AI在数据存储与管理中的应用：3个案例

​MinIO

MinIO AIStor与Model Context Protocol（MCP）Server

应用的AI能力  

- 自然语言处理（NLP）：支持与主流大语言模型（LLMs）如Anthropic Claude或OpenAI GPT集成，用户可通过自然语言进行意图驱动的查询（如：“Find unclassified images in bucket X”），无需编写结构化命令，从而实现对存储系统的类对话式交互。  

- 自动元数据标注：借助MCP Server的 `ask-object` 功能，通过AI模型自动提取和分类非结构化数据（如图像元数据），可能基于嵌入式生成式或分类模型在LLM框架内完成。  

- GPU加速处理：通过Nvidia GPUDirect Storage与RDMA及BlueField SuperNICs实现200GbE高速吞吐，显著优化AI工作负载中的数据传输效率。  

所解决的问题  

- 对象检索依赖手动脚本：传统S3兼容存储需结合 `aws s3 ls` 等命令与Python脚本实现对象定位与处理，效率低下，尤其难以应对大规模数据集。  

- 查询与标注延迟高：传统对象存储在面对非结构化数据（如图像、日志）时，查询响应延迟大、元数据需手动标注，成为AI/ML训练前数据准备及数据治理的瓶颈。  

- 场景背景：该问题广泛存在于PB级非结构化数据管理中，影响高效数据发现、快速分类及合规治理任务的执行。

技术原理（架构与工作机制）

- 架构集成：  

  - MCP Server是MinIO AIStor的核心组件，构建在MinIO S3兼容对象存储之上，充当存储后端与外部LLM之间的智能中间层。  

  - 基于MinIO现有的元数据索引机制（如AIStor Catalog），并在此基础上引入AI驱动能力。  

- 工作流程：  

  1. 查询解析：用户通过自然语言接口提交查询请求（如：“List objects in 'raw-images' with tag 'unclassified'”），MCP Server 调用LLM将自然语言转译为结构化MCP命令。  

  2. MCP指令执行：MCP Server 与对象存储层直接通信，绕过传统S3 API调用，支持以下操作：

     - `list-objects`：根据查询条件列出匹配对象；

     - `ask-object`：分析对象内容（如图像），提取元数据或生成语义标签；

     - 自动标注：AI分析结果转化为元数据，写入MinIO的元数据系统。  

  3. GPU加速：Nvidia GPUDirect RDMA 实现从存储到GPU内存的直接数据传输（基于200GbE网络），显著降低CPU开销，加速对大规模数据集的LLM推理处理。  

  4. 反馈机制：自动生成的标签信息将反哺系统，持续提升后续查询准确性，并支持基于机器学习的数据治理任务（如合规审计）。  

- 系统实时性特征：整体运行接近实时，MCP Server的高效指令解析与GPU加速数据访问使查询执行速度比传统S3 API脚本快约10倍。  

- 组件协同方式：MCP Server与MinIO的S3兼容层和AIStor Catalog深度集成，替代CLI/API为主的传统交互方式，提供基于AI驱动的意图式操作界面。

商业与运营价值

- 10倍查询提速：MCP Server显著降低查询延迟，使得面向AI模型训练、实时分析等时间敏感型场景的对象发现更加高效。  

- 运维负担大幅降低：无需编写脚本或手动标注元数据，数据准备时间可缩短约70%，同时降低对专业技术人员的依赖，并减少人为错误。  

- 高可扩展性：GPU集成保障在PB级数据集下也能保持一致的吞吐性能，适用于企业级AI场景，如自动驾驶系统或科学研究。  

- 数据治理能力增强：通过AI驱动的元数据自动标注机制，实现非结构化数据的可发现性与可管理性，助力合规与审计流程，符合现代数据治理框架。  

- 战略价值提升：MinIO AIStor 是首个原生支持MCP协议的对象存储产品，率先将存储交互范式从“命令驱动”转向“意图驱动”，契合AIOps理念，在同类产品中具备差异化竞争优势。

