CTERA顛覆傳統，AI與人類同享數據，您不能錯過！

Ctera公司表示，正在為人工智能AI系統構建更好的數據基礎，包括一種新的聯邦數據架構，以消除傳統文件系統與對象存儲之間的權衡。這家初創公司的新產品名為Ctera Fusion Direct。該協議于近日宣布，將兩個獨立存儲域統一為單一高性能數據結構，允許結構化和非結構化信息以前所未有的速度從同一地點訪問。點擊輸入圖片描述（最多30字）1.兩個完全脫節的存儲世界CTERA首席執行官Oded Nagel介紹，企業歷來不得不在兩個完全脫節的存儲世界中摸索前行。一方面，他們面對的是傳統的網絡連接存儲（NAS）系統，這些系統優化了人類訪問。另一方面，對象存儲則主要為機器驅動的工作負載設計。這兩種存儲介質都很常見，但彼此完全不兼容。傳統 NAS 面向人類訪問優化，優勢在于易用性與文件級共享，支持 SMB/NFS 協議，適合辦公協作、視頻剪輯等場景。對象存儲則為機器驅動負載設計，優勢是高擴展性、低成本與 RESTful 接口，適合云原生應用、AI 訓練數據存儲、日志歸檔等大規模非結構化數據場景。兩者分別服務“人-機”與“機-機”兩類訪問模式，在混合架構中常協同使用。為了在這些系統間共享信息，組織必須構建限制性能的翻譯層，并接受數據必須在多個系統間復制。2. 創建了一個“統一結構”Ctera Fusion Direct 創建了一個“統一結構”，位于 NAS 和對象存儲之間，使兩種文件類型能夠在同一聯邦全局命名空間內原生共存。換句話說，它們可以存在于本質上相同的存儲環境中，數據可以寫入文件，也可以讀取為對象，反之亦然。新的結構消除了文件到對象轉換的瓶頸，因為不再需要構建翻譯網關和專有的分塊方案。企業AI的主要障礙不是數據不足，而是有效利用數據的困難。他談到了人類協作數據與機器分析數據之間的“歷史鴻溝”，這給需要兩者訪問的人工智能系統帶來了巨大的摩擦和復雜性。“我們已經摧毀了那些筒倉，”他說。“這一架構的根本轉變釋放了客戶數據的全部潛力，提供了一個統一的數據平臺，不僅能競爭，更能在日益由機器學習驅動的經濟中引領市場。”組織將能夠直接將現有的對象存儲桶連接到新的數據結構，使人類和機器都能訪問跨多個云環境和邊緣位置的信息，無需重復、遷移或修改。在這種情況下，這些文件中的數據將以傳統文件的形式呈現給人類，而機器則會像以前一樣通過服務器消息塊訪問這些文件。3.Ctera Fusion Direct優勢顯現Ctera Fusion Direct 支持如 S3 over RDMA 等高性能標準，使龐大的數據集能夠直接從對象存儲流向基于文件的應用，無需先進行耗時的本地下載。此外，這意味著AI集群和GPU能夠以最大帶寬讀寫數據。所有數據都保存在標準的亞馬遜網絡服務S3存儲桶中，確保組織能夠完全掌控其敏感信息資產和知識產權。Frost & Sullivan分析師Karyn Price表示，Ctera的數據結構具有吸引力，因為許多公司仍在努力挖掘其非結構化數據集中隱藏的價值。文件系統讓數據對人們有用，但它們往往使現代人工智能系統和分析引擎無法訪問數據。一個能夠流利使用兩者語言的平臺，將數據以文件形式呈現給人類，以對象形式呈現給機器，消除了進步的根本障礙。

Ctera公司表示，正在為人工智能AI系統構建更好的數據基礎，包括一種新的聯邦數據架構，以消除傳統文件系統與對象存儲之間的權衡。

這家初創公司的新產品名為Ctera Fusion Direct。該協議于近日宣布，將兩個獨立存儲域統一為單一高性能數據結構，允許結構化和非結構化信息以前所未有的速度從同一地點訪問。

1.兩個完全脫節的存儲世界

CTERA首席執行官Oded Nagel介紹，企業歷來不得不在兩個完全脫節的存儲世界中摸索前行。一方面，他們面對的是傳統的網絡連接存儲（NAS）系統，這些系統優化了人類訪問。另一方面，對象存儲則主要為機器驅動的工作負載設計。

這兩種存儲介質都很常見，但彼此完全不兼容。傳統 NAS 面向人類訪問優化，優勢在于易用性與文件級共享，支持 SMB/NFS 協議，適合辦公協作、視頻剪輯等場景。

對象存儲則為機器驅動負載設計，優勢是高擴展性、低成本與 RESTful 接口，適合云原生應用、AI 訓練數據存儲、日志歸檔等大規模非結構化數據場景。

兩者分別服務“人-機”與“機-機”兩類訪問模式，在混合架構中常協同使用。

為了在這些系統間共享信息，組織必須構建限制性能的翻譯層，并接受數據必須在多個系統間復制。

2. 創建了一個“統一結構”

Ctera Fusion Direct 創建了一個“統一結構”，位于 NAS 和對象存儲之間，使兩種文件類型能夠在同一聯邦全局命名空間內原生共存。換句話說，它們可以存在于本質上相同的存儲環境中，數據可以寫入文件，也可以讀取為對象，反之亦然。

新的結構消除了文件到對象轉換的瓶頸，因為不再需要構建翻譯網關和專有的分塊方案。

企業AI的主要障礙不是數據不足，而是有效利用數據的困難。他談到了人類協作數據與機器分析數據之間的“歷史鴻溝”，這給需要兩者訪問的人工智能系統帶來了巨大的摩擦和復雜性。

“我們已經摧毀了那些筒倉，”他說。“這一架構的根本轉變釋放了客戶數據的全部潛力，提供了一個統一的數據平臺，不僅能競爭，更能在日益由機器學習驅動的經濟中引領市場。”

組織將能夠直接將現有的對象存儲桶連接到新的數據結構，使人類和機器都能訪問跨多個云環境和邊緣位置的信息，無需重復、遷移或修改。在這種情況下，這些文件中的數據將以傳統文件的形式呈現給人類，而機器則會像以前一樣通過服務器消息塊訪問這些文件。

3.Ctera Fusion Direct優勢顯現

Ctera Fusion Direct 支持如 S3 over RDMA 等高性能標準，使龐大的數據集能夠直接從對象存儲流向基于文件的應用，無需先進行耗時的本地下載。

此外，這意味著AI集群和GPU能夠以最大帶寬讀寫數據。所有數據都保存在標準的亞馬遜網絡服務S3存儲桶中，確保組織能夠完全掌控其敏感信息資產和知識產權。

Frost & Sullivan分析師Karyn Price表示，Ctera的數據結構具有吸引力，因為許多公司仍在努力挖掘其非結構化數據集中隱藏的價值。文件系統讓數據對人們有用，但它們往往使現代人工智能系統和分析引擎無法訪問數據。一個能夠流利使用兩者語言的平臺，將數據以文件形式呈現給人類，以對象形式呈現給機器，消除了進步的根本障礙。