与传统业务场景相比，大模型对数据存储资源的需求有哪些相同与不同之处？

相同之处：
1、存储容量：无论是传统业务还是大模型，都需要一定规模的存储容量来存储数据。
2、读取性能：在许多应用中，快速的数据读取速度是必要的，无论是传统业务还是大模型。
3、数据一致性和完整性需求：无论是传统业务还是大模型，都需要保证数据的准确性和完整性，以避免数据错误或不一致导致的问题。
主要区别在以下方面：
1、数据类型：传统业务通常处理结构化数据，大模型需要处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。需要不同类型的存储解决方案，如对象存储或分布式文件系统。
2、计算资源：大模型处理的数据量较大，需要更多的计算资源。对存储的性能需求增加，需要更高的I/O吞吐量、更快的处理速度等。
3、数据备份：由于大模型需要处理大量数据，考虑到数据备份的成本和数据本身的价值，需要针对不同价值的数据制定不同的备份策略，以权衡数据的可用性和成本。