Pure Storage  

Pure1（基于云的AIOps平台，内嵌Pure1 Meta AI引擎）

所采用的AI能力  

Pure1通过其内置的Pure1 Meta AI引擎，集成了以下AI/ML能力：

- 预测性分析：用于容量预测、性能建模与工作负载仿真。

- 机器学习（ML）：利用监督学习模型实现异常检测、工作负载指纹识别（称为“Workload DNA”），并主动解决潜在问题。

- 全栈分析（Full-Stack Analytics）：从存储阵列到虚拟机（如VMware）收集遥测数据，实现端到端可观测性。

- 自然语言处理（NLP）：AI Copilot功能（目前处于预览阶段），将支持以自然语言进行故障排查与性能优化查询。

所解决的问题  

- 主动问题处理：传统系统中以响应式方式进行故障排查，往往导致计划外停机及SLA违约。

- 容量与性能规划：依赖人工预测容易造成资源过度配置（浪费）或资源不足（性能瓶颈）。

- 工作负载整合风险：在缺乏兼容性与性能影响可视化的前提下进行迁移或扩展，容易引发服务质量下降，尤其对AI与数据库等对延迟敏感的应用尤为关键。

工作机制（技术概览）  

Pure1作为一款云原生AIOps平台，通过持续遥测数据流水线与Pure Storage存储阵列（如FlashArray//M、//X及FlashBlade）集成。以下是其技术组成：

数据流水线  

- 每日从全球逾10000台云连接阵列中采集约1万亿个遥测数据点，涵盖IOPS、延迟、吞吐量与工作负载模式等关键指标。

- 所有遥测数据汇聚至一个超过7PB的数据湖，由Pure1 Meta引擎处理并用于训练ML模型。

AI集成能力  

- Workload DNA：通过对10万+工作负载配置文件进行ML分析，提取指纹特征——这些为基于读取/写入比、块大小、增长趋势等指标建立的标准化行为模型，用于预测在整合或扩展场景下的工作负载兼容性与交互情况。

- 实时指纹比对：Pure1 Meta持续将遥测数据与预定义的“问题指纹库”进行匹配，实现异常检测，并自动生成支持工单。

- Pure1 Workload Planner：预测性工作负载规划工具，基于ML预测能力对迁移操作（如从FlashArray//M迁移至//X、添加虚拟机等）进行模拟，并给出容量与性能优化建议。

- 支持自动化：系统集成Pure Storage支持基础设施，结合异常检测与历史数据主动处理问题。

架构与工作流程  

- Pure1部署于云端，通过安全连接接口与本地阵列交互，几乎实时运行，可通过Web仪表盘或移动应用提供可视化洞察。

- 全栈分析能力支持下钻至虚拟机层级的性能指标，识别跨层级（如存储与虚拟化平台之间）瓶颈。

- 通过反馈机制，实现基于Meta洞察的非中断式固件更新（Purity OS）。

新兴NLP功能  

AI Copilot将支持基于自然语言的查询（如“为什么我的数据库运行缓慢？”），并通过遥测数据分析提供故障诊断与修复建议。

该系统不依赖本地AI硬件，即可实现主动管理，并通过对整个客户部署群体的学习优化模型精度。

商业与运营价值  

- 降低宕机风险：实时指纹识别与异常检测可主动解决70%的已知问题，支撑Pure提出的“六个九”（99.9999%）高可用性承诺。

- 容量优化：预测模型可提前12个月预测工作负载增长，帮助客户减少过度配置，降低TCO。借助Workload DNA洞察，整合过程中的资源利用率可达95%以上。

- 减少人工操作：自动化与主动支持降低了支持请求数量，并简化系统升级，反映在其83.7的Net Promoter Score（NPS）上。

- 加速问题解决：通过映射存储与虚拟机之间的性能瓶颈，全栈分析显著缩短平均修复时间（MTTR），减少人工排查。

- 增强战略灵活性：Workload Planner支持无风险的迁移与扩展，特别适用于AI工作负载与混合云场景。

Calsoft Inc.

