动的未来，公司将需要能够以EB级别管理数据的存储软件和硬件。
瓦尔迪维亚说：“人工智能需要这样的规模和速度。”
