今天分享的是：2024年AIReady的数据基础设施参考架构白皮书
报告共计：28页
在人工智能蓬勃发展的当下，数据基础设施成为了推动 AI 进步的关键要素。华为发布的白皮书深入探讨了 AI-Ready 数据基础设施，为行业发展提供了重要指引。
AI 大模型的演进掀起了行业智能化变革的浪潮。从早期的机器学习到如今的大规模语言模型，如 ChatGPT 和 Sora 的问世，AI 正从专用迈向通用领域，广泛渗透金融、医疗、政府等多个行业。在金融领域，它助力精准营销、风险防控与流程优化；医疗行业中，赋能全流程诊疗，缓解医疗资源紧张与诊断难题。然而，这一进程面临诸多挑战，数据资产管理混乱、集群可用度低、数据一致性难保障以及安全问题频发等，严重制约了 AI 的发展。
AI-Ready 数据基础设施应运而生，具备一系列鲜明特征。在大规模数据归集和预处理方面，能够整合分散数据，提供预处理框架确保数据质量；高性能和强一致性上，满足训练数据集加载与 Checkpoint 读写的严苛性能需求，保障数据强一致；超强韧性使其在面对故障时确保数据持续可用；内生数据安全则从多维度保护数据资产。
其应用场景涵盖智算中心、云和『互联网』以及边缘训推。智算中心场景下，AI 数据湖解决方案依托多协议融合等技术，应对算力与数据增长挑战，保障高可用；云和『互联网』场景中，高性能存储底座借助『负载均衡』等能力，支撑大规模训练；边缘训推场景，边缘训推方案聚焦企业应用 AI 改造，提升效率与创新能力，解决实际业务问题。
科大讯飞与华为合作打造的“飞星一号”、D 银行采用华为存储赋能业务、T 云构建智算中心云底座以及紫东太初借助华为一体机创新智能客服等实践案例，充分彰显了华为方案在提升性能、增强可靠性、降低成本等方面的显著优势。
对于 CIO 而言，当务之急是建立数据湖实现数据有效管理，选择适配的基础设施方案挖掘算力潜力，全方位保障数据安全，积极采用超融合一体机推动商业应用，并着力打造专业技术团队提升企业 AI 能力，从而在 AI 时代浪潮中助力企业乘势而上，实现智能化转型与创新发展。
以下为报告节选内容
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