【华为】迈向智能世界白皮书2024-数据存储_68页_3mb

数据存储助力数智化转型：构建智能世界的基础设施

《万物互联的智能世界数据存储迈向智能世界白皮书2024》指出，数据是实现从数字化向数智化转型的核心要素。随着AI大模型的发展，数据的规模与质量成为驱动模型性能的关键，尤其是在多模态AI应用和行业落地场景中，对海量、高效、安全的数据处理提出更高要求。

在金融行业，AI已从办公辅助扩展到信贷风控、智能理财等生产场景。数据管理面临挑战：数据量级（达PB级）、多源异构特性（涵盖图像、音频、文本等）及数据安全性（如跨境数据泄露风险）。解决方案包括构建AI数据湖实现多协议互通，采用全闪存提升数据处理效率，并通过存储内生安全技术（如加密、权限管理、防勒索）增强数据韧性。

运营商领域，AI应用驱动数据规模激增（如中国移动计划为矿山提供井下安全管控，涉及600万+基站数据的实时处理）。数据需支持高并发小/大文件混合读写，并通过存算分离架构实现计算与存储的独立扩展。AI驱动下，数据采集频率提升（从小时级到分钟级），存储技术需满足全局数据可视、可管、可用要求，同时应对勒索攻击等新型安全威胁。

政务场景中，AI应用涉及出入境管理、税务分析等数据敏感度高的领域。数据门槛低导致勒索攻击频发，需要数据分类分级保护与跨系统安全流动机制。数据质量问题（如数据孤岛、格式不统一）要求存储基础设施支持数据归集、预处理和高性能访问。

制造业面临数据采集复杂性（如油罐泄露监控需更全面的历史数据）与数据质量（如基因组数据的稳定性要求）。解决方案包括数据生成优化（通过5F方法：Field、Format、Fullprocess、Frequency、Future）和数据合成技术，以补充真实数据不足或隐私保护需求。同时，数据需支持向量检索和全闪存存储，兼顾高带宽与高并发访问。

医疗行业在AI诊断、药物研发等场景依赖数据质量与安全。数据隐私（如电子病历泄露）和数据时效性（如疾病预警需实时数据）成为关键挑战。解决方案包括RAG知识库提升推理准确度，存储集成防勒索方案增强数据抗风险能力，并通过数据清洗、标记、索引确保模型训练效果。

数智化时代对数据基础设施提出三大方向：性能提升要求存储具备PB级带宽与亿级IOPS；高扩展性需支持EB级容量扩展与异构算力适配；安全治理强调数据分类分级管理与内生安全机制（如多层KV缓存）。华为提出通过训推一体机和统一数据湖平台，实现数据高效流通与AI模型快速部署。

核心建议包括：采用存算分离架构提升资源利用率，部署全闪存满足数据处理需求，构建AI数据湖打破数据孤岛，并建立数据安全管理体系应对隐私泄露与勒索攻击。同时，关注合成数据与向量数据库技术应用，提升数据多样性与检索效率。数据效率成为衡量企业智能化水平的重要指标，需兼顾存储性能、可靠性和绿色节能。