• Accelerato.AI：一个面向数据存储与管理工作流的AI/ML驱动数据处理与自动化平台。  
• 生成式AI（Gen AI）服务：为数据治理、元数据管理与运维自动化提供定制化解决方案，适用于各类存储生态系统。  

AI能力应用

- 预测性分析：应用有监督与无监督机器学习模型（如Random Forest）进行存储系统的容量预测、资产监测与异常检测。  

- 生成式AI：通过对大语言模型（LLMs，如GPT-3/GPT-4）进行微调，用于元数据标注、文档摘要生成以及数据管理任务中的自动脚本编写。  

- 自然语言处理（NLP）：处理文本以分类非结构化数据，提升存储资源中的可搜索性。  

- 计算机视觉：主要应用于相关场景（如缺陷检测），在存储特定场景中的使用较少，除非与IoT数据采集相结合。

核心技术组件

- 使用TensorFlow与PyTorch等框架进行模型开发；  

- 基于OpenAI GPT-4完成生成任务；  

- 构建基于Python的边缘AI栈，与IoT传感器及GitHub Copilot集成，实现自动化。

聚焦问题

- 运维效率低下：数据生命周期管理中的大量手工操作（如资源配置、分层管理与QA测试）导致效率低、成本高。  

- 数据复杂性提升：在IoT、零售与医疗等领域，海量非结构化数据难以通过传统存储系统进行高效组织与检索。  

- 安全与合规压力：需在混合多云环境中实现实时异常检测（如勒索软件攻击、数据泄露），以满足服务等级协议（SLA）与监管要求。  

- 可扩展性挑战：在存储资源受限的环境下，需支撑AI训练、LLM推理及实时分析等高负载需求。

技术实现机制

Calsoft将AI技术实际集成进其平台，重点在于落地可行性。以下为Accelerato.AI与Gen AI服务在数据存储与管理场景中的具体工作方式：

架构集成方式

- Accelerato.AI：可作为中间件或独立平台部署，连接存储阵列、SDS控制器与编排工具（如Kubernetes）。平台从边缘设备或IoT传感器采集遥测与元数据，并通过预训练的ML模型（如Random Forest）进行分类或回归任务处理。  

- Gen AI服务：对企业级数据集微调后的LLMs，通过RESTful API集成至存储工作流中，实现元数据生成与治理自动化。这些服务通常部署在数据湖或对象存储系统（如S3兼容平台）之上。

工作流程与数据流

1. 数据采集：Accelerato.AI实时收集来自分布式存储节点或IoT终端的数据指标（如IOPS、延迟、容量使用率）；Gen AI服务则负责接收非结构化数据集（如日志、文档）以供处理。  

2. AI处理阶段：  

   - 预测分析模型处理时间序列数据，用于容量预测或识别异常（如访问模式异常）；  

   - 生成式AI处理元数据，生成标签或摘要以增强数据可发现性，例如将一份百页的存储日志自动总结为可执行洞察；  

   - NLP算法对非结构化数据进行分类，并根据合规性或使用模式将数据路由至合适的存储层级。  

3. 执行与响应：AI引导自动化操作，例如将数据迁移至冷存储、动态扩展计算资源或通过仪表盘向管理员发出预警。  

4. 反馈闭环：模型根据最新遥测数据或用户交互结果持续动态再训练，确保在业务演进中维持模型准确性。

实时处理能力

通过与SmartHub.ai等合作伙伴的边缘AI方案，部署轻量模型以支持近实时决策，如在NAS中实现异常检测。Gen AI服务根据任务不同（如元数据标注或实时摘要）以批处理或近实时模式运行。

系统组件集成方式

AI组件与现有基础设施（如VMware、AWS）无缝集成，并通过CLI或GUI接口辅助存储管理员。例如，Accelerato.AI可根据预测分析推荐最优数据放置策略；Gen AI则可为QA团队自动生成存储升级测试用例。

业务与运营价值

- 运维负担显著降低：在法律行业场景中，Gen AI在元数据管理与脚本自动生成任务中可节省约40%的行政处理时间，该能力可平移至数据治理任务中。  

- 系统可用性提升：通过Accelerato.AI实现的预测性维护为某全球500强制造企业减少了30%的系统停机时间，可类比应用于提升存储系统稳定性。  

- 成本优化：自动分层存储与异常检测机制优化资源配置，避免资源超配，有效降低成本（如某电商平台通过数据治理实现400万美元收入增长）。  

- 价值交付加速：在存储部署过程中，Gen AI可通过自动生成测试用例将验证周期缩短最多达40%。  

- 增强安全保障：实时异常检测提升了对安全事件的响应能力，帮助金融、医疗等高度合规行业更好地规避数据泄露风险。

本文转载自​​Andy730​​，作者：常华