戴尔科技保护你的AI资产

Q

提到AI工厂，你首先会想到什么画面？

是一位工程师通过电脑即可操控全生产流程；

是一个全由智能机器人协同生产作业的工厂；

是由一个超智能AI系统全面管理运行的工厂；

……

随着我们进入AI时代，通过AI来提高效率和提供战略优势以改变行业发展的浪潮席卷全球，似乎一个崭新的未来社会已经悄然拉开帷幕。然而，人们在掌握AI潜力的同时，也面临着诸多挑战，如弥合技能差距、管理数据主权、在整个企业范围内部署和扩展AI所涉及的成本等。

在此背景下，传统IT基础设施的局限性愈发明显。企业需要一种专门的方法，以满足AI对资源的密集需求。

与前面所设想的“用AI的工厂”不同，戴尔科技将AI工厂设想为使企业持续大规模生产变革性成果的一种手段，为此，戴尔提供一套针对于AI任务进行优化的产品、解决方案和服务，确保企业能够在包括云、数据中心、工作站、AI PC和边缘等不同的环境中，快速、一致地实现预期成果。

而为了使企业能够放心、安全地部署其AI方案，戴尔科技将数据保护作为AI工厂基础架构堆栈的重要集成组件，帮助企业在快速适应未来IT需求的同时，保护关键数据资产免受各种威胁。

接下来，请随戴小编一起了解戴尔AI工厂如何通过PowerProtect Data Manager(PPDM)数据保护解决方案，有效确保RAG（检索增强生成) 模型和关键数据的安全性。

使用PPDM的RAG数据保护

作为可优化语言模型输出的技术，RAG（检索增强生成）技术的应用日益广泛。它在生成响应之前，会引用其训练数据源之外的权威知识库来实现输出优化。

*RAG通过将基于检索的方法与语言生成相结合，以增强模型的性能，从而提高生成内容的质量和相关性。在戴尔科技的AI工厂中，RAG可确保响应不仅在上下文方面准确无误，而且经过外部权威来源的验证，从而帮助增强各种环境中的AI应用。

通过RAG，企业能够更加精准地从大量数据中提取有价值的信息，进一步增强决策能力。为了防范潜在的法律风险和财务损失，更是为了确保企业在竞争激烈的市场环境中，能够安全、高效地利用其知识资产，企业在规划AI工作负载时，必须考虑到数据保护的问题，并应该在设计阶段尽早解决。这需要关注以下几个关键方面：

● 网络弹性和系统保护，以应对攻击或其他破坏性事件；

●长期保留敏感数据的合规性；

●针对模型和培训数据的知识产权侵权、PII使用、提示和响应证明、复制权侵犯等法律保护；

●工作负载状态管理，以便能够恢复到以往的状态，以提高性能或重新定向；

●数据集重建，以整合来自多个来源的训练数据。

处于业内数据保护解决方案的前沿，戴尔科技持续创新的PowerProtect Data Manager(PPDM)可提供一个适用于Kubernetes环境的全面数据保护解决方案，能够保护任何基于RAG的应用程序的组件，为企业关键数据资产免受各种威胁。

我们知道，RAG通常由无状态和有状态组件组成，无状态组件通常负责检索方面，不会在会话之间保留数据；有状态组件则需要持久储存来长期保持并维护信息，对于生成过程至关重要。PPDM保护所有这些组件意味着，它具有为整个基于RAG的应用堆栈提供备份和恢复的双重能力，使动态数据、静态数据、持久数据都能得到保护，防止数据丢失或损坏。

PPDM具备强大的网络弹性。如不可变性功能，包括Retention Lock Compliance(RLC)和Retention Lock Governance(RLG)，可防止数据被更改或删除。其中，RLC一旦设置了保留，便不提供恢复选项；RLG允许更灵活的保留策略，提供额外的数据保护层。

此外，PPDM与Kubernetes的集成实现了无缝管理，使IT运营和备份管理员能够直接通过Kubernetes API定义和执行数据保护策略。这种集成简化了对复杂的分布式应用程序的保护，并与现代DevOps实践保持一致，通过一种更简化的方法实现以Kubernetes为中心的基础设施中的数据治理、监控和恢复。

PPDM提供广泛的恢复选项，以确保跨不同环境（包括本地和云部署）实现数据弹性和恢复。其功能扩展到多云数据保护，可提供云备份、云中备份、网络恢复和云灾难恢复，从而确保合规性并满足严格的服务级别目标。

值得注意的是，PPDM已经过Quick Recovery验证，支持跨环境和距离快速恢复关键数据，能够使用户在源系统完全恢复之前，从远程站点快速恢复视图和工作负载恢复，并继续运行业务运营。

结 语

PPDM作为戴尔AI工厂的安全基石，提供了强大的数据保护和合规功能，帮助企业保障数据资产安全和高效利用。通过可执行的智能、创新内容和新的洞察，戴尔AI工厂将成为企业AI革命背后强劲的驱动力，帮助企业从容应对挑战，在AI时代蓬勃发展。