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VAST Data Platform

VAST Data Platform 是面向深度学习与人工智能场景打造的数据平台,采用数据密集计算架构,提供完整的软件基础设施,可支撑深度数据分析、深度学习模型训练等工作

VAST Data Platform 是面向深度学习与人工智能场景打造的数据平台,采用数据密集计算架构,提供完整的软件基础设施,可支撑深度数据分析、深度学习模型训练等工作。平台支持PB级非结构化数据的统一存储与管理,适配视频、音频、文本等多类型数据集的处理需求,同时兼容渲染资产存储、AI训练数据供给等多元场景,主要面向AI算法研发人员、大数据工程师、影视渲染从业者、企业IT架构师等用户,可满足AI模型训练数据集管理、非结构化数据集中存储、大规模数据实时分析、异构算力资源协同等多种业务需求。

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适用对象
AI算法研发人员(AI模型训练数据集管理)
主要功能
统一存储集群、AI模型训练支撑
计费方式
免费试用
平台
网页
已收录
2026.06.14(138 天)
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度65
资料深度56
核验可信85

六维指标基于站内真实数据(热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等)综合评估,非用户投票。

全站热度排名

#4751

分类内排名

#78 / 865

累计站内点击

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近 7 日点击

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排名与点击为站内真实统计口径,反映 Toolifai 用户行为,非编辑评分。

VAST Data Platform是什么,怎么使用?

约 5 分钟

VAST Data Platform 是面向深度学习与人工智能场景打造的数据平台,采用数据密集计算架构,提供完整的软件基础设施,可支撑深度数据分析、深度学习模型训练等工作。平台支持PB级非结构化数据的统一存储与管理,适配视频、音频、文本等多类型数据集的处理需求,同时兼容渲染资产存储、AI训练数据供给等多元场景,主要面向AI算法研发人员、大数据工程师、影视渲染从业者、企业IT架构师等用户,可满足AI模型训练数据集管理、非结构化数据集中存储、大规模数据实时分析、异构算力资源协同等多种业务需求。

主要功能

  • 统一存储集群:平台提供无层级存储集群架构,用户可将不同类型的渲染资产、AI训练数据集、业务归档数据等统一存入该集群,无需按照数据冷热程度进行层级划分与迁移。该架构可支撑PB级数据的集中存储,用户访问不同类型数据时无需跨存储系统调取,可直接在同一集群内完成数据读取、编辑、调用等操作,降低多系统协同带来的延迟与管理成本。
  • AI模型训练支撑:平台适配大规模视频、音频、文本等多模态数据集的处理需求,用户上传对应数据集后,可依托平台的算力调度能力,直接在平台内完成AI/ML模型的构建、训练、调优全流程操作。平台可根据训练任务的算力需求动态分配资源,支持多训练任务并行执行,减少模型训练的等待周期,同时保障训练过程中数据的完整性与安全性。
  • 实时深度数据分析:平台具备实时数据分析能力,用户接入业务产生的实时数据流后,可设置对应的数据分析规则,平台可对数据流进行自动分类、细化处理,快速提取数据中的特征信息。分析结果可同步输出给关联的业务系统或AI模型,支持业务决策动态调整、模型实时迭代等场景,缩短数据从产生到价值转化的周期。
  • 数据全生命周期管理:平台覆盖数据捕获、分类、细化、丰富、保护的全生命周期管理流程,用户导入原始数据后,可通过平台内置的规则引擎自动完成数据标签标注、格式标准化、冗余内容清理等操作。同时平台提供多副本备份、权限管控、访问日志追溯等安全能力,用户可设置不同角色的数据访问权限,降低数据泄露、丢失的风险。
  • 异构算力协同调度:平台支持对接不同架构的算力资源,用户可将自有GPU、CPU服务器资源接入平台,平台可根据任务类型自动分配适配的算力资源。对于AI训练任务优先调度GPU资源,对于常规数据分析任务调度CPU资源,提升算力资源的整体利用率,减少单一算力资源不足导致的任务卡顿问题。
  • 跨区域数据访问:平台支持跨区域的无摩擦数据访问,用户在不同地区的团队成员可通过统一的权限认证,访问存储集群内的共享数据。数据访问过程中平台会自动进行就近节点调度,降低跨区域访问的延迟,满足跨国团队协作、多地区业务数据统一调取的需求,无需额外搭建数据同步通道。

