与传统业务场景相比，大模型对数据存储资源的需求有哪些相同与不同之处？

1、海量存储：大模型的训练需要海量的高质量数据，但是高质量数据往往从更海量的数据中筛选清洗而来，所以对于原始数据、清洗后数据的存储、分类管理是一个重要变化
2、大规模异构存储：当前路线的多模态大模型的训练仍然需要异构数据，需要类似于数据湖的基础设施作为异构数据的集成管理。
3、日志存储的可控性：大模型服务的可控性一直是大模型应用的重要问题。随之而来的，海量异构的服务日志，如何进行日志记录、筛选、反馈处理以及内容后审查等都与以往服务存在较大的不同。
4、知识存储：RAG的向量化存储、图存储等，均是随着大模型技术发展而发展的，需要考虑异构知识的统一存储和管理等新问题。

大模型对数据存储资源的需求与传统业务场景相比，既有相同之处也有不同之处。
相同之处在于，无论是大模型还是传统业务场景，都需要数据存储资源来存储和管理数据。数据存储资源需要具备可靠性、可用性和扩展性等特点，以确保数据的准确性和完整性，以及满足业务增长的需求。
不同之处在于，大模型对数据存储资源的需求更为复杂和多样化。大模型需要处理的数据量通常更大，数据类型更为复杂，需要进行高效的读写操作和数据处理。此外，大模型还需要支持各种算法和计算需求，包括深度学习、机器学习等，对存储性能和I/O吞吐量的要求更高。
因此，大模型需要更加专业和高效的存储解决方案，例如分布式存储系统、高性能存储设备等，以满足其对数据存储资源的需求。同时，大模型也需要更加灵活和可扩展的存储架构，以适应不断变化的数据量和计算需求。

相同之处：
1、存储容量：无论是传统业务还是大模型，都需要一定规模的存储容量来存储数据。
2、读取性能：在许多应用中，快速的数据读取速度是必要的，无论是传统业务还是大模型。
3、数据一致性和完整性需求：无论是传统业务还是大模型，都需要保证数据的准确性和完整性，以避免数据错误或不一致导致的问题。
主要区别在以下方面：
1、数据类型：传统业务通常处理结构化数据，大模型需要处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。需要不同类型的存储解决方案，如对象存储或分布式文件系统。
2、计算资源：大模型处理的数据量较大，需要更多的计算资源。对存储的性能需求增加，需要更高的I/O吞吐量、更快的处理速度等。
3、数据备份：由于大模型需要处理大量数据，考虑到数据备份的成本和数据本身的价值，需要针对不同价值的数据制定不同的备份策略，以权衡数据的可用性和成本。

大模型与传统数据场景，均需具备良好数据基础与数据质量 ，且对数据安全性有较高的要求。
大型模型的到来对数据和存储提出了新的要求。从成本的角度来看，数据和数据的存储过程和处理过程越来越重要。不仅数据量增加，数据处理过程也更加复杂，对性能的要求也越来越高，其附加值也越来越高。
大模型要求算力和存力的建设需要有最佳的计算存量比例，大模型不能靠计算能力做好。计算能力建设过多，存力建设过少，会导致计算能力闲置，资源浪费。企业需要开展计算能力网络优化行动，加大高性能智能计算供给，加强先进存储产品部署 ，加快构建云端协同、计算、存储、运输一体化、多层次算力基础设施体系 。

一、传统业务场景和大模型场景在数据存储资源需求的不同之处如下：
传统业务场景，包括交易类的、数据分析类等，这些业务场景主要使用的是关系型的结构化数据，通俗来讲，就是二维表格。这些关系型数据在软件层面主要使用传统的关系型数据库进行存储，在硬件层面可以放在集中式块存储、文件存储等存储设备上。
大语言模型，顾名思义，以处理自然语言文字信息为主，因此它所使用的数据主要不是关系型结构化数据，而是海量的语言文字数据，可以使用文本数据库、向量数据库、数据仓库、数据湖等方式进行存储，因为语言文字数据具有海量的特性，所需要的空间非常大，且增长速度快，因此在硬件层面上，应该使用分布式存储、对象存储等。
二、相同之处如下：
传统业务场景与大模型场景，都需要充足的数据存储空间，且存储设备都需要具备高可用、高性能、高吞吐、稳定性强的特点。