随著(zhe)全球制造業數字化(huà)、網絡化(huà)、智能化(huà)的(de)步伐不斷加快(kuài)，工業大(dà)數據逐漸成爲制造業與新一代信息技術深度融合的(de)落腳點之一，大(dà)數據技術與企業應用(yòng)的(de)融合是制造企業提升效率、降低成本和(hé)提高(gāo)質量的(de)重要手段。爲了(le)幫助更多(duō)的(de)企業了(le)解大(dà)數據技術及其在企業的(de)應用(yòng)融合，e-works智能制造學院于12月(yuè)3日下(xià)午14:00-16:30舉辦了(le)以“大(dà)數據工業應用(yòng)”爲主題的(de)線上研討(tǎo)會。
在本次研討(tǎo)會中，IBM帶來(lái)了(le)“數據驅動智能制造：讓AI在雲上飛(fēi)舞”的(de)專題分(fēn)享。其中，IBM系統部大(dà)中華區(qū)存儲總經理(lǐ)吳磊解析了(le)數字化(huà)轉型“第二篇章(zhāng)”給存儲帶來(lái)的(de)挑戰，以及IBM存儲解決方案如何簡化(huà)企業上雲之旅，提高(gāo)數據效率，加速AI交付，賦能決策，同時(shí)滿足安全合規要求，保證業務的(de)連續性；IBM存儲和(hé)軟件定義基礎架構資深銷售顧問将軍華、IBM系統部技術經理(lǐ)劉鑫以及IBM實驗室技術經理(lǐ)虞東海則具體案例出發，以人(rén)工智能與某IT獨角獸企業爲例，分(fēn)别從項目背景、項目方案設計及項目落地實施等方面具體介紹了(le)IBM存儲解決方案如何幫助該企業實現存儲架構轉型，幫助其應對(duì)混合多(duō)雲及AI環境下(xià)的(de)數據存儲與管理(lǐ)挑戰，解決數據豎井、分(fēn)布式數據管理(lǐ)等難題，賦能智能制造，讓AI在雲上起舞。1、數字化(huà)轉型“第二篇章(zhāng)”給存儲帶來(lái)的(de)挑戰
IBM系統部大(dà)中華區(qū)存儲總經理(lǐ)吳磊指出，如今越來(lái)越來(lái)越多(duō)的(de)企業已經開始注重簡單遷移與創新，而無論是從傳統的(de)數據中心完成數據的(de)遷移，還(hái)是對(duì)混合多(duō)雲環境下(xià)的(de)數據進行管理(lǐ)，企業都需确保數據的(de)安全、業務的(de)無縫連接與不間斷，以及傳統業務的(de)現代化(huà)改造，這(zhè)對(duì)數據的(de)一緻性及業務邏輯的(de)一緻性都提出了(le)非常高(gāo)的(de)要求，IBM将這(zhè)種轉型稱之爲數字化(huà)轉型“第二篇章(zhāng)”。IBM認爲，在數字化(huà)轉型“第二篇章(zhāng)”，企業将面臨三件重要的(de)事情，即完成雲之旅、構建更智能的(de)企業和(hé)确保網絡安全與彈性，這(zhè)同時(shí)也(yě)對(duì)存儲提出了(le)新的(de)挑戰。圖1 數字化(huà)轉型第二篇章(zhāng)對(duì)存儲的(de)挑戰首先，如何降低存儲成本。随著(zhe)5G、4K、8K大(dà)數據的(de)爆炸性增長(cháng)，非結構數據都是以PB、EB甚至ZB的(de)速度增長(cháng)，在這(zhè)種環境下(xià)對(duì)企業對(duì)客戶成本的(de)增加非常巨大(dà)。其次，如何打破數據孤島。由于結構化(huà)數據存放于傳統的(de)生産系統中，非結構化(huà)數據存儲存放于新的(de)對(duì)象存儲甚至混合多(duō)雲環境下(xià)，如何打通(tōng)傳統的(de)生産系統和(hé)混合多(duō)雲環境，打破各種不同的(de)信息孤島，對(duì)企業而言非常重要。此外，在數字化(huà)轉型“第二篇章(zhāng)”，企業還(hái)面臨著(zhe)如何提升數據讀寫速度，如何實現不同存儲位置的(de)快(kuài)速讀取，如何針對(duì)結構化(huà)、非結構化(huà)數據，經常使用(yòng)的(de)熱(rè)數據、以及溫數據和(hé)長(cháng)期保管不使用(yòng)的(de)冷(lěng)數據進行分(fēn)門别類存放等諸多(duō)挑戰。