在21世纪的今天，社会正在从互联网+向人工智能转型。让人工智能融入各个传统行业，对行业进行改造，在旧领域创造新业态成为了新的焦点。人工智能时代，以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别等数据或计算能力为基础支撑，推动人工智能在金融、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等领域将应用场景落地生根，创造出巨大价值。
当今互联网时代，网络上随时都能听到关于应用人工智能与机器学习、云计算技术来解决问题的消息，这就是网络科技水平发展进步的体现。
在21世纪的今天，社会正在从互联网+向人工智能转型。让人工智能融入各个传统行业，对行业进行改造，在旧领域创造新业态成为了新的焦点。人工智能时代，以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别等数据或计算能力为基础支撑，推动人工智能在金融、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等领域将应用场景落地生根，创造出巨大价值。
大数据时代，人工智能如何面对存储问题
人工智能技术需要大量的数据支撑，那这些数据如何存储呢?就拿自动驾驶来说。自动驾驶汽车通过大量的传感设备来"读取"周围环境，由此决定如何驾驶、刹车和加速等。这样所需存储的复杂性是显而易见的。
摄像机和雷达等设备产生的数据每秒有10GB之多。所有这些数据都要被压缩和处理。通过自动驾驶汽车的摄像机和雷达能够获得高清地图数据。这是获得准确汽车汽车位置的关键所在。这些高清地图在标准地图之上，额外添加了车道标线、限制和标志。 所有这些数据以每秒10GB的速度产生。这些数据乘以运动量再乘以汽车数量，其数据量将是非常非常巨大的。
另外，每辆汽车还要记录一些驾驶数据，并保存几天到几个月不等---这取决于OEM和监管要求。这是非常重要的，因为即使这些数据上传到云，本地还是要保存这些数据的。数据的质量还仅仅只是个开始，这些数据包括每辆车和通过系统产生的，这些数据将会决定汽车的安全行驶和高效运行。那么问题来了，这些应用对数据要求之高，怎样才能达到人工智能的需求？如果没有一套能够迅速灵敏反应且高可靠性的存储，自动驾驶还能实现吗？
面对存储难题，高性能全闪存可解
面对强大的数据存储难题，仅仅是理念和人才的准备还远远不够，软硬件系统也必须“跟得上”才行。若要性能“达标”，唯有全闪存系统。
据IDC云服务器行业存储系统收入数据显示，全闪存部署持续增长，驱动整个市场，2016年，全闪存阵列市场整体收入达近11亿美金，同比增长94.5%。毋庸置疑，闪存的诞生掀起整个存储市场的全新变革。
与传统机械硬盘相比，全闪存阵列能够大幅提升企业存储系统的性能。传统机械硬盘的存储系统性能大部分都在200 IOPS左右，顶级全闪存存储系统，像IBM FLashSystem系列全闪存阵列，可以提供500,000到1000,000 IOPS，这对于传统的磁盘阵列来说是遥不可及。
在企业级应用方面，存储与其他设备有着很大不同，用户对其需求点也不仅仅局限于性能，数据迁移、可管理性以及可靠性同样备受关注。
目前我们从Gartner的固态阵列(SSA)魔力象限中可以看到，位于一线阵营的存储领导者很多，包括我们非常熟悉的IBM、EMC、HPE和NetApp等等，其产品特点也是各有千秋。NetApp的软件管理实力不俗;HPE的3PAR在金融领域独占鳌头;EMC的性能优化是强项;而IBM FlashSystem 900则能够在提供高性能、可靠性的同时，实现两小时内快速部署。在这个多元化的时代，这些品牌的软硬件产品都能够给用户以充分信心。
以大数据、物联网、人工智能、5G为核心特征的数字化浪潮正席卷全球，车联网、工业物联网、人工智能生物识别带来的海量异构化数据，高带宽、低时延等新业务个性化需求。未来，企业存储面临的挑战还会更多，相信云计算存储技术也会有突飞猛进的发展。
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