Kiran Matty 作为 Aerospike 产品管理总监，在 Pulsar 虚拟峰会北美 2021 上分享了关于 AI/ML 需求与 Aerospike 及 Pulsar 解决方案的应用。
AI/ML 的存储需求
AI/ML 应用需要混合存储解决方案，以应对数据/模型漂移问题，传统 HDD 系统不适用。AI/ML 需要低延迟、PB 级的类似内存访问，以降低 TCO（总拥有成本）。
其他数据库的局限性
其他数据库在高频交易、IIoT、预测性维护、欺诈检测、AdTech 等用例中存在失败案例，而 Aerospike 驱动数据驱动的决策。
AI/ML 蓝图
Aerospike 与 Pulsar 结合提供 AI/ML 解决方案，包括 Notebook & ML 包装、Python 客户端、计算存储、Spark 连接、容器平台及云/本地部署。
为什么选择 Pulsar？
Pulsar 具备多租户可扩展性、地理复制、耐久性及统一消息模型。
数据模型映射
Aerospike 与 Pulsar 的数据模型通过 YAML 文件映射，包括 RDBMS、命名空间、主题、记录等。
架构连接
通过“脉冲星的 Aerospike 连接微服务”实现事件驱动架构，包括流处理器、IOT/边缘设备、订阅者、发布者等。
加速培训管道
概念视图显示，通过探索性数据分析、参数调谐、模型训练与验证，结合 Aerospike 与 Spark 系统，可加速 AI/ML 管道。
实时推理
概念视图展示边缘系统与跨数据中心部署，通过 Pulsar 与 Spark 连接，实现实时推理与预测。
案例研究
全球顶级广告技术公司通过 Aerospike 与 Spark 实现大规模并行化，减少 80% 的 Spark 作业执行时间，降低训练时间，增加再训练频率。
就地数据探索
Aerospike 数据平台连接 Spark 与 Pulsar，减少数据复制需求，提高 ROI，增加重新训练频率。
专家观点
HPE AI 驱动大数据解决方案首席架构师特蕾莎·梅尔文表示，Aerospike 允许近乎瞬时的机器学习，处理数百万每秒事件。