針對(duì)數字化(huà)轉型“第二篇章(zhāng)”對(duì)存儲帶來(lái)的(de)各種挑戰，IBM也(yě)推出了(le)存儲解決方案以及屢獲殊榮的(de)存儲産品，涵蓋面向混合多(duō)雲的(de)存儲、面向AI的(de)存儲和(hé)，以及網絡彈性與現代化(huà)保護。無論是針對(duì)傳統的(de)塊存儲、對(duì)象存儲、文件存儲，還(hái)是針對(duì)AI大(dà)數據，IBM都提供了(le)非常豐富的(de)軟件和(hé)硬件的(de)産品，并爲企業提供充分(fēn)自由的(de)選擇。而對(duì)于混合多(duō)雲環境下(xià)，對(duì)企業存儲數據與存儲平台提出的(de)要求，吳磊則指出，企業存儲數據與存儲平台應具備敏捷性、過渡性、雲環境、數據壓縮與除重、加密等特性。圖3 混合多(duō)雲環境下(xià)存儲平台需具備的(de)能力此外，他(tā)還(hái)通(tōng)過分(fēn)享IBM攜手民泰銀行進行IT架構創新，以及IBM攜手百度智能雲應對(duì)海量冷(lěng)數據管理(lǐ)這(zhè)2個(gè)具體案例，指出IBM能夠化(huà)繁爲簡，通(tōng)過簡單的(de)IBM存儲，讓數據變得(de)不簡單，讓數據發揮出最大(dà)的(de)價值。而且，無論是傳統的(de)集中式數據中心的(de)存儲解決方案，還(hái)是混合多(duō)雲的(de)純分(fēn)布式存儲解決方案，IBM都可(kě)爲企業帶來(lái)安全、可(kě)靠、可(kě)擴展且合規的(de)數據存儲平台，并幫助其提高(gāo)數據存儲性能，降低運維時(shí)間與運維成本。某IT獨角獸成立于2015年，創立伊始即率先提出聚焦邊緣 AI 芯片方向，圍繞人(rén)工智能、邊緣計算(suàn)芯片在物(wù)聯網領域的(de)應用(yòng)，提供智能駕駛與智能物(wù)聯網解決方案，如今已發展成爲人(rén)工智能與物(wù)聯網領域的(de)獨角獸企業。然而，随著(zhe)該企業的(de)規模越來(lái)越大(dà)，業務越來(lái)越多(duō)，由此也(yě)産生了(le)海量的(de)數據。一方面，該企業需要将這(zhè)些海量數據保存起來(lái)，以作爲提升自身産品競争力的(de)核心要素；另一方面，由于該企業對(duì)數據的(de)需求并不是在成立第一天就能達到如今的(de)規模，随著(zhe)數據量越來(lái)越大(dà)，這(zhè)些海量數據如何存儲和(hé)管理(lǐ)，如何打破數據豎井、提升存儲性能、降低存儲成本，也(yě)成爲該企業在高(gāo)速發展過程中的(de)面臨的(de)問題與挑戰。這(zhè)是因爲，在過去的(de)發展過程中，該企業都是按照(zhào)項目的(de)方式來(lái)部署數據結構與存儲平台，但數據平台間缺乏流轉和(hé)打通(tōng)，由此形成了(le)一個(gè)個(gè)數據豎井和(hé)信息孤島。而且，過去該企業都是用(yòng)開源軟件來(lái)構建内部的(de)分(fēn)布式存儲平台，随著(zhe)數據量增長(cháng)至PB級，該企業也(yě)面臨著(zhe)如何在存儲平台擴展的(de)同時(shí)，也(yě)能确保存儲性能不下(xià)降的(de)問題。此外，該企業也(yě)面臨著(zhe)較大(dà)的(de)存儲成本壓力，該企業也(yě)迫切需要在更好地管理(lǐ)數據的(de)同時(shí)，也(yě)降低數據存儲的(de)成本。爲此，IBM與該企業保持密切溝通(tōng)，并不斷討(tǎo)論完善存儲解決方案。從IBM與該企業進行溝通(tōng)交流到方案測試與方案确定，再到該企業下(xià)決心采購(gòu)IBM的(de)存儲解決方案，曆時(shí)約9個(gè)月(yuè)，最終IBM與該企業一起通(tōng)過不斷修改叠代，确定了(le)以Spectrum Scale爲核心的(de)數據平台解決方案。4、IBM存儲解決方案三大(dà)著(zhe)眼點， 赢得(de)客戶認可(kě)
