数据量正在爆炸式增长。随着开发人员构建由人工智能和机器学习等技术支持的越来越复杂的应用程序，数据需求持续惊人增长。 IDC 预测，到 2025 年，全球数据圈将达到 175 ZB。满足这些海量数据需求是一个日益复杂的挑战，尤其是对于开发人员而言。
管理大量结构化和非结构化数据本地和多云环境已成为一项繁重的任务，占用了开发人员构建应用程序的时间。数据需要快速存储、保护、访问、分析和处理，以支持当今的数据驱动应用程序。大规模有效地做到这一点并非易事。
面对组织内数据的爆炸性增长，开发人员正在寻求更智能的方法来控制数据。这就是 StorageX 发挥作用的地方。
StorageX 是一个人工智能驱动的数据管理平台，专为满足开发人员当今面临的不断增长的数据需求而构建。它为开发人员提供了一种跨复杂的本地和多云环境存储、管理、访问、分析和处理大量数据的简化方法。
StorageX在数据管理平台中构建了人工智能数据引擎，以消除管理海量数据增长的复杂性。其算法增强了数据的自动发现、分类、组织和处理方式，以优化应用程序性能。
对于开发人员来说，StorageX 提供了强大的功能，可以通过 AI 满足他们不断增加的数据需求，同时减少执行手动数据管理任务的时间。
利用 AI 实现更智能的数据管理
StorageX 在其数据管理平台中融入了人工智能，以消除处理海量数据集所需的手动繁重工作。
人工智能数据引擎提供持续的智能，全天候（24/7）工作，以自动化和增强数据的发现、分类、组织和应用程序访问的方式。这包括：
持续数据发现：
自动扫描连接的数据存储库，以维护最新的集中式数据资产目录，并通过元数据进行丰富以了解数据上下文。
智能数据分类：
分析数据集，根据类型对数据进行分类和标记，从而将数据无缝组织到对业务有意义的类别中。
自动数据分层：
使用 AI 根据实际使用模式和访问频率跨存储层动态组织数据以优化放置。更频繁使用的热数据存储在更快的层上。访问频率较低的冷数据会转移到更具成本效益的存储中。
加速数据处理：
跨由 AI 完全管理的分布式数据管道快速大规模处理数据，以加快数据准备和分析速度。
利用人工智能来处理密集数据管理任务的冲击，为开发人员提供了更多的创新时间，同时让他们能够更智能地控制不断膨胀的数据量。
针对云进行了优化
许多开发人员在复杂的混合云或多云环境中工作，数据通常是孤立的在不同的云层中。 StorageX 提供跨任何云的统一数据管理和移动。
该平台本地连接到所有主要云提供商，包括 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform。连接后，开发人员可以通过一个直观的界面获得统一的视图并跨云访问数据。
人工智能根据开发人员和数据工程师设定的成本和性能要求来优化跨云数据存储的数据放置。随着数据访问模式随着时间的推移而变化，人工智能引擎可以自动将数据移动到适当的云层或存储类。
对于多云场景，StorageX 可以在需要时轻松地在云提供商之间移动大型数据集。人工智能引擎在后台处理数据迁移，无需应用程序停机或中断。这简化了开发人员传统上痛苦的过程。
无论是构建云原生应用还是将遗留应用程序迁移到云端，StorageX 都能为开发人员提供帮助跨复杂云环境管理数据的有效方法。
与现有工具集成
在提供交钥匙数据管理的同时，StorageX 不需要放弃现有的基础设施投资。它旨在与开发人员日常使用的数据存储库、工作流程和工具集成。
在存储方面，StorageX 连接到所有主要供应商的 NAS、SAN、对象存储和云数据平台，包括 NetApp、Pure Storage、Dell、IBM、AWS、Azure 和 Google Cloud。这可以实现跨异构存储环境的统一视图。
该平台还无缝嵌入到 DevOps 工具链中。开发人员可以通过他们已经使用的工具（例如 GitHub、GitLab、Jenkins、Grafana 和 ）高效管理数据库伯内特斯。
提供与 Spark、Kafka 和 Flink 等流行数据分析平台的集成，以实现简化的数据管道。 StorageX 使连接现有数据分析工作流程变得简单。
嵌入式 SDK 允许直接集成到自定义应用程序或模型中，从而实现编程式数据管理。
通过灵活的集成选项，开发人员无需破坏现有的工具和工作流程即可获得人工智能驱动的数据管理。
无限扩展
当今的数据需求需要能够按需扩展的网络规模数据管理平台。 StorageX 提供无限可扩展的架构来满足不断变化的数据需求。
分布式平台可独立扩展计算和存储，以提高成本效率。存储和计算容量可以根据需要动态扩展或缩减。
纤薄的模块化组件允许线性扩展，在数据增长时满足数据需求，而不会造成中断。由人工智能驱动的引擎可跨任意数量的节点并行数据处理，以大规模提高性能。
无论是处理 TB 还是 EB 数据，StorageX 都让开发人员相信他们的数据平台将满足业务需求。成本也呈线性增长，因此组织只需为消耗的存储和计算付费。
对于具有严格性能、可用性和可扩展性要求的企业，StorageX 提供了经过考验的数据管理基础，可以满足他们未来的需求。
利用数据引力提高效率
一个有趣的物理类比有助于解释 StorageX 的技术方法。 数据引力是这样一个概念：在一个地方积累数据需要增加能量从远处访问它。就像将绕轨道运行的物体拉离行星的引力一样需要大量的能量。
数据的指数级增长使得数据的来回传输变得越来越耗电、效率低下且缓慢。 StorageX 通过将数据和计算能力配置在同一位置来简化数据访问。这使得分析和洞察更接近数据源，从而实现更高的性能和效率。
StorageX 允许基于 GPU 和 CPU 的计算直接嵌入到主数据存储库附近的数据管道中。这会将数据处理任务本地化到数据已驻留的位置。 “传输”数据时浪费的能源大大减少。
开发人员等待数据在网络上移动的时间更少。应用程序处理数据的速度更快。分析是实时发生的。更高效的数据处理释放了传统数据访问模型所阻碍的创新潜力。
结论
随着数据量和分析需求继续超过存储增长，开发人员需要一种更好的方法来有效地存储、管理和处理爆炸性的数据集。在复杂的云环境中手动处理无尽的数据孤岛已经变得站不住脚。
StorageX 通过人工智能自动化、云原生架构以及通过计算能力共置数据来消除限制以获得最大效率。通过依靠 StorageX 的智能数据平台，开发人员可以专注于构建创新应用程序，而不是费力于数据管理。
