NetApp数据中心AI解决方案

目录

• 🌟引言
• 🌟挑战
• 🌟解决方案
• 🌟NetApp数据操作工具包
• 🌟关键功能
  • 🔹版本控制
  • 🔹数据快照和克隆
  • 🔹数据共享和协作
  • 🔹数据存储和处理
  • 🔹集成的框架和服务
• 🌟NetApp和合作伙伴
• 🌟总结
• 🌟常见问题解答

🌟引言

下午好！感谢大家的参与！我是穆尼尔，作为NetApp的AI解决方案架构师，也是一名数据科学家。今天的主题是关于数据中心的人工智能（AI）。我们多年来一直在进行AI、机器学习和深度学习，但是为什么在将这些研究成果应用于生产环境并推动AI实现更广泛应用方面进展缓慢呢？本次讨论将探讨其中的挑战以及NetApp与客户和合作伙伴合作解决这些挑战的方案。

AI已经在几乎所有行业中得到应用，制造业、汽车行业、医疗等等，无不在试图将AI技术引入其中。追求自动化工作和利用现有数据的最佳方法是开发AI。根据IDC的客户洞察分析报告，几年前我们还停留在概念验证阶段，现在我们已迈出了很大一步。这意味着我们进行了投资，并且正在雄心勃勃地招揽才华横溢的人才，这些人才知道如何充分利用以前无法利用的数据。

然而，仍然存在一个问题，87%的项目仍然无法成功落地。请问在座的各位，你们有任何关于为什么这些项目无法落地的想法吗？有人认为是部署困难，还有人认为原因是代码质量不佳，又有人提及数据科学家不是软件工程师，还有安全性问题等等。这些都是导致问题的原因之一，因为AI涉及的是数据，而我们必须确保数据的安全性，无论是在本地还是在云端。同时，数据科学家不关心数据如何导入，他们只关心如何使用数据，而有时候这样的操作可能会意外地暴露数据，因此安全性成为一大难题。

在这个挑战中，我今天主要关注的是数据本身，数据可以来源于任何地方，可以是实时获得的数据，也可以是存储在云端或数据中心的历史数据。当我们将数据从一处转移到另一处时，隐私、机密性和安全性都是非常重要的问题。作为数据科学家，通常我会从概念验证开始，先验证假设是否成立，这样做的原因是我不想花费太多的时间，而且也不确定是否能够成功。但是，当我们进入扩展阶段或将模型部署到生产环境时，就需要考虑许多其他因素，例如数据的来源、数据的所有者等等。这是数据中心AI面临的挑战，我们需要找到解决方案。

🌟挑战

在AI项目中，我们需要与软件1.0不同的创新方法，数据科学家需要定义关键性能指标(KPIs)。如果我们要解决医学成像领域的问题，我们将如何定义关键性能指标(KPIs)呢？如何向业务部门传达模型的表现情况呢？对于数据科学家来说，模型的准确率达到90%可能足够了，但是对于业务部门来说，他们不理解90%的准确率意味着什么。在这个神秘阶段，我们需要定义业务价值并进行创作。与此同时，我们需要思考数据工程师在该领域的专业知识是否足够，如果我们不了解放射科医生所看重的是什么，我们可能无法为他们提供有意义的模型。因此，与主题专家进行合作是至关重要的。

在建模阶段完成后，我们需要训练数据，这可能涉及各种存储和处理需求。训练数据通常存储在高效的存储介质中，因为我们的GPU和CPU对于处理性能要求非常高，而这些高性能存储介质可能会拖慢GPU的处理速度，导致排队等待。但是，对于训练完毕的数据，我们并不总是需要高性能存储。因此，我们需要将训练数据移动到更实惠的存储介质，比如对象存储S3。这意味着数据科学家不需了解S3的工作原理，他们只需要调用一个Python的API，即可在代码中方便地使用数据。

此外，在AI项目中，我们经常会使用一些分布式框架，例如Apache Spark，我们需要提供一些托管的解决方案，减轻数据科学家的工作负担。我们可以使用容器化技术将模型封装成容器，以便在不同的环境中部署和运行。我们还与NVIDIA等合作伙伴合作，在AI生态系统中共同塑造先进的架构，发展数据管理和计算能力。