據IBM系統部技術經理(lǐ)劉鑫介紹，IBM所提供的(de)存儲解決方案，有三個(gè)著(zhe)眼點，是客戶（某IT獨角獸）非常認可(kě)，也(yě)非常看重的(de)。一是，可(kě)構建統一的(de)數據存儲與管理(lǐ)平台，并且可(kě)保證平台擴展的(de)同時(shí)，數據規模及存儲性能也(yě)能同步擴展。由于數據豎井、信息孤島問題嚴重，該客戶希望搭建一個(gè)統一的(de)數據存儲與管理(lǐ)平台，能将所有數據整合在一起，按需調用(yòng)。同時(shí)，該企業也(yě)希望這(zhè)一數據存儲與管理(lǐ)平台具備足夠的(de)擴展能力，能保證在平台擴展時(shí)，數據規模及性能水(shuǐ)平也(yě)能同步擴展。而IBM Spectrum Scale作爲一款源自高(gāo)性能運算(suàn)的(de)産品，具有非常強大(dà)的(de)擴展能力和(hé)性能水(shuǐ)平。IBM在實際客戶中已部署了(le)超過數千個(gè)節點的(de)Spectrum Scale集群，可(kě)提供2 TB以上的(de)并發吞吐能力，規模也(yě)可(kě)以達到數百甚至上千PB，這(zhè)款産品給了(le)該客戶很大(dà)信心，可(kě)支撐其未來(lái)進一步的(de)數據規模增長(cháng)，且能保證在規模增長(cháng)情況下(xià)，數據平台也(yě)具備足夠的(de)性能水(shuǐ)平。圖4 IBM爲某IT獨角獸提供的(de)存儲解決方案二是，可(kě)提供跨磁盤、磁帶的(de)全局命名空間以及磁帶存儲，幫助降低成本。傳統的(de)存儲擴展方式是，按照(zhào)數據增長(cháng)的(de)規模，不斷地增加磁盤，提升存儲空間，然而實際上約有80%以上的(de)數據都是不常用(yòng)的(de)冷(lěng)數據或溫數據，這(zhè)類數據如果用(yòng)磁盤介質來(lái)存儲，成本非常高(gāo)。而IBM則能夠提供磁帶介質來(lái)存儲不常用(yòng)的(de)冷(lěng)數據或溫數據，幫助企業降低成本。但随之而來(lái)的(de)問題在于，磁帶介質存儲的(de)數據需要用(yòng)專用(yòng)軟件讀取和(hé)寫入，這(zhè)就使得(de)将磁帶數據整合到企業整個(gè)數據生命周期的(de)難度或門檻較高(gāo)。而IBM Spectrum Scale恰恰能解決這(zhè)些問題。它可(kě)提供全局命名空間和(hé)統一訪問接口，并能将數據從磁盤無縫遷移到磁帶，完全無需人(rén)工幹預。這(zhè)也(yě)就爲客戶大(dà)大(dà)減輕了(le)管理(lǐ)壓力，通(tōng)過将磁帶介質引入到客戶整體的(de)數據存儲環境中，可(kě)實現從磁盤到磁帶的(de)數據的(de)無縫、無感知地遷移，也(yě)降低了(le)存儲成本。三是，可(kě)在混合多(duō)雲環境下(xià)，實現數據的(de)随需調度，随需取用(yòng)。該客戶尤其依賴于多(duō)雲架構，這(zhè)是因爲需要購(gòu)買公有雲上的(de)GPU資源用(yòng)于AI模型訓練，但在公有雲上進行AI模型訓練，除了(le)需要GPU資源之外，數據也(yě)是必不可(kě)少的(de)，而且數據也(yě)需要跟随GPU資源的(de)變化(huà)來(lái)調用(yòng)，這(zhè)就給數據調用(yòng)帶來(lái)了(le)難題。在以前，該客戶往往是将整個(gè)項目的(de)數據拷貝到公有雲上，不僅占用(yòng)大(dà)量雲上存儲空間和(hé)帶寬，而且也(yě)非常耗時(shí)。IBM Spectrum Scale則可(kě)實現多(duō)雲之間數據的(de)随需調度。借助IBM SpectrumScale，企業隻需調用(yòng)當前訓練任務所需的(de)數據，這(zhè)樣不僅節約雲上存儲空間和(hé)帶寬，也(yě)能以最快(kuài)的(de)方式響應AI訓練需求，極大(dà)地提高(gāo)了(le)企業運轉效率。5、破解三大(dà)技術難點，IBM助AI在雲上起舞
