AI資料中心案例
打造 AI 資料的安全底座：透過 OmniStor 強化大數據傳輸效能與資料治理韌性
“ AI 研發不僅需要強大的算力，更需要安全的資料治理。我們透過 OmniStor 解決了高延遲網路下的傳輸瓶頸，更重要的是，它將『安全』與『效能』整合在同一個平台上。”
在人工智慧與大數據運算時代，資料流動的速度與安全性是決定研發成效的關鍵。大型AI資料運算平台承載著龐大的模型參數、影像及研究數據，若僅依賴傳統傳輸方式，常會受限於網路延遲與資安漏洞。
案例摘要
- 落實零信任治理，強化 AI 資料權限控管，敏感資料不外洩
- 克服網路傳輸瓶頸，並支援自動重試機制，加速 AI 數據傳輸效率與完整性
- 透過完整存取日誌紀錄，符合AI資料合規與稽核需求
客戶簡介
該機關為提供大型計算資源的AI資料中心，致力於人工智慧與雲端運算平台的建置與維運。其服務對象涵蓋國內指標性大專院校、研究機構及新創企業。為因應日益增長的數據交換需求，該中心導入 OmniStor 作為其數據安全管理與高速傳輸的核心平台。
客戶挑戰
在營運大型 AI 平台的過程中，資料管理面臨以下核心痛點：
1. 敏感數據流向的資安疑慮
AI 訓練資料常涉及高度敏感資訊，如關鍵機密與數據。在資料頻繁交換的過程中，若缺乏端對端的加密保護與強大的身分驗證機制，將面臨資料外洩與遭惡意竄改的極高風險。
2. 傳統傳輸協定的效率限制
在 AI 訓練過程中，需要頻繁在不同節點間移轉巨量資料。傳統 TCP 協定在面對跨區域網路或封包遺失時，會產生嚴重的傳輸延遲與速率跌落，導致高昂的算力資源在等待資料傳輸中被浪費。
3. 缺乏統一的資料治理與稽核軌跡
由於AI資料任務繁雜、資料來源眾多，且各專案由不同人員負責，過去缺乏一套能自動記錄「誰在何時使用那些資料」的監控機制，難以符合資安規範對於大數據合規與稽核的要求。
解決方案
為建構安全高效的 AI 研發環境，該中心導入 OmniStor 平台，將資料傳輸與安全治理合而為一。
- 零信任安全架構：保護關鍵科研資產
OmniStor 作為 AI 算力發展中的資料安全整合樞紐，透過身分、檔案與裝置等多重防護設計，確保AI資料在上傳與共享過程中的安全與可控。透過 API Key 認證與 TLS 加密，確保只有獲授權的運算節點或研究員能存取數據，並在傳輸過程中進行端對端加密防護。在傳輸完成後自動進行校驗，確保數據在流動過程中未遭篡改，維護 AI 訓練結果的正確性。
- 高效能傳輸技術：加速 AI 研發工作流
OmniStor同時支援 UDP 與 TCP 多種加速技術，可依網路品質動態調整。實測單一連線可穩定提供 1Gbps 以上的傳輸速率，加速模型參數的同步與大型數據集的加載。具備自動重試與中斷恢復機制，即使在不穩定網路下也能確保大檔案傳輸的完整性。OmniStor 提供完整技術支援，讓 AI 平台節點間的資料流動不再是瓶頸。
- 實現AI資料安全控管的追蹤與監控機制
OmniStor 提供完整存取日誌與稽核軌跡，確保在AI訓練與推論過程中，來源與所有權可被證明，所有行為皆可被完整追蹤與稽核，確保企業在導入 AI 應用的同時，仍能維持一致且可負責的資料治理能力。
導入成果
本次導入為國家級 AI 運算平台奠定了堅實的數位韌性基礎。在效能提升上，克服了長距離傳輸的瓶頸，讓跨單位的科研協作變得更加流暢，顯著縮短了 AI 模型開發的週期。
在安全治理方面，OmniStor 成功將「資料傳輸」納入「資安控管」的框架內。透過詳盡的稽核日誌與加密技術，該中心不僅能確保數據的機密性與完整性，更具備了強大的風險追蹤能力。這套系統目前已成為支持AI研究單位進行資料分析、維護大數據資產安全的關鍵基礎，成功落實了兼顧「高速傳輸」與「資料治理」的智慧防禦體系。
關鍵應用成效
- AI 資料權限控管：針對 AI 資料存取與研究專案，提供細緻的層級式權限治理，確保敏感訓練資料僅限授權與人員使用。
- 卓越傳輸效能：支援 UDP、TCP 及多種加速技術，單一連線傳輸實測達 1Gbps 以上，大幅縮短 PB 級大數據同步時間。
- 高強度資料安全防護：內建 API Key 認證、端對端加密與完整性驗證，確保科研資產在節點間傳遞不受威脅。
- 完善稽核與合規監控：提供詳盡的存取與傳輸日誌，滿足國家級單位對大數據監控與資安合規的嚴格需求。