Scality推出面向人工智能驱动的自主数据基础设施的ADI平台

Scality 发布了 Scality 自主数据基础设施 (ADI) 平台，旨在帮助企业应对日益增长的压力，支持多样化的 AI 工作负载，增强网络韧性，并保持对数据的自主控制。该平台将 Scality 的分布式对象存储基础架构与全新的自主运维层相结合，旨在降低运维复杂性，同时保持人工监督。

此次发布反映了企业存储需求的更广泛转变。人工智能工作负载如今涵盖训练、推理、检索增强生成、多模态管道、视频分析和分布式推理缓存。这些工作负载对吞吐量、延迟和治理提出了相互冲突的需求。与此同时，企业还面临着更严格的监管要求、更复杂的网络威胁以及数据中心日益增长的电力限制。传统的分层存储架构越来越难以在不增加运营开销的情况下平衡这些相互冲突的因素。

扩展 RING 和 ARTESCA

Scality ADI是其现有产品组合的演进，而非替代。RING 继续作为该公司的大规模分布式对象存储平台，其成熟部署规模已达数 PB 和 EB 级。

Scality RING 已在服务提供商和电信市场占据重要地位，最初在寻求构建能够与亚马逊、谷歌和微软的超大规模产品相媲美的私有云环境的企业中获得了广泛关注。该平台架构旨在横向扩展至 PB 级，吸引了 Comcast 和 Orange 等长期企业客户。这些企业已成功扩展其环境数年，证明了该平台能够在海量且不断增长的数据集上保持数据可用性和性能。

自主运行与人工监督

ADI 的核心是 Guardian，这是一个人工智能驱动的运维引擎，能够自动执行包括容量扩展、数据重新平衡、系统修复、升级和生命周期管理在内的日常基础设施任务。该系统旨在减轻管理负担，同时保留运维人员的控制权。Guardian 仅在人工批准后才会生成建议并执行工作流程，从而在所有决策中保持人机协作模式。

该平台还支持通过 MCP 集成实现扩展，使组织能够将自身的 AI 工具和自动化框架集成到 ADI 运营中。这种方法使企业能够将平台与内部 AI 战略保持一致，而不是仅仅依赖供应商提供的智能。

跨存储介质的统一命名空间

Scality ADI 采用软件定义、解耦式架构，可在单个命名空间内跨多个存储介质。支持的存储层级包括采用 TLC 和 QLC 闪存的 NVMe SSD、HDD、磁带和云端冷存储。基于策略的生命周期管理允许管理员根据性能、成本和数据保留要求，将工作负载映射到相应的存储类别。

该架构旨在满足人工智能工作负载广泛的性能需求。高性能层能够支持GPU密集型流水线，实现每秒数TB的吞吐量和低延迟，这部分得益于新型RDMA加速的键值缓存连接器。容量导向型层（例如QLC闪存和HDD）则为性能要求不高的数据提供经济高效的存储。同时，长期归档数据可以卸载到磁带或云端冷存储，从而最大限度地降低功耗。

网络弹性和电力可视性

安全性和弹性仍然是该平台的核心。ADI 集成了 Scality 的 CORE5 网络弹性框架，确保存储数据的不可篡改性、可恢复性和可审计性。这些功能旨在应对勒索软件威胁并满足监管合规要求。

该平台还引入了实时功率遥测功能，使运维人员能够了解系统、节点和工作负载级别的能耗情况。这些数据有助于基础设施团队将存储决策与数据中心的电力预算相匹配，这在人工智能密集型环境中是一个日益重要的限制因素。

开源模型和服务水平协议框架

Scality 将 ADI 以开源软件的形式交付，其源代码可供查阅，并支持在规范的框架下进行贡献。这种模式旨在支持透明度和长期可行性，尤其适用于控制和可审计性至关重要的环境，例如政府和受监管行业。

该平台以基于结果的服务级别协议为后盾，涵盖可用性、性能、数据保护、能耗和运营效率。Scality 还提供 Scale Care 服务，为关键任务型部署提供企业级支持。

Scality 首席执行官 Jérôme Lecat 强调，人工智能时代暴露了传统存储系统的缺陷。他指出，Scality ADI 提供了一种动态运行模式，能够在整个数据生命周期中，针对每个工作负载自主调整性能、保护和成本效益。Lecat 补充道，这种方法能够保持 GPU 的生产力，满足监管要求，确保数据主权，并在不替换现有解决方案的情况下处理 EB 级数据，代表了下一代数据管理技术。