第十八屆CIO價值學院第一堂課
S3 物件儲存概念已成為公有雲的主流標準，現今也正加速被企業導入至私有資料中心，成為 AI 與現代化湖倉應用的核心基礎。其中最具代表性的私有部署方案 ─ MinIO AIStor，即以 S3 相容架構支撐現代化 Lakehouse 與 AI 資料平台，成為企業導入 AI Ready 架構的首選。
文／林裕洋
隨著 AI 應用快速落地，企業在推動 AI 專案過程中產生的資料量正以指數級速度成長，企業急需能支撐未來資料需求、具備可擴展性與高效能的現代化資料架構，以因應 AI 專案日益增長的儲存與運算挑戰。
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精誠資訊解決方案架構師林宗翰表示，隨著企業日益重視資料保護與整體分析訓練的營運成本，越來越多 AI 專案選擇在私有雲環境中部署。然而，企業同時也期望能保有公有雲所具備的彈性、效率與自動化特性。這股需求正驅動 AI 基礎設施朝向「與公有雲架構一致的私有雲部署模式」演進。在這樣的轉型趨勢中，MinIO AIStor 正是企業導入 AI 資料平台時最具代表性的儲存解決方案。
MinIO AIStor 獨特優勢，成為企業打造 AI Ready 資料中心的最理想選擇：
- 標準原生 S3 物件儲存，可無縫整合各種 AI/ ML 框架與分析平台。
- 高效能、高可用性與彈性擴展能力，可直接透過 S3 直連 GPU 進行運算（GPU Direct Object）。
- 企業級完整 S3 Object 管理，針對 GEN AI 應用提供 Prompt Object API。
- 無商業硬體鎖定，可任意部署多雲環境。
MinIO 構建開放式湖倉一體架構成主流
近年來，企業積極評估開放式 Lakehouse 架構，以因應資料多樣化與大量查詢的挑戰。Lakehouse 結合資料湖的彈性與資料倉儲的查詢效能，支援 BI、AI/ML 與即時分析，成為邁向 AI 資料中心的關鍵基礎。
精誠資訊提供完整 Lakehouse 解決方案，整合湖倉運算層 Hare Data Platform 與儲存層 MinIO AIStor，採用開放元數據設計，結合 MPP SQL 引擎與管理元件，不僅加速導入現代化平台，更能有效降低過去傳統資料倉、湖授權與維運成本，並提升查詢效能與系統擴展性。
以一台灣製造業客戶為例，原本使用關聯式資料庫儲存產線資料，面臨查詢瓶頸與高成本。導入 MinIO 與 Hare 湖倉架構後，查詢效率提升約 98%，顯著降低系統負擔與營運成本，成功邁向 AI 世代的資料中心，及上雲準備就緒之優勢。
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