自2015年，存儲(chǔ)“老大”EMC被Dell收購后，唱衰企業(yè)存儲(chǔ)的論調(diào)就一直存在。尤其是在近幾年，隨著云存儲(chǔ)的興起，傳統(tǒng)存儲(chǔ)更是不斷被打壓，似乎存儲(chǔ)在企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)中的作用越來越不重要了。然而，事實(shí)是否真的如此呢？

在經(jīng)歷了企業(yè)紛紛上云的熱潮后，尤其是一些大中型的企業(yè)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)存儲(chǔ)在企業(yè)IT架構(gòu)中是不可或缺的，是必須存在的。

不僅如此，隨著5G、AI、短視頻等行業(yè)的發(fā)展，存儲(chǔ)技術(shù)在近兩年也迎來了快速的發(fā)展，各種存儲(chǔ)技術(shù)層出不窮，今天我們就來聊聊企業(yè)存儲(chǔ)的那些新技術(shù)。

存儲(chǔ)管理

二十年前部署的存儲(chǔ)，已經(jīng)成為如今企業(yè)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)管理的痛點(diǎn)，應(yīng)用程序被綁定到特定的存儲(chǔ)陣列或服務(wù)器上。

升級(jí)這些設(shè)備，意味著昂貴的硬件成本以及遷移帶來的高風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，為了滿足處理使用高峰的需求，傳統(tǒng)的存儲(chǔ)必須能顧滿足高峰狀態(tài)下的業(yè)務(wù)需求，這就造成了閑時(shí)的資源浪費(fèi)。

隨著操作系統(tǒng)虛擬化，容器、云集成等橫向擴(kuò)展基礎(chǔ)的支持，我們很難了解到底是什么應(yīng)用在占用我們的存儲(chǔ)空間，甚至難以計(jì)算這些應(yīng)用是否具有成本效益，特別是考慮到一些高帶寬應(yīng)用的存在，帶來的挑戰(zhàn)更是錯(cuò)綜復(fù)雜。

未來，我們需要能夠有更好的跨平臺(tái)存儲(chǔ)管理和分析應(yīng)用工具，它們能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)來管理并建議管理員，如何優(yōu)化存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)以獲得性能和成本。

這些應(yīng)用程序?qū)⒘私飧鞣N存儲(chǔ)設(shè)備的成本，通過其執(zhí)行方式、可用性和可靠性，并根據(jù)應(yīng)用程序需求對(duì)這些應(yīng)用的價(jià)值進(jìn)行權(quán)衡，看這個(gè)應(yīng)用是否真的給企業(yè)帶來價(jià)值。

雖然現(xiàn)在存儲(chǔ)管理提供商越來越多，但目前來說，仍然很難滿足企業(yè)尤其是大企業(yè)的需求。未來隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，將助力企業(yè)更充分的管理它們的存儲(chǔ)設(shè)備。

大內(nèi)存服務(wù)器

今年，英特爾等公司推出了非易失性隨機(jī)訪問存儲(chǔ)器（NVRAM），這些存儲(chǔ)器在電源斷電后仍然能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)。

由于NVRAM位于服務(wù)器的內(nèi)存總線上，因此比磁盤或SSD快幾個(gè)數(shù)量級(jí)。但與SSD不同，NVRAM可以作為內(nèi)存字節(jié)或4K存儲(chǔ)塊進(jìn)行訪問。這為系統(tǒng)架構(gòu)師在配置系統(tǒng)時(shí)提供了最大性能和兼容性的靈活性。

NVRAM一個(gè)常見的用例是用于大型內(nèi)存服務(wù)器。例如，最新的Xeon SP（Skylake）服務(wù)器每個(gè)處理器可以支持高達(dá)1.5TB的內(nèi)存，但實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)所需的12個(gè)128GB DIMM成本很高。

相反，英特爾的Optane NVRAM DIMM價(jià)格低至每128GB 625美元，而且功耗也低得多。使用經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的Optane DIMM，可以在內(nèi)存中運(yùn)行大型數(shù)據(jù)庫，從而顯著提高性能。

橫向擴(kuò)展存儲(chǔ)

所有的云供應(yīng)商都使用高度可擴(kuò)展架構(gòu)來存儲(chǔ)數(shù)十億的數(shù)據(jù)。 目前，越來越多的橫向擴(kuò)展技術(shù)開始應(yīng)用到企業(yè)中。

