隨著今年全球互聯設備總量達到550億臺,對于存儲的需求也達到了前所未有的境地。從近日三星可能開展CXL租賃等傳聞來看,與云化運維一樣,存儲即服務這一概念正在逐漸成為現實,加上AI技術與存儲技術的融合,以及NVMe閃存的發展,企業存儲產業即將在下一個十年迎來新的巨變。
存儲服務將開啟下一個十年
根據慧與首席技術官張楠的說法,從2000到2010年,存儲行業的大趨勢主要在硬件上,比如服務器、存儲、數據容災和備份等等。而到了2011至2020年,隨著超算、軟件、定義、融合與虛擬化的興起,存儲市場的發展變得緩慢,復雜性增加,數據孤島誕生的同時風險也逐步提升。
而存儲的下一個十年則轉向了服務化,通過存儲服務實現更快的速度、更智能的服務以及云化的用戶體驗。根據IDC、Gartner和慧與的統計數據,到2024年,用于基礎設施、基礎設施軟件、應用軟件和業務流程外包的IT支出中,將有45%以上的傳統解決方案被云化服務替代。
以慧與的HPE GreenLake存儲服務為例,該服務將存儲部署時間縮減了75%,通過減少非計劃停機將風險降低了85%。在TCO成本上也節省了30%到40%,因為硬件成本減少了,所需的機房空間占用也減少了,因此能耗和運維成本也就一并降低了。
AI主動發現存儲管理的問題
考慮存儲需求發生的劇變,數據管理上的問題同樣愈發明顯。往往在閃存數據管理中,80%的問題都是簡單常見的問題,只需付出20%的代價就能悉數解決。可仍有20%的問題屬于復雜的特定問題,為了定位這類問題,需要投入大量的人力、物力和時間,需要耗費幾天乃至幾周去排查,從而耗費80%的代價。
我們知道AI已經成了不少服務的主要驅動力,存儲服務也不例外。當下存儲服務中的AI可以幫助用戶主動發現問題,在人為察覺到問題之前就將其解決。而且現有的人工智能已經不再需要聯網大數據的支撐,在離線運行下也能幫助用戶判斷存儲性能的天花板。
比如慧與打造的智慧中樞,這套AI系統可以判斷存儲設備的實時可用空間,以及資源利用占比的實時數據,從而判斷出存儲性能的天花板,對存儲硬件資源的分配情況實時把控。AI也會根據不同時期的空間和性能預判,來決定數據應該存放在哪個存儲容器上。
存儲協議已經開始轉變
過去主流存儲介質基本都是基于SCSI這一協議,面向的是小型計算機系統,而且主要設備也都是機械硬盤。但隨著時間推移,如今所有用戶幾乎都用上了閃存,SCSI的短板也就被無限放大了,SCSI的單隊列設計對成了最大的性能瓶頸。
正因如此,NVMe的出現為存儲行業帶來了新的解決方案,提供了多通道的并行隊列,隊列深度也達到了64K,實現了更好的IOPS性能。為此,我們也看到越來越多的企業存儲服務供應商,開始在外置存儲上布局NVMe over Fabric(NVMe oF)這一數據通路協議。
雖然NVMe存在如此多的優勢,但從成熟度的角度來看,仍處于一個較為初級的階段,哪怕是已經落地的場景也主要是邊緣系統。這都要歸結于操作系統支持上的限制,NVMe目前也只能考慮在Linux上搭建環境,因為Windows、UNIX和VMware等對NVMe oF的支持都相當有限。張楠預計一到兩年后,等到NVMe成熟后,才會有更多的用戶去采用這一技術,目前來說絕大多數廠商還是處于測試或觀望階段。
小結
其實做好存儲的目的還是為了追求更完善的數據管理,正如慧與在全球中型與大型企業中調查獲得的結果一樣,數據優先型的領導者在市場上擊敗競爭對手的可能性是其他組織的20倍,也能更大程度地降低風險。因此,數據轉型是大中型企業的必經之路,而新興的存儲技術和云化服務將成為這條路上最省力的工具。
存儲服務將開啟下一個十年
根據慧與首席技術官張楠的說法,從2000到2010年,存儲行業的大趨勢主要在硬件上,比如服務器、存儲、數據容災和備份等等。而到了2011至2020年,隨著超算、軟件、定義、融合與虛擬化的興起,存儲市場的發展變得緩慢,復雜性增加,數據孤島誕生的同時風險也逐步提升。
而存儲的下一個十年則轉向了服務化,通過存儲服務實現更快的速度、更智能的服務以及云化的用戶體驗。根據IDC、Gartner和慧與的統計數據,到2024年,用于基礎設施、基礎設施軟件、應用軟件和業務流程外包的IT支出中,將有45%以上的傳統解決方案被云化服務替代。
以慧與的HPE GreenLake存儲服務為例,該服務將存儲部署時間縮減了75%,通過減少非計劃停機將風險降低了85%。在TCO成本上也節省了30%到40%,因為硬件成本減少了,所需的機房空間占用也減少了,因此能耗和運維成本也就一并降低了。
AI主動發現存儲管理的問題
考慮存儲需求發生的劇變,數據管理上的問題同樣愈發明顯。往往在閃存數據管理中,80%的問題都是簡單常見的問題,只需付出20%的代價就能悉數解決。可仍有20%的問題屬于復雜的特定問題,為了定位這類問題,需要投入大量的人力、物力和時間,需要耗費幾天乃至幾周去排查,從而耗費80%的代價。
我們知道AI已經成了不少服務的主要驅動力,存儲服務也不例外。當下存儲服務中的AI可以幫助用戶主動發現問題,在人為察覺到問題之前就將其解決。而且現有的人工智能已經不再需要聯網大數據的支撐,在離線運行下也能幫助用戶判斷存儲性能的天花板。
比如慧與打造的智慧中樞,這套AI系統可以判斷存儲設備的實時可用空間,以及資源利用占比的實時數據,從而判斷出存儲性能的天花板,對存儲硬件資源的分配情況實時把控。AI也會根據不同時期的空間和性能預判,來決定數據應該存放在哪個存儲容器上。
存儲協議已經開始轉變
過去主流存儲介質基本都是基于SCSI這一協議,面向的是小型計算機系統,而且主要設備也都是機械硬盤。但隨著時間推移,如今所有用戶幾乎都用上了閃存,SCSI的短板也就被無限放大了,SCSI的單隊列設計對成了最大的性能瓶頸。
正因如此,NVMe的出現為存儲行業帶來了新的解決方案,提供了多通道的并行隊列,隊列深度也達到了64K,實現了更好的IOPS性能。為此,我們也看到越來越多的企業存儲服務供應商,開始在外置存儲上布局NVMe over Fabric(NVMe oF)這一數據通路協議。
雖然NVMe存在如此多的優勢,但從成熟度的角度來看,仍處于一個較為初級的階段,哪怕是已經落地的場景也主要是邊緣系統。這都要歸結于操作系統支持上的限制,NVMe目前也只能考慮在Linux上搭建環境,因為Windows、UNIX和VMware等對NVMe oF的支持都相當有限。張楠預計一到兩年后,等到NVMe成熟后,才會有更多的用戶去采用這一技術,目前來說絕大多數廠商還是處于測試或觀望階段。
小結
其實做好存儲的目的還是為了追求更完善的數據管理,正如慧與在全球中型與大型企業中調查獲得的結果一樣,數據優先型的領導者在市場上擊敗競爭對手的可能性是其他組織的20倍,也能更大程度地降低風險。因此,數據轉型是大中型企業的必經之路,而新興的存儲技術和云化服務將成為這條路上最省力的工具。
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