🌟解决方案

NetApp意识到这些挑战的存在，并致力于提供解决方案。作为一家拥有30多年历史的公司，NetApp一直专注于存储和数据管理。从2018年开始，我们转型了我们的产品组合，将其与整个AI生命周期的过程相结合，以解决与机器学习和深度学习项目相关的数据操作挑战。我们的解决方案覆盖了从边缘到核心的各个数据点，包括实时数据和历史数据，并提供一致的体验。

🌟NetApp数据操作工具包

NetApp数据操作工具包是一个开源的Python库，为数据科学家提供了一系列功能。它解决了数据管理方面的挑战，使数据科学家能够更加专注于解决问题，而不是处理基础设施。

🌟关键功能

🔹版本控制

NetApp数据操作工具包通过类似Git的方法，为数据提供版本控制功能。它可以记录数据的所有更改，并在需要时快速还原到历史版本。这种版本控制的机制可以帮助数据科学家更好地追踪和管理数据的变化。

🔹数据快照和克隆

数据快照和克隆是NetApp数据操作工具包的关键功能之一。它们使数据科学家能够快速创建数据的时间点快照，并在需要时进行克隆。这大大减少了数据复制的时间和空间成本，同时保留了数据的历史状态。数据科学家可以随时回退到之前的数据状态，而不必担心数据的丢失或变动。

🔹数据共享和协作

NetApp数据操作工具包还提供了数据共享和协作功能。数据科学家可以很容易地将数据共享给团队中的其他成员，并与他们一起协作。这种共享和协作的机制保证了数据的一致性和透明性，所有人都能够访问和理解数据的来源和变化。

🔹数据存储和处理

NetApp数据操作工具包解决了数据存储和处理方面的挑战。它提供了高效的存储引擎，可以处理大规模数据的训练和推理。此外，它与Spark等流行的分布式框架和服务集成，在数据处理方面提供了良好的支持。

🔹集成的框架和服务

NetApp与各种合作伙伴合作，提供集成的框架和服务。我们与NVIDIA等公司合作，为AI计算提供了高效的解决方案。我们还与其他ISV、咨询合作伙伴和云服务提供商合作，为整个数据工程和数据科学领域提供完整的解决方案。

🌟NetApp和合作伙伴

NetApp与各种合作伙伴紧密合作，这包括技术合作伙伴和咨询顾问公司。我们积极参与行业标准和开源社区，与技术领域的专家和领导者保持合作，以确保我们的解决方案始终保持最新和最佳状态。我们的合作伙伴关系有助于构建一个完整的AI生态系统，从而为客户提供更好的服务和支持。

🌟总结

AI在各个行业都发挥着越来越重要的作用，但是将AI应用于生产环境仍然面临许多挑战。NetApp意识到这些挑战，并通过我们的数据操作工具包（NetApp DataOps Toolkit）和与合作伙伴的合作提供解决方案。我们致力于帮助数据科学家更加专注于解决问题，而不是处理基础设施。我们相信，通过提供这些创新的解决方案，AI的采用将变得更加普及和顺利。

🌟常见问题解答

问：如果我要删除数据集中的某个特定人员的数据，我是否可以确保数据集的一致性？

答：是的，NetApp数据操作工具包允许您删除数据的快照，从而消除对特定人员数据的留存。有了管理员权限，您可以强制删除快照以及相关的数据，从而确保数据的一致性和完整性。

问：删除数据的快照后，是否会留下任何痕迹？

答：是的，删除快照后，快照的痕迹将消失。因此，在删除快照之前，请确保您确实希望删除相关的数据和痕迹。

问：NetApp数据操作工具包是否适用于大规模数据处理？

答：是的，NetApp数据操作工具包专注于数据存储和处理方面的挑战，能够处理大规模数据的训练和推理。它与Spark等流行的分布式框架和服务集成，为数据科学家提供了高效的处理能力。

问：NetApp如何保证与合作伙伴的紧密合作？

答：NetApp与各种合作伙伴紧密合作，并积极参与行业标准和开源社区。我们与合作伙伴共同开发解决方案，并确保这些解决方案始终保持最新和最佳状态。通过这种紧密合作的方式，我们能够为客户提供更好的支持和服务。