AI 时代，传统生产业务不会消失，而 AI 创新又需要持续调用既有数据，两者将长期并存。
「业务一直在变，但数据底座能不能不要每次都推倒重来？」这是深信服在与众多用户交流中听到最多的真实诉求。
当制造业从 ERP、MES 走向预测性维护与智能排产研发助手，当医疗行业从 PACS 迈向 AI 辅助诊断与医疗智能体，当金融业从核心账务、BI 分析扩展到智能风控与金融 Agent——AI 时代，传统生产业务不会消失，而 AI 创新又需要持续调用既有数据，两者将长期并存。
如果新旧业务各自独立建设存储，资源难以复用；数据分散在不同系统，AI 每次调用都要反复查找、核对和搬迁，既拖慢上线节奏，又催生大量副本和新孤岛；同时，数据规模持续膨胀，冷热变化频繁，全部采用高性能存储成本过高，分散建设则导致长期成本失控。
这不是某一家企业的烦恼，而是全行业数智化转型的共同命题：什么样的存储，才能同时承载传统业务的稳定与 AI 业务的高性能需求？
深信服给出的答案：AI 时代，企业需要的不是再增加一套独立的 AI 存储，而是一套能够统一承载传统与 AI 业务、无需搬迁即可看见全域数据、按需加速所需数据、并长期承载海量增长的统一存储底座。
今天，深信服 aStor 统一存储全面升级，为 AI 与云原生时代构建高性能数据基础设施——
统一承载各类业务：提供多协议、多场景、多层次的存储服务，该快则快、该省则省，统一满足传统与 AI 业务多样化、高性能的存储需求，减少资源浪费与基础设施割裂。
统一治理全域数据：打破数据孤岛，减少数据重复搬迁，实现冷热数据自由流动，让全域数据能够被统一管理、灵活调度和充分利用，加速释放 AI 时代的数据价值。
统一存储任意规模数据：容量从小到大弹性扩展，架构从混闪到全闪、从非 AI 到 AI 平滑演进，无须推倒重来，在从容应对海量数据增长的同时，持续保护原有投资。
最终帮助用户简化运维、释放数据价值，实现长期成本可控，更好地支撑 AI、容器、数据库、大数据等多元化业务场景。
01 统一承载各类业务
打造生产级的块、文件、对象、向量统一高性能底座
让现有业务稳得住，AI 新业务接得住
AI 时代，企业核心生产资料正转向以文件和对象为主的非结构化数据。在传统存储体系中，文件存储主打高性能业务场景，对象存储则多用于低成本大容量归档场景，两者相互割裂、能力边界固定。AI 业务则要求同一份数据在多协议间自由访问且性能无损，这恰恰是传统架构难以逾越的障碍。
深信服 aStor 统一存储重构底层数据引擎，在同一套存储体系中，原生支持块、文件、对象三种协议以及 AI 时代第四种协议——向量，且均达到生产级可用。用户可按行业场景灵活选择部署模式，无需舍弃现有 IT 投资，即可平滑演进，持续迭代 AI 能力。
区别于行业常见的的叠加文件层或协议网关方案，统一存储通过分级源数据索引、关键文件语义引擎、对象分段数据布局等创新自研技术，实现一份数据同时支持文件与对象访问，性能零损耗。
而且，统一存储基于全闪架构和软硬协同优化，搭载端到端 NVMe、RDMA 高速通道、Phoenix InFlash 智能 I/O、端到端 I/O 负载均衡和本地化访问等技术，全面释放闪存性能，无论是数据库、虚拟化、HPC 还是 AI 训练都能从容承载。
单台统一存储设备，在块存储场景下，时延低至 100us，可提供 100 万 IOPS；在大文件场景下，吞吐可达 120GB/s；在小文件场景下，性能可达 40 万 IOPS。
02 统一治理全域数据
构建数据自由流动的全域数据统一视图
让数据应用和 AI 应用更快找到正确的数据
高性能与多协议只是基础，让数据不再困于孤岛才是关键。
AI 训练的瓶颈往往不在 GPU 算力，而在数据供给。数据分散在多套异构存储中，查找、挂载、拷贝需要耗费大量的时间与算力，GPU 在空转等待。
深信服 aStor 统一存储基于强大的数据流动能力，将混闪 EDS、第三方 NAS、对象存储和云存储纳入统一命名空间，构建全域数据统一视图，消除多套存储之间的数据孤岛。业务只需接入全闪存储入口，即可访问所有异构存储中的数据，大幅减少跨存储的反复拷贝、查找和挂载切换，最大化保护已有存储资产。
面对 AI 训练、EDA、测绘、医学影像等多数据源场景，统一存储能够实现训练集、项目数据、归档数据等分散数据的统一可见、统一调度、统一复用。在 3000 万文件规模下，跨存储查找时间从 32 分钟缩短至 5 秒。数据无需全量迁移即可被看见，仅在需要时提升热点数据，让分散在各处的数据能够更快地被发现、被正确使用。
03 统一存储任意规模数据
数据分层与线性扩展
性能按需供给，长期成本可控
AI 落地带来的不仅是性能挑战，更是成本挑战——数据集、向量库、Agent 长期记忆等数据量快速增长。如果所有数据都长期存放在高性能全闪层，成本难以承受；如果全部存储在低成本容量层，AI 训练与推理效率就会被拖慢。
深信服 aStor 统一存储将业务数据纳入统一分层体系：热数据驻留高性能全闪层，低频和长期数据自动下沉至经济容量层，释放宝贵的全闪空间；同时将混闪、NAS、对象或云存储中的训练集、项目数据，按需快速加载到全闪层，满足训练与分析时的高性能访问需求。同等业务性能下，整体建设成本（TCO）降低 60% 以上，让企业的 AI 资产实现长期可持续运营。
在扩展性方面，统一存储支持从小规模起步，横向上可按需增加全闪或混闪节点，实现容量与性能的线性扩展；纵向上支持全闪与混闪双向平滑演进，无需搬迁数据或推倒重来；同时兼容第三方存储与云存储，充分保护现有资产。
用户可按当前业务规模建设，随业务增长弹性扩容，避免一次性过度投入。在演进过程中，全闪、混闪以及第三方存储均可灵活组合，根据数据冷热特性选择合适介质，让架构持续生长，确保每一阶段的投资持续增值。
面对 AI 浪潮下业务迭代的持续加速，深信服 aStor 统一存储已经广泛且稳定地运行在制造业、医疗、科研以及各类 AI 创新生产环境中，经受住真实业务场景的严苛考验。深信服始终坚信：一套好用的存储产品，不应该要求用户推倒重来，而应该做到保障存量业务稳定运行、助推 AI 新业务快速上线、不浪费已有基础设施投入——这正是深信服 aStor 统一存储的产品设计初心。
一套统一存储，让传统业务稳得住、AI 创新跑得快，让全域数据充分利用、海量数据增长成本可控！
来源：互联网