怎么使用

  1. 第一步,访问VAST Data Platform官网https://vastdata.com,点击页面的咨询或试用申请入口,填写企业或个人的业务需求、规模等基础信息,提交试用申请等待平台审核。第二步,审核通过后,根据官方提供的指引完成账号注册与身份认证,配置团队成员的账号权限,明确不同角色的数据访问、操作权限范围。第三步,按照平台提供的接入文档,将现有存储系统、算力资源与平台对接,或者直接使用平台提供的存储与算力资源,完成基础环境的部署。第四步,根据业务需求上传对应的数据资源,可选择批量导入现有数据集,或者配置实时数据流接入规则,将业务产生的动态数据同步到平台。第五步,选择对应的功能模块开展业务,如进入AI训练模块上传模型代码启动训练任务,或进入数据分析模块配置分析规则生成数据报告,过程中可通过控制台查看任务运行状态。

适合什么人群

  • AI算法研发人员(AI模型训练数据集管理)
  • 大数据工程师(大规模非结构化数据处理分析)
  • 影视渲染从业者(渲染资产统一存储与调用)
  • 企业IT架构师(企业数据基础设施搭建)
  • 多模态内容研发团队(音视频、文本数据集处理)
  • 跨区域企业技术团队(异地数据共享与协同)

总结

该数据平台的核心特点是面向AI与深度学习场景设计的无层级存储架构,和市面上多数采用冷热分层存储的产品不同,它无需用户进行数据层级迁移,即可实现PB级数据的统一管理与高速访问,对于需要频繁调用大量历史数据的AI训练场景适配性更高。同时平台打通了数据存储、处理、模型训练的全流程,用户不需要在多个工具之间切换,即可完成从数据导入到模型输出的全流程操作,减少不同系统之间数据对接的成本。其跨区域数据访问能力也能满足全球化团队的协作需求,不同地区的团队成员可以同步访问同一数据集,不需要额外进行数据同步传输。另外平台的算力调度功能可以适配不同类型的计算任务,提升现有算力资源的利用率,对于算力资源有限的团队来说,可以降低额外的算力采购成本。不过平台的部署和接入需要一定的技术基础,更适合有一定技术团队的企业用户使用。

价格与免费额度

VAST Data Platform采用定制化定价模式,官方未公开统一的价格标准,会根据用户的存储容量需求、算力使用规模、功能模块选择、服务等级等维度进行单独报价。平台支持提供试用方案,用户申请后可在限定时间内体验基础的存储与数据处理功能,试用版存在存储容量、算力资源、功能模块的使用限制,仅适用于基础功能测试。付费版分为不同的服务等级,适合有大规模AI训练、数据存储需求的企业用户,建议用户先通过官方咨询通道提交业务需求,获取对应的报价方案后再选择适配的版本。

优点与不足

优点

  • 采用无层级存储架构,支持PB级多类型数据统一存储,无需数据层级迁移,降低数据管理复杂度
  • 打通数据存储、处理、AI模型训练全流程,支持多模态数据集的一站式处理,减少多工具协同成本
  • 具备异构算力调度能力,可适配不同架构的算力资源,提升资源利用率,降低算力浪费
  • 支持跨区域数据低延迟访问,适配多地区团队协作场景,无需额外搭建数据同步通道
  • 覆盖数据全生命周期管理,内置数据安全防护机制,降低数据泄露、丢失的风险

不足

  • 平台接入和部署需要一定的技术基础,没有相关技术人员的小型团队上手门槛较高
  • 针对个人用户的轻量化方案较少,更适合中大型企业或专业研发团队使用
  • 配套的入门教程和公开学习资源较少,新用户需要通过官方培训才能熟练掌握全功能操作
  • 部分定制化功能需要单独协商采购,标准化版本无法满足特殊行业的个性化需求

能帮你做的 8 件事

  1. 01统一存储集群
  2. 02AI模型训练支撑
  3. 03实时深度数据分析
  4. 04数据全生命周期管理
  5. 05AI数据平台场景的常用方案
  6. 06深度学习训练场景的常用方案
  7. 07AI算法研发人员(AI模型训练数据集管理)的日常效率工具
  8. 08在网页等多端直接使用

更新历史

  • VAST Data Platform 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

VAST Data Platform是否支持对接现有的企业存储系统?