在橫向擴(kuò)展存儲(chǔ)流行之前，企業(yè)往往要購買大量的存儲(chǔ)陣列，以確保將來擴(kuò)展時(shí)能有足夠的磁盤空間。如果后來沒有擴(kuò)展容量或者擴(kuò)展的比預(yù)期的要少的多，那么原先購買的磁盤都會(huì)浪費(fèi)。

有了橫向擴(kuò)展存儲(chǔ)架構(gòu)，在購買磁盤時(shí)就可以量力而行，一旦存儲(chǔ)空間的需求超出預(yù)期，可以添加新的陣列而不會(huì)受到任何限制。

數(shù)據(jù)安全

如今，隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)越來越看重，數(shù)據(jù)的安全性已經(jīng)成為企業(yè)的重點(diǎn)，數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域?qū)⒃谖磥韼啄陜?nèi)進(jìn)行徹底的改變。

隨著歐洲通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）的出臺(tái)，如今人們對(duì)數(shù)據(jù)安全達(dá)到了前所未有的高度，同時(shí)也擴(kuò)大了對(duì)于用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的定義。

企業(yè)必須將用戶個(gè)人的IP地址或cookie數(shù)據(jù)等信息置于和其他用戶機(jī)密數(shù)據(jù)（姓名、地址以及社會(huì)安全號(hào)碼等）相同的保護(hù)等級(jí)。

雖然數(shù)據(jù)安全法規(guī)的出臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是積極的，但由此對(duì)行業(yè)帶來的影響也是巨大的。

物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)這些領(lǐng)域的發(fā)展，依靠著數(shù)據(jù)量來訓(xùn)練，這些領(lǐng)域的發(fā)展將面臨合規(guī)考驗(yàn)，這就需要企業(yè)在滿足數(shù)據(jù)安全合規(guī)的情況下，利用好數(shù)據(jù)，創(chuàng)造價(jià)值。

神經(jīng)處理器

如果您的企業(yè)使用或計(jì)劃使用機(jī)器學(xué)習(xí)，你就需要熟悉神經(jīng)處理器。神經(jīng)處理器是大規(guī)模并行算術(shù)邏輯單元，針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的模型進(jìn)行了優(yōu)化。

如今，神經(jīng)處理器越來越普遍，所有云供應(yīng)商都在試圖創(chuàng)建了自己的神經(jīng)處理器，例如Apple Watch中有神經(jīng)處理器的應(yīng)用。谷歌的阿法狗中也有神經(jīng)處理器的應(yīng)用，TensorFlow加速器每秒可以運(yùn)行90萬億次。

那么神經(jīng)處理器對(duì)存儲(chǔ)的需求是什么？帶寬。

在實(shí)時(shí)應(yīng)用中，例如在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛和在線安全中，神經(jīng)處理器需要盡可能快地提供的數(shù)據(jù)，因此帶寬很重要。同時(shí)值得注意的是，除了帶寬，在提供數(shù)據(jù)時(shí)還要盡可能少地延遲，以便盡快完成所需的數(shù)學(xué)運(yùn)算。

基于存儲(chǔ)的計(jì)算

隨著邊緣和數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，將數(shù)據(jù)移動(dòng)到處理器計(jì)算越來越困難。相反，處理正在轉(zhuǎn)移到存儲(chǔ)。

這個(gè)概念目前被HPE，Dell / EMC和NGD Systems標(biāo)記為智能存儲(chǔ)，并開始逐漸應(yīng)用到他們的存儲(chǔ)設(shè)備中，通過內(nèi)置于存儲(chǔ)陣列控制器中的優(yōu)化，可以管理磁盤延遲或訪問模式的問題，我們稱之為存儲(chǔ)智能。

隨著快速和廉價(jià)的神經(jīng)處理器的出現(xiàn)，以及用于機(jī)器學(xué)習(xí)的足夠的數(shù)據(jù)庫，智能存儲(chǔ)在很大程度上可以被訓(xùn)練成自我管理。除此之外，智能數(shù)據(jù)池也可以使用深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行管理，優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)備的應(yīng)用。

如今，數(shù)據(jù)中心計(jì)算時(shí)代已經(jīng)來臨，全球有45億臺(tái)的計(jì)算設(shè)備在使用，尤其是大量移動(dòng)設(shè)備的使用，將產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)也正逐漸成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)武器。

通過存儲(chǔ)設(shè)備，保存數(shù)據(jù)，通過分析工具，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，這一趨勢(shì)將在未來不斷的持續(xù)下去。

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