在以IBM Spectrum Scale爲核心的(de)存儲解決方案得(de)到該客戶的(de)認可(kě)後，如何将整套方案落地和(hé)實施，則成爲擺在IBM面前的(de)另一道難題。據IBM實驗室技術經理(lǐ)虞東海介紹，在項目實施過程中，IBM實施團隊主要遇到了(le)三方面的(de)技術難點：一是項目工期緊，對(duì)項目管理(lǐ)要求較高(gāo)；二是涉及技術點多(duō)，技術實施難度較大(dà)，這(zhè)又具體包括：雖然每個(gè)技術點IBM都有實施經驗與案例，但将所有技術點整合應用(yòng)于該客戶的(de)特殊環境中，在全球範圍内還(hái)屬首次，且客戶要求邊上線邊實施；IBM Spectrum Scale有數百個(gè)參數可(kě)調整，而且功能強大(dà)，實現同一個(gè)目标有多(duō)種實現方式，這(zhè)使得(de)對(duì)數百個(gè)參數進行調優，以及确定哪種實現方式最适合客戶的(de)運行環境相對(duì)比較困難。三是整個(gè)項目的(de)技術落地方案，與IBM現有的(de)解決方案相比，還(hái)存在一些差距和(hé)空白，需要實施團隊開發相應工具和(hé)軟件來(lái)完成。爲此，IBM抽調了(le)實驗室專家團隊來(lái)進行項目的(de)具體落地與實施，同時(shí)還(hái)有IBM在印度、美(měi)國等地的(de)技術後援團隊爲項目實施保駕護航，最終實現了(le)IBM存儲解決方案的(de)實施和(hé)落地。具體而言，針對(duì)項目工期緊的(de)問題，IBM實施團隊通(tōng)過合理(lǐ)分(fēn)配資源和(hé)時(shí)間，同時(shí)管理(lǐ)多(duō)個(gè)子任務、并行實施，準時(shí)完成了(le)項目的(de)實施落地，也(yě)展現出專業的(de)項目管理(lǐ)能力。針對(duì)涉及技術點多(duō)，技術實施難度較大(dà)的(de)問題，IBM實施團隊化(huà)整爲零，采取先從各個(gè)技術點分(fēn)别突破，再從整體上去突破的(de)方式；在項目管理(lǐ)上爲了(le)達到客戶邊上線邊實施的(de)要求，盡量做(zuò)到未雨(yǔ)綢缪，将所有可(kě)能需要停機進行的(de)配置都提前分(fēn)析并完成配置，而對(duì)于不确定因素，則采取在實驗室搭建相同測試環境的(de)策略，最終通(tōng)過整合現有經驗及謹慎嘗試，實現複雜(zá)架構的(de)建設首例。針對(duì)Spectrum Scale數百個(gè)參數調優的(de)問題，IBM實施團隊通(tōng)過将Spectrum Scale各個(gè)模塊的(de)專家組合在一起，并利用(yòng)來(lái)自印度、美(měi)國等地的(de)實驗室開發團隊的(de)力量，通(tōng)力協作，調優數百個(gè)參數，最終使Spectrum Scale平台在客戶的(de)環境裏完美(měi)運行。此外，IBM實施團隊也(yě)通(tōng)過集結豐富的(de)專業人(rén)才共同分(fēn)析，以及本著(zhe)服務至上的(de)精神，爲客戶提供客制化(huà)方案，最終完成了(le)項目的(de)實施與落地，使客戶業務能更好地發展，更好地爲其客戶提供優質的(de)産品與服務。總的(de)來(lái)說，大(dà)數據作爲一種新資源，可(kě)幫助企業獲得(de)競争優勢，讓企業做(zuò)出更好的(de)決策、更加深入地與客戶互動、利用(yòng)新的(de)收入來(lái)源。随著(zhe)數字化(huà)轉型進入“第二篇章(zhāng)”，企業也(yě)步入混合多(duō)雲環境，數據量和(hé)數據價值不斷增長(cháng)，構建統一的(de)數據存儲與管理(lǐ)平台，提升平台存儲性能，降低數據存儲成本，正成爲快(kuài)速獲得(de)洞察力的(de)關鍵。而實際上，無論是對(duì)于擁有海量數據的(de)企業，還(hái)是對(duì)于即将擁有海量數據的(de)企業，IBM Spectrum Scale及IBM磁帶庫的(de)完美(měi)組合，都是一套幫助企業構建低成本、高(gāo)擴展、易管理(lǐ)的(de)持久數據生命平台的(de)解決方案，而且它可(kě)靈活選擇、自由組合，幫助企業解決數據豎井、分(fēn)布式數據管理(lǐ)等難題，賦能智能制造，讓 AI 在雲上起舞。
