Nvidia将收购对象存储软件公司SwiftStack，具体收购条款尚未披露。这是近期第二期针对对象存储的收购案。之前，昆腾宣布收购西部数据的对象存储ActivScale产品线。
如果说西部数据收购对象存储业务很好理解，但是AI芯片巨头Nvidia收购对象存储是要上演哪一出？不过，Nvidia企业计算负责人Manuvir Das明确表示：“Nvidia不想成为存储公司。”Nvida不会对外单独出售存储产品，那这又要弄啥涅？
据悉，Nvidia内部多个数据中心在使用SwiftStack技术，并且对其评价颇高。SwiftStack联合创始人Joe Arnold透露，SwiftStack已经与Nvidia合作超过一年，主要是解决实现大规模AI带来的数据挑战。
Manuvir Das直言，Nvidia采用SwiftStack的1 Space技术有助于GPU处理繁忙的换成以及分层等，Nvidia会继续在内部使用SwiftStack技术，并将其推动给客户，但是不会去出售它。
综合Nvidia本次收购以及Manuvir Das公布的信息，大数据在线认为这透露出以下趋势：
一、对象存储会因为AI的兴起而成为一个风口，优秀的对象存储公司会成为巨头们补齐短板的收购对象；
二、Nvidia这种AI芯片巨头的入局，说明对象存储会成为AI基础设施领域一个重要的工具，而AI端到端的垂直解决方案会越来越重要；
三、对象存储应用会加速在企业中的应用，尤其是企业加速采用云计算之后，会在公有云环境中AI应用、数据分析等场景会高频率使用到对象存储，而在企业内部环境使用对象存储来进行归档也是趋势；
1space折射出AI的数据痛点
SwiftStack公司的产品就叫SwiftStack，这是一款基于OpenStack的对象存储软件，具有Swift对象存储和Cinder块存储，与AWS S3兼容，并且已经开发了将数据移至公共云的技术。
2019年，SwiftStack 7发布，新版本可提供处理数PB级别的规模，提供了超过100GB /秒的吞吐量速度，并且性能和容量都呈线性扩展，可以同时处理数千名工作人员访问数据的请求。
Nvidia收购SwiftStack的关键在于1space，它是一种文件连接器连接器，可以使云原生应用程序可以通过S3或Swift对象API在本地或AWS中访问数据，并可以确保不断向计算资源提供数据。
Swiftstack表示V7适用于大规模AI应用程序，并且可以支持高达数百PB的GPU数据需求。该软件可以使用Nvidia DGX-1系统和GPU优化软件的NGC（Nvidia GPU云）容器注册表。它为Nvidia GPU计算和NGC提供并行存储吞吐量。
Nvidia希望客户使用他们已经拥有的存储空间：“我们将部署我们的AI堆栈并将其指向他们现有的存储空间，中间使用1space……这可以实现更好的集成。”
对象存储或因AI迎来拐点
传统意义上，大家都认为对象存储主要偏向于备份、归档等场景。其实在公有云环境中，除了备份与归档外，对象存储的利用场景非常之多，比如像数据分析、AI应用、内容分发等。
未来，对象存储或将迎来新的拐点，主要会是多云以及AI的深入应用而驱动。因为，一方面企业越来越多地面对多云环境，企业通过对象存储技术来让数据在本地与公有云之间流动、应用成为趋势；另一方面，随着像AI、数据分析业务场景的增多，企业自身本地环境会改变应用支持对象API较少的局面。
2019 IDC 对象存储MarketScape
目前全球市场中主要的对象存储供应商及产品有：IBM COS（IBM通过收购Cleversafe获得）、Hitachi Vantara HCP、Scality Ring、NetApp StorageGRID、Dell EMC ECS、SwiftStack（已经被Nvidia收购）、Cloudian HyerStore、Red Hat Ceph、Huawei FusionStorage等。国内对象存储供应商比较有名的是XSKY、杉岩数据、以及阿里腾讯等云服务提供商。
像Nvidia这种新入局者，虽然不会直接作为销售对象存储产品，但肯定会坚持走开源路线，因为SwiftStack相关技术已经在其自身数据中心得到了最佳实践，它们将SwiftStack软件参考架构开放，一是有利于合作伙伴构建自己的解决方案，另一个则对用户有着足够的吸引力。
毫无疑问，Nvidia会成为市场的搅局者，它提醒对象存储供应商们，不要放松对AI应用支持的步伐。
关于大数据在线
大数据在线由资深媒体人袁绍龙创立，重点聚焦在云计算、大数据、人工智能等企业级领域的产业洞察与深度报道。目前，大数据在线在微信公众号、今日头条号、新浪财经、百度百家、搜狐号、知乎专栏、腾讯科技企业号等主流自媒体平台同步更新内容，并且是今日头条2019年科技领域十大新锐媒体之一。合作与爆料请联系：微信号Owen_Inter。
更多内容，敬请期待
