迄今为止，对象存储世界已由 PUT 和 GET 的 S3 API 概念定义。然而，我们现在生活的世界需要更多。鉴于 MinIO 的 S3 部署甚至比 Amazon 还多，因此我们不得不提出下一个出色的 S3 API

随着 AI 和机器学习的需求不断加速，数据中心网络正在迅速发展以跟上步伐。对于许多企业来说，400GbE 甚至 800GbE 正在成为标准选择，因为数据密集型和时间敏感型 AI 工作负载需要高速、低延迟的数据传输

AIStor 的最新功能之一是广受欢迎的开源项目 Hugging Face 的私有云版本。这篇文章详细介绍了 AIStor 的 AIHub 如何有效地创建一个完全由企业控制的 API 兼容的私有云版本的 Hugging Face。

MinIO 控制台多年来一直是一个不断发展的产品。每次学习时，我们都会思考如何改进交互框架中这个非常重要的部分。首先是控制台，它在推出后的一年内就被广泛采用。

云曾经承诺无限的可扩展性、灵活性和效率。但随着生成式 AI 的兴起，许多组织正在以前所未有的云账单形式经历粗暴的觉醒。根据 Tangoe 最近的报告

最初发布于 New Stack。 AI 的未来是开放的，无论您的堆栈中采用何种技术，互操作性都是您保持领先地位的门票。

MinIO 最近对 656 名 IT 领导者进行了调查，这是 User Evidence 主要研究计划的一部分。结果非常有趣，突显了我们在企业中看到的巨大变化，无论是围绕向对象存储的转变，还是将对象存储用作组织 AI 计划的主要构建块的兴趣。

在深入研究 Amazon 的 PyTorch S3 连接器之前，有必要介绍一下它要解决的问题。许多 AI 模型需要使用无法放入内存的数据进行训练。此外，许多为计算机视觉和生成式 AI 构建的真正有趣的模型使用的数据甚至无法容纳在单个服务器附带的磁盘驱动器上。

当今组织在 AI 和数据管理方面面临的最大挑战之一是获得可靠的基础设施和计算资源。英特尔 Tiber 开发人员云专为需要概念验证、实验、模型训练和服务部署环境的工程师而构建

Parsec Labs 是一家工程师公司。大多数人都设计了存储系统，负责备份和复制，或者从事网络构建交换机的工作。其 Unified Data Mobility and Protection Appliance 成立于 2013 年，为大规模迁移、复制和备份数据提供了最直接的工具。