人工智能（ai）数据存储的方式主要有三种：
1. 分布式文件系统（distributed file systems）：
分布式文件系统是用于存储和管理大量数据的系统，它允许多个计算机节点共享和访问数据。这种存储方式通常使用网络连接，使得数据可以跨多个地理位置进行存储和访问。分布式文件系统的优点包括高可用性、可扩展性和容错性。例如，google cloud storage、amazon s3和azure blob storage等都是常见的分布式文件系统。
2. 对象存储（object storage）：
对象存储是一种基于对象的存储服务，它将数据以二进制对象的形式存储在服务器上。这些对象可以包含元数据（如文件名、大小、创建时间等），并且可以根据需要被分割成更小的块。对象存储的优点包括高速读写、高吞吐量和低延迟。例如，amazon s3和microsoft azure blob storage都是流行的对象存储服务。
3. 数据库（databases）：
数据库是用于存储结构化数据（如表格、关系等）的系统。它们提供了数据查询、事务处理和数据完整性等功能。数据库通常具有严格的数据模型和结构，以及复杂的查询语言。数据库的优点包括数据一致性、安全性和可维护性。例如，mysql、postgresql、oracle和sql server等都是常见的关系型数据库。
除了上述三种主要的存储方式外，还有一些其他的数据存储技术，如云存储（cloud storage）、大数据存储（big data storage）、分布式计算框架（distributed computing frameworks）等。这些技术各有优缺点，适用于不同的应用场景和需求。
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