Scality推出以人工智慧驅動的自主資料基礎架構的ADI平台

Scality 發布了 Scality 自主資料基礎架構 (ADI) 平台，旨在幫助企業應對日益增長的壓力，支援多樣化的 AI 工作負載，增強網路韌性，並維持對資料的自主控制。該平台將 Scality 的分散式物件儲存基礎架構與全新的自主維運層結合，旨在降低維運複雜性，同時保持人工監督。

此次發布反映了企業儲存需求的更廣泛轉變。人工智慧工作負載如今涵蓋訓練、推理、檢索增強生成、多模態管道、視訊分析和分散式推理快取。這些工作負載對吞吐量、延遲和治理提出了相互衝突的需求。同時，企業也面臨更嚴格的監管要求、更複雜的網路威脅以及資料中心日益增長的電力限制。傳統的分層儲存架構越來越難以在不增加營運開銷的情況下平衡這些相互衝突的因素。

擴展 RING 和 ARTESCA

Scality ADI是其現有產品組合的演進，而非替代。 RING 繼續作為該公司的大規模分散式物件儲存平台，其成熟部署規模已達數 PB 和 EB 級。

Scality RING 已在服務供應商和電信市場佔據重要地位，最初在尋求建構能夠與亞馬遜、谷歌和微軟的超大規模產品相媲美的私有雲環境的企業中獲得了廣泛關注。該平台架構旨在橫向擴展至 PB 級，吸引了 Comcast 和 Orange 等長期企業客戶。這些企業已成功擴展其環境數年，證明了該平台能夠在大量且不斷增長的資料集上保持資料可用性和效能。

自主運作與人工監督

ADI 的核心是 Guardian，這是一個由人工智慧驅動的運維引擎，能夠自動執行包括容量擴展、資料重新平衡、系統修復、升級和生命週期管理在內的日常基礎設施任務。該系統旨在減輕管理負擔，同時保留維運人員的控制權。 Guardian 僅在人工批准後才會產生建議並執行工作流程，從而在所有決策中保持人機協作模式。

該平台還支援透過 MCP 整合實現擴展，使組織能夠將自身的 AI 工具和自動化框架整合到 ADI 營運中。這種方法使企業能夠將平台與內部 AI 策略保持一致，而不是僅依賴供應商提供的智慧。

跨儲存媒體的統一命名空間

Scality ADI 採用軟體定義、解耦式架構，可在單一命名空間內跨越多個儲存媒體。支援的儲存層級包括採用 TLC 和 QLC 快閃記憶體的 NVMe SSD、HDD、磁帶和雲端冷儲存。基於策略的生命週期管理允許管理員根據效能、成本和資料保留要求，將工作負載對應到相應的儲存類別。

該架構旨在滿足人工智慧工作負載廣泛的效能需求。高效能層能夠支援GPU密集型管線，實現每秒數TB的吞吐量和低延遲，這部分得益於新型RDMA加速的鍵值快取連接器。容量導向型層（例如QLC快閃記憶體和HDD）則為效能要求不高的資料提供經濟高效的儲存。同時，長期歸檔資料可以卸載到磁帶或雲端冷存儲，從而最大限度地降低功耗。

網路彈性和電力可視性

安全性和彈性仍然是平台的核心。 ADI 整合了 Scality 的 CORE5 網路彈性框架，確保儲存資料的不可篡改性、可恢復性和可審計性。這些功能旨在應對勒索軟體威脅並滿足監管合規要求。

該平台還引入了即時功率遙測功能，使運維人員能夠了解系統、節點和工作負載等級的能耗情況。這些數據有助於基礎設施團隊將儲存決策與資料中心的電力預算相匹配，這在人工智慧密集型環境中是一個日益重要的限制因素。

開源模型和服務等級協定框架

Scality 將 ADI 以開源軟體的形式交付，其原始程式碼可供查閱，並支援在規範的框架下進行貢獻。這種模式旨在支持透明度和長期可行性，尤其適用於控制和可審計性至關重要的環境，例如政府和受監管行業。

該平台以基於結果的服務等級協定為後盾，涵蓋可用性、效能、資料保護、能耗和營運效率。 Scality 也提供 Scale Care 服務，為關鍵任務型部署提供企業級支援。

Scality 執行長 Jérôme Lecat 強調，人工智慧時代暴露了傳統儲存系統的缺陷。他指出，Scality ADI 提供了一種動態運作模式，能夠在整個資料生命週期中，針對每個工作負載自主調整效能、保護和成本效益。 Lecat 補充道，這種方法能夠保持 GPU 的生產力，滿足監管要求，確保數據主權，並在不替換現有解決方案的情況下處理 EB 級數據，代表了下一代數據管理技術。