CTERA颠覆传统，AI与人类同享数据，您不能错过！

Ctera公司表示，正在为人工智能AI系统构建更好的数据基础，包括一种新的联邦数据架构，以消除传统文件系统与对象存储之间的权衡。这家初创公司的新产品名为Ctera Fusion Direct。该协议于近日宣布，将两个独立存储域统一为单一高性能数据结构，允许结构化和非结构化信息以前所未有的速度从同一地点访问。点击输入图片描述（最多30字）1.两个完全脱节的存储世界CTERA首席执行官Oded Nagel介绍，企业历来不得不在两个完全脱节的存储世界中摸索前行。一方面，他们面对的是传统的网络连接存储（NAS）系统，这些系统优化了人类访问。另一方面，对象存储则主要为机器驱动的工作负载设计。这两种存储介质都很常见，但彼此完全不兼容。传统 NAS 面向人类访问优化，优势在于易用性与文件级共享，支持 SMB/NFS 协议，适合办公协作、视频剪辑等场景。对象存储则为机器驱动负载设计，优势是高扩展性、低成本与 RESTful 接口，适合云原生应用、AI 训练数据存储、日志归档等大规模非结构化数据场景。两者分别服务“人-机”与“机-机”两类访问模式，在混合架构中常协同使用。为了在这些系统间共享信息，组织必须构建限制性能的翻译层，并接受数据必须在多个系统间复制。2. 创建了一个“统一结构”Ctera Fusion Direct 创建了一个“统一结构”，位于 NAS 和对象存储之间，使两种文件类型能够在同一联邦全局命名空间内原生共存。换句话说，它们可以存在于本质上相同的存储环境中，数据可以写入文件，也可以读取为对象，反之亦然。新的结构消除了文件到对象转换的瓶颈，因为不再需要构建翻译网关和专有的分块方案。企业AI的主要障碍不是数据不足，而是有效利用数据的困难。他谈到了人类协作数据与机器分析数据之间的“历史鸿沟”，这给需要两者访问的人工智能系统带来了巨大的摩擦和复杂性。“我们已经摧毁了那些筒仓，”他说。“这一架构的根本转变释放了客户数据的全部潜力，提供了一个统一的数据平台，不仅能竞争，更能在日益由机器学习驱动的经济中引领市场。”组织将能够直接将现有的对象存储桶连接到新的数据结构，使人类和机器都能访问跨多个云环境和边缘位置的信息，无需重复、迁移或修改。在这种情况下，这些文件中的数据将以传统文件的形式呈现给人类，而机器则会像以前一样通过服务器消息块访问这些文件。3.Ctera Fusion Direct优势显现Ctera Fusion Direct 支持如 S3 over RDMA 等高性能标准，使庞大的数据集能够直接从对象存储流向基于文件的应用，无需先进行耗时的本地下载。此外，这意味着AI集群和GPU能够以最大带宽读写数据。所有数据都保存在标准的亚马逊网络服务S3存储桶中，确保组织能够完全掌控其敏感信息资产和知识产权。Frost & Sullivan分析师Karyn Price表示，Ctera的数据结构具有吸引力，因为许多公司仍在努力挖掘其非结构化数据集中隐藏的价值。文件系统让数据对人们有用，但它们往往使现代人工智能系统和分析引擎无法访问数据。一个能够流利使用两者语言的平台，将数据以文件形式呈现给人类，以对象形式呈现给机器，消除了进步的根本障碍。

Ctera公司表示，正在为人工智能AI系统构建更好的数据基础，包括一种新的联邦数据架构，以消除传统文件系统与对象存储之间的权衡。

这家初创公司的新产品名为Ctera Fusion Direct。该协议于近日宣布，将两个独立存储域统一为单一高性能数据结构，允许结构化和非结构化信息以前所未有的速度从同一地点访问。

1.两个完全脱节的存储世界

CTERA首席执行官Oded Nagel介绍，企业历来不得不在两个完全脱节的存储世界中摸索前行。一方面，他们面对的是传统的网络连接存储（NAS）系统，这些系统优化了人类访问。另一方面，对象存储则主要为机器驱动的工作负载设计。

这两种存储介质都很常见，但彼此完全不兼容。传统 NAS 面向人类访问优化，优势在于易用性与文件级共享，支持 SMB/NFS 协议，适合办公协作、视频剪辑等场景。

对象存储则为机器驱动负载设计，优势是高扩展性、低成本与 RESTful 接口，适合云原生应用、AI 训练数据存储、日志归档等大规模非结构化数据场景。

两者分别服务“人-机”与“机-机”两类访问模式，在混合架构中常协同使用。

为了在这些系统间共享信息，组织必须构建限制性能的翻译层，并接受数据必须在多个系统间复制。

2. 创建了一个“统一结构”

Ctera Fusion Direct 创建了一个“统一结构”，位于 NAS 和对象存储之间，使两种文件类型能够在同一联邦全局命名空间内原生共存。换句话说，它们可以存在于本质上相同的存储环境中，数据可以写入文件，也可以读取为对象，反之亦然。

新的结构消除了文件到对象转换的瓶颈，因为不再需要构建翻译网关和专有的分块方案。

企业AI的主要障碍不是数据不足，而是有效利用数据的困难。他谈到了人类协作数据与机器分析数据之间的“历史鸿沟”，这给需要两者访问的人工智能系统带来了巨大的摩擦和复杂性。

“我们已经摧毁了那些筒仓，”他说。“这一架构的根本转变释放了客户数据的全部潜力，提供了一个统一的数据平台，不仅能竞争，更能在日益由机器学习驱动的经济中引领市场。”

组织将能够直接将现有的对象存储桶连接到新的数据结构，使人类和机器都能访问跨多个云环境和边缘位置的信息，无需重复、迁移或修改。在这种情况下，这些文件中的数据将以传统文件的形式呈现给人类，而机器则会像以前一样通过服务器消息块访问这些文件。

3.Ctera Fusion Direct优势显现

Ctera Fusion Direct 支持如 S3 over RDMA 等高性能标准，使庞大的数据集能够直接从对象存储流向基于文件的应用，无需先进行耗时的本地下载。

此外，这意味着AI集群和GPU能够以最大带宽读写数据。所有数据都保存在标准的亚马逊网络服务S3存储桶中，确保组织能够完全掌控其敏感信息资产和知识产权。

Frost & Sullivan分析师Karyn Price表示，Ctera的数据结构具有吸引力，因为许多公司仍在努力挖掘其非结构化数据集中隐藏的价值。文件系统让数据对人们有用，但它们往往使现代人工智能系统和分析引擎无法访问数据。一个能够流利使用两者语言的平台，将数据以文件形式呈现给人类，以对象形式呈现给机器，消除了进步的根本障碍。