随着今年全球互联设备总量达到550亿台,对于存储的需求也达到了前所未有的境地。从近日三星可能开展CXL租赁等传闻来看,与云化运维一样,存储即服务这一概念正在逐渐成为现实,加上AI技术与存储技术的融合,以及NVMe闪存的发展,企业存储产业即将在下一个十年迎来新的巨变。
存储服务将开启下一个十年
根据慧与首席技术官张楠的说法,从2000到2010年,存储行业的大趋势主要在硬件上,比如服务器、存储、数据容灾和备份等等。而到了2011至2020年,随着超算、软件、定义、融合与虚拟化的兴起,存储市场的发展变得缓慢,复杂性增加,数据孤岛诞生的同时风险也逐步提升。
而存储的下一个十年则转向了服务化,通过存储服务实现更快的速度、更智能的服务以及云化的用户体验。根据IDC、Gartner和慧与的统计数据,到2024年,用于基础设施、基础设施软件、应用软件和业务流程外包的IT支出中,将有45%以上的传统解决方案被云化服务替代。
以慧与的HPE GreenLake存储服务为例,该服务将存储部署时间缩减了75%,通过减少非计划停机将风险降低了85%。在TCO成本上也节省了30%到40%,因为硬件成本减少了,所需的机房空间占用也减少了,因此能耗和运维成本也就一并降低了。
AI主动发现存储管理的问题
考虑存储需求发生的剧变,数据管理上的问题同样愈发明显。往往在闪存数据管理中,80%的问题都是简单常见的问题,只需付出20%的代价就能悉数解决。可仍有20%的问题属于复杂的特定问题,为了定位这类问题,需要投入大量的人力、物力和时间,需要耗费几天乃至几周去排查,从而耗费80%的代价。
我们知道AI已经成了不少服务的主要驱动力,存储服务也不例外。当下存储服务中的AI可以帮助用户主动发现问题,在人为察觉到问题之前就将其解决。而且现有的人工智能已经不再需要联网大数据的支撑,在离线运行下也能帮助用户判断存储性能的天花板。
比如慧与打造的智慧中枢,这套AI系统可以判断存储设备的实时可用空间,以及资源利用占比的实时数据,从而判断出存储性能的天花板,对存储硬件资源的分配情况实时把控。AI也会根据不同时期的空间和性能预判,来决定数据应该存放在哪个存储容器上。
存储协议已经开始转变
过去主流存储介质基本都是基于SCSI这一协议,面向的是小型计算机系统,而且主要设备也都是机械硬盘。但随着时间推移,如今所有用户几乎都用上了闪存,SCSI的短板也就被无限放大了,SCSI的单队列设计对成了最大的性能瓶颈。
正因如此,NVMe的出现为存储行业带来了新的解决方案,提供了多通道的并行队列,队列深度也达到了64K,实现了更好的IOPS性能。为此,我们也看到越来越多的企业存储服务供应商,开始在外置存储上布局NVMe over Fabric(NVMe oF)这一数据通路协议。
虽然NVMe存在如此多的优势,但从成熟度的角度来看,仍处于一个较为初级的阶段,哪怕是已经落地的场景也主要是边缘系统。这都要归结于操作系统支持上的限制,NVMe目前也只能考虑在Linux上搭建环境,因为Windows、UNIX和VMware等对NVMe oF的支持都相当有限。张楠预计一到两年后,等到NVMe成熟后,才会有更多的用户去采用这一技术,目前来说绝大多数厂商还是处于测试或观望阶段。
小结
其实做好存储的目的还是为了追求更完善的数据管理,正如慧与在全球中型与大型企业中调查获得的结果一样,数据优先型的领导者在市场上击败竞争对手的可能性是其他组织的20倍,也能更大程度地降低风险。因此,数据转型是大中型企业的必经之路,而新兴的存储技术和云化服务将成为这条路上最省力的工具。
存储服务将开启下一个十年
根据慧与首席技术官张楠的说法,从2000到2010年,存储行业的大趋势主要在硬件上,比如服务器、存储、数据容灾和备份等等。而到了2011至2020年,随着超算、软件、定义、融合与虚拟化的兴起,存储市场的发展变得缓慢,复杂性增加,数据孤岛诞生的同时风险也逐步提升。
而存储的下一个十年则转向了服务化,通过存储服务实现更快的速度、更智能的服务以及云化的用户体验。根据IDC、Gartner和慧与的统计数据,到2024年,用于基础设施、基础设施软件、应用软件和业务流程外包的IT支出中,将有45%以上的传统解决方案被云化服务替代。
以慧与的HPE GreenLake存储服务为例,该服务将存储部署时间缩减了75%,通过减少非计划停机将风险降低了85%。在TCO成本上也节省了30%到40%,因为硬件成本减少了,所需的机房空间占用也减少了,因此能耗和运维成本也就一并降低了。
AI主动发现存储管理的问题
考虑存储需求发生的剧变,数据管理上的问题同样愈发明显。往往在闪存数据管理中,80%的问题都是简单常见的问题,只需付出20%的代价就能悉数解决。可仍有20%的问题属于复杂的特定问题,为了定位这类问题,需要投入大量的人力、物力和时间,需要耗费几天乃至几周去排查,从而耗费80%的代价。
我们知道AI已经成了不少服务的主要驱动力,存储服务也不例外。当下存储服务中的AI可以帮助用户主动发现问题,在人为察觉到问题之前就将其解决。而且现有的人工智能已经不再需要联网大数据的支撑,在离线运行下也能帮助用户判断存储性能的天花板。
比如慧与打造的智慧中枢,这套AI系统可以判断存储设备的实时可用空间,以及资源利用占比的实时数据,从而判断出存储性能的天花板,对存储硬件资源的分配情况实时把控。AI也会根据不同时期的空间和性能预判,来决定数据应该存放在哪个存储容器上。
存储协议已经开始转变
过去主流存储介质基本都是基于SCSI这一协议,面向的是小型计算机系统,而且主要设备也都是机械硬盘。但随着时间推移,如今所有用户几乎都用上了闪存,SCSI的短板也就被无限放大了,SCSI的单队列设计对成了最大的性能瓶颈。
正因如此,NVMe的出现为存储行业带来了新的解决方案,提供了多通道的并行队列,队列深度也达到了64K,实现了更好的IOPS性能。为此,我们也看到越来越多的企业存储服务供应商,开始在外置存储上布局NVMe over Fabric(NVMe oF)这一数据通路协议。
虽然NVMe存在如此多的优势,但从成熟度的角度来看,仍处于一个较为初级的阶段,哪怕是已经落地的场景也主要是边缘系统。这都要归结于操作系统支持上的限制,NVMe目前也只能考虑在Linux上搭建环境,因为Windows、UNIX和VMware等对NVMe oF的支持都相当有限。张楠预计一到两年后,等到NVMe成熟后,才会有更多的用户去采用这一技术,目前来说绝大多数厂商还是处于测试或观望阶段。
小结
其实做好存储的目的还是为了追求更完善的数据管理,正如慧与在全球中型与大型企业中调查获得的结果一样,数据优先型的领导者在市场上击败竞争对手的可能性是其他组织的20倍,也能更大程度地降低风险。因此,数据转型是大中型企业的必经之路,而新兴的存储技术和云化服务将成为这条路上最省力的工具。
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