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继数据集市和大数据之后，AI 和 ML 是否是进化路径上的下一步？那么这里的区别是什么，只是规模吗？答案是否定的。我们现在需要应对一个非常不同的存储挑战。这与数据的使用方式有关。传统上，存储在其生命周期的特定阶段具有单一用途或至少单一性能配置文件。例如，我们知道最近创建的数据通常被视为“热”数据，因为它被访问的频率最高。然后，随着时间的推移，数据变得不那么重要，直到它被存档到慢速媒体或完全过期。这意味着重点关注数据生命周期管理和分层存储架构。在这种传统架构中，数据在层级之间移动，因此当数据新鲜且活跃时，数据位于高性能介质上，而当数据冷时，数据位于较慢的批量介质上。但是，借助 AI 和 ML 的新技术，数据可以随时有多种用途。这意味着从分层角度来看，我们永远无法有效地规划数据需要位于何处。
人工智能对存储和 IT 的影响
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