Defined Storage (SDS)

Defined Storage 并非单一硬件产品，而是人工智能与大模型生态中的一项关键数据基础设施理念与架构范式。其核心在于将传统存储系统（如对象存储、块存储、文件系统）中复杂的底层细节（如协议、路径、权限、元数据）进行标准化封装与抽象，形成一套统一的、机器可读可写的“定义级”数据接口。在大模型时代，面对海量、异构、多源的数据，Defined Storage 旨在解决数据孤岛与格式不兼容问题，使模型能够像调用 API 一样，以一致的方式获取、处理和更新训练数据，从而成为连接底层存储资源与上层 AI 算法的标准化桥梁。

在现代计算架构中，Defined Storage 扮演着“数据翻译官”与“资源调度器”的双重角色。随着大模型对数据规模、实时性与多样性的要求指数级增长，传统存储架构的僵化与异构性成为瓶颈。Defined Storage 通过引入标准化的数据定义与访问协议，打破了存储类型（文件、块、对象）与应用之间的壁垒，使得数据湖、数据仓库与模型训练集群能够无缝协同。它不仅提升了数据检索与处理的效率，更通过标准化的数据流，降低了 AI 工程化落地的复杂度，是构建企业级、云原生大模型训练平台不可或缺的基础设施组件，其生态地位正从辅助工具向核心基础设施演进。