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人類喜歡“存”東西

著名喜劇演員 George Carlin

曾在他的一場演出中說過這樣一句話：

“房子只是一個在你外出時儲藏你現(xiàn)有東西的地方，然后你可以帶更多的東西回來。”

你的數(shù)據(jù)中心的存儲戰(zhàn)略，是否也是如此?

2018接近尾聲，是時候集中處理企業(yè)的“存”貨了

以下8個2018年突出的存儲發(fā)展趨勢

幫你看看下一步怎么“存“

1.人工智能

現(xiàn)在，很難連續(xù)看電視幾小時而沒有看到任何一條有關AI的商業(yè)廣告。認知分析是 AI 的支柱，而存儲技術對于這一領域也不陌生。許多制造商正在利用大數(shù)據(jù)分析的強大功能，使其產(chǎn)品變得與眾不同。這種與眾不同使制造商能夠立刻建立一種機制，為客戶帶來業(yè)務影響和變革。

AI 將帶來巨大的商機，既可以大大簡化操作，也可以實現(xiàn)非常復雜的手動任務的自動化。也就是說，利用從 AI 中“學到的知識”，復雜的手動任務會變得更容易維護。公司在其產(chǎn)品中使用 AI 時，始終應該考慮制造商的發(fā)展方向。該發(fā)展方向將會改變游戲規(guī)則。

2.閃存

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閃存目前正獲得大規(guī)模的應用。SSD 的特征包括減少管理、數(shù)據(jù)保護和安全性、能源和空間節(jié)省，以及更高的性能。

有關閃存的一大趨勢是許多技術會直接內(nèi)置于設備中，比如存儲聯(lián)合和自動化、基于策略的供應，以及與云的集成。數(shù)據(jù)中心主管最關心的問題之一是成本，閃存將通過提供比傳統(tǒng)存儲形式更顯著的能源和制冷成本節(jié)省，在成本節(jié)省領域提供幫助。

3.預測存儲分析

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預測存儲分析最終將超越傳統(tǒng)的存儲監(jiān)控形式。越來越多的制造商將海量數(shù)據(jù)轉化為各種形式的運營分析，以便更好地指導數(shù)據(jù)中心內(nèi)的決策制定。根據(jù)實時分析來了解存儲設備的行為，這使得數(shù)據(jù)中心能夠更有效地利用設備，制定關于存儲的購買和未來需求的更好決策。這對云應用特別有用，因為它使云數(shù)據(jù)中心能夠更好地了解需求。

4.大數(shù)據(jù)分析

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到2020年，預計約有 60-70% 的《財富》2000 強公司將在其組織中利用某種形式的大數(shù)據(jù)分析。這會導致需要更多的存儲設備和相關技術來處理和存儲此數(shù)據(jù)。

一種稱為非易失性存儲器 (NVMe) 的技術，在 SSD 中利用了主機的 PCI Express 總線。這項技術可以提高性能和降低延遲。使用 NVMe 會讓閃存技術性能得到進一步提升，因為它利用了 SSD 的大規(guī)模并行化。這項技術還有助于保持高帶寬，使企業(yè)能夠處理大量命令和隊列。由于使用戶能夠以閃電般的速度處理大量存儲數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析將這項技術提升到了新的高度。

5.物聯(lián)網(wǎng)

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物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 數(shù)據(jù)給存儲環(huán)境造成了很大的壓力。該數(shù)據(jù)是必須收集的數(shù)據(jù)。它們不是核心數(shù)據(jù)，而是邊緣數(shù)據(jù)或在邊緣收集和利用的數(shù)據(jù)。想想從 WiFi 設備生成的數(shù)據(jù)，比如智能恒溫器、語音激活助手、家庭自動化和安全系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包含大量關于客戶使用情況的數(shù)據(jù)。例如，我擁有我家的自動化數(shù)據(jù)，有大量數(shù)據(jù)可供編程使用。

制造商正在探索如何利用這些數(shù)據(jù)，從行為使用角度獲得他們想要的信息。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對新產(chǎn)品創(chuàng)新和產(chǎn)品線的差異化非常有用。最終，IoT 數(shù)據(jù)將擴大典型存儲環(huán)境的邊界。

6.去中心化計算

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將計算能力從 CPU 的中心位置移出，這是多年來的一個明顯趨勢。這是指數(shù)據(jù)的分布式處理和處理功能的去中心化運動。這樣就可以將可在系統(tǒng)的其他位置處理的工作負載移出。要促進存儲領域中的這項運動，必須考慮數(shù)據(jù)的存儲位置(即企業(yè)內(nèi)部、網(wǎng)絡邊緣的設備上或云中)。

面對如此多的數(shù)據(jù)，帶寬可能是一個問題，這進而促使處理能力朝更接近數(shù)據(jù)的位置移動。新技術的發(fā)展催生了新的、更強大、更節(jié)能的 CPU。其他技術也促進了計算資源向數(shù)據(jù)位置的遷移。

7.云存儲戰(zhàn)略

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就像大型機能夠通過 Global Data Parallel Sysplex (GDPS) 和 Metro Mirroring 避免自身宕機一樣，利用多云存儲戰(zhàn)略可以保護企業(yè)避免數(shù)據(jù)導致的宕機和數(shù)據(jù)丟失。越來越多的企業(yè)開始利用混合交付模型，將其數(shù)據(jù)存儲在許多云中。

這是一個利用了靈活存儲技術的系統(tǒng)，它通過利用跨公有、私有和混合云位置的數(shù)據(jù)，大大提高了企業(yè)的效率。這樣做還可以通過多云存儲戰(zhàn)略來增加對數(shù)據(jù)的訪問。

8.超融合存儲

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人們越來越關注使用輔助存儲來優(yōu)化主要存儲容量。利用輔助存儲設備可以釋放主存儲的壓力，使其他應用程序更容易訪問數(shù)據(jù)。此戰(zhàn)略還使組織能夠更有效地利用舊數(shù)據(jù)進行重要分析。

通過利用超融合存儲基礎架構，企業(yè)能夠獲得自建基礎架構無法提供的靈活性和便利性。盡管超融合戰(zhàn)略的成本確實更高，但其潛在收益遠遠超過這些額外成本的價值。例如，在需要同時考慮性能和成本參數(shù)的情況下,可以使用自動存儲分級 (AST) 在各種形式的磁盤存儲之間移動數(shù)據(jù)。

本文作者：

Patrick Stanard，IBM 全球信息科技服務部的大型機集成架構師。他在業(yè)界有 35 年專業(yè)經(jīng)驗，曾擔任過系統(tǒng)程序員、開發(fā)人員、經(jīng)理、業(yè)務部門主管、附屬教員和運營總監(jiān)等職位。