该平台支持对接多数主流的企业存储系统,用户可按照官方提供的接入文档,将现有存储资源纳入平台的统一管理集群,原有存储系统内的数据无需进行迁移,即可通过平台的统一入口进行访问和管理。对于部分老旧或小众的存储系统,用户可提前联系官方技术团队进行兼容性测试,确认适配后再完成对接,避免出现数据读取异常的问题。对接完成后,用户可根据需求逐步将数据迁移到平台的原生存储集群,也可保留原有存储架构,仅通过平台进行统一调度。

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平台对AI训练框架的兼容性如何?

VAST Data Platform兼容TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等多数主流的AI/ML训练框架,用户上传对应框架的训练代码后,无需进行大量适配修改即可直接在平台内运行。平台也支持自定义框架接入,用户可按照官方的接口规范上传自定义的训练环境依赖,完成配置后即可运行适配特殊需求的训练任务。对于新版本的训练框架,官方会定期更新适配列表,用户可关注官方的更新公告获取最新的兼容信息,也可联系技术团队申请提前适配特定框架版本。

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平台的数据安全保障机制有哪些?

平台提供多维度的数据安全保障,首先存储层面支持多副本异地备份,单个节点出现故障时不会导致数据丢失,用户可设置备份的频率和存储区域。其次权限管理层面支持细粒度的角色权限配置,用户可设置不同账号的数据访问范围、操作权限,所有数据访问和操作都会生成可追溯的日志,出现异常操作时可快速溯源。另外平台支持数据加密功能,数据传输和存储过程中都可进行加密处理,用户也可选择自带密钥管理方案,进一步提升数据的安全性,满足金融、医疗等对数据安全要求较高的行业的合规需求。

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跨区域访问数据的延迟大概在什么范围?

跨区域访问的延迟会受用户所在地区的网络环境、访问数据的大小等因素影响,平台在全球多个地区部署有边缘节点,会自动将用户的访问请求调度到最近的节点,同大洲内的跨区域访问延迟通常可控制在几十毫秒级别,跨大洲的访问延迟也会优于普通的公网数据传输。对于需要极低延迟访问的场景,用户也可选择在对应地区部署本地缓存节点,进一步降低常用数据的访问延迟,具体的部署方案可联系官方技术团队根据业务场景进行定制。

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平台是否支持私有部署?

VAST Data Platform支持私有部署模式,用户可将平台整体部署在自有服务器或私有云环境中,所有数据都存储在用户自有设备上,满足部分行业的数据本地化存储合规要求。私有部署的版本功能和公有云版本保持一致,用户可根据需求选择需要的功能模块,官方会提供部署指导和后续的运维支持服务。对于部分有混合部署需求的用户,也可选择公有云加私有部署的混合模式,将非敏感数据存储在公有云,敏感数据存储在本地私有部署环境中,实现成本和安全的平衡。

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平台可以支撑的最大数据规模是多少?

平台的存储架构具备高可扩展性,可根据用户需求灵活扩展存储容量,目前已落地的项目中可支撑EB级别的数据存储规模,能够满足超大规模AI训练、海量非结构化数据存储等场景的需求。用户存储容量不足时,可通过增加存储节点的方式进行无缝扩展,扩展过程中不会影响现有业务的正常运行,也不需要进行数据迁移。对于有超大规模存储需求的用户,官方技术团队会提前进行架构评估,设计适配的存储扩展方案,保障平台运行的稳定性。

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