從數據儲存到智能數據引擎：VAST Data AI 操作系統的演變

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在2024年Transform會議上，VAST Data的創辦人兼首席執行官Renen Hallak分享了該公司對AI基礎設施的願景，揭示了企業AI系統的未來。

Hallak推出了VAST Data的全球AI作業系統概念，旨在簡化不同地區和組織間數據管理及AI部署的複雜性。這一系統基於三個核心組件：VAST Data Store、VAST Database和VAST Data Engine。

在AI基礎設施方面，VAST Data取得了顯著進展，於2023年12月在Fidelity Management & Research Company的領導下完成了1.18億美元的E輪融資，此次投資使VAST Data的估值上升至91億美元，自2021年以來幾乎增長了三倍，從37億美元增至目前的數字。

VAST Data Store有效地管理非結構化數據存儲，為來自多種來源的大規模信息提供文件和對象訪問，包括圖像、視頻、音頻和基因組數據。Hallak提到：“這給你文件訪問、對象訪問，以及來自自然世界的大量自然信息。”

與此相輔相成的是，VAST Database支持對存儲數據上AI推斷生成的元數據進行SQL查詢，使組織能夠高效提取大型數據庫中的有價值見解。

VAST Data Engine則啟動了系統，根據進來的數據觸發功能。Hallak用一個例子進行說明：“當基因組文件進來時，我們通過推斷函數來理解哪些基因與哪些突變有關，這將在深化我們對基本自然宇宙的理解時觸發更多功能。”

這一整合性的方法針對最近媒體對AI技術架構的分析中識別出的主要問題——對綜合性、端到端解決方案的需求，以增強AI基礎設施並簡化運作。VAST Data的全球作業系統旨在提供一個統一的平台，管理數據、AI處理和分析，適用於各種環境。

Hallak強調該系統中垂直整合的重要性，這促進了基於時間和空間限制的智能調度。他解釋說：“如果你在全球各地擁有數據中心，你不想把那些信息跨越大洋轉移。你希望將這些無伺服器功能安排在接近數據的地方。”

這一能力符合企業AI基礎設施中語義層和數據織物的興起趨勢。通過在不同地理位置建立統一的命名空間，VAST Data的系統旨在簡化數據訪問和處理，並潛在地解鎖新的AI用例。

為了解決數據質量和治理的顧慮，Hallak指出VAST Data的平台包括智能標記、匿名化和元數據管理工具。這些功能使企業能夠在擴展AI能力的同時，保持對其數據的控制。

VAST Data的方法還促進了AI系統與現有企業基礎設施的整合。該平台能夠連接到數據的原位置，消除了大量數據遷移的需要。這種靈活性對於希望在不改造整個數據架構的情況下採用AI的組織至關重要。

展望未來，Hallak預見VAST Data將在接下來的四到五年內位於行業演變的最前沿，解決AI基礎設施中出現的挑戰，包括增強的安全需求、多租戶環境和企業環境中的服務質量。

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