戴尔科技创新推动存储升级，加速数据价值释放

这是1956年

历史上第一个机械硬盘

它的重量超过一吨

拥有“高达”5MB的容量

且每MB的价格“仅”为7万元人民币

这是2024年

市面上一块普普通通的固态硬盘

它有一张银行卡般大小

容量高达2TB，价格仅售600元

自诞生以来，数据存储的成本一直在稳步下降。根据分析机构Our World in Data在《计算机内存和存储的历史价格》中的研究显示，过去二十年，数据存储成本下降了至少90%。2000年初，购买1GB的存储容量要花费上千元人民币，而现在只需几块钱，并且这一趋势将持续下去……

存储的价格为什么下降这么快？

先别急着回答，原因其实有很多

摩尔定律

降低数据存储成本的主要因素就是摩尔定律。英特尔联合创始人戈登·摩尔提出的这一观察结果指出，微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。Robert E. Fontana, Jr. Gary M. Decad对内存存储组件的研究表明，处理能力的指数级增长，导致计算机硬件成本相应下降，这包括机械硬盘 (HDD) 和固态硬盘 (SSD) 等设备，使得企业能够存储比以往更多的数据。

云存储的效率

云存储在降低数据存储成本方面也发挥了重要作用。云存储提供商可凭借规模优势，批量购买存储硬件，然后以较低的成本提供给企业。此外，不断创新的存储技术，又进一步提高了存储系统的效率，使得更低的存储成本得以传递给客户。

各种数据库类型

除了SQL数据库之外，NoSQL数据库的兴起也推动了数据存储成本的下降。传统的关系数据库旨在存储结构化数据，即以固定格式组织的数据。然而，如今企业收集的大部分数据都是非结构化的。

NoSQL数据库旨在存储非结构化数据。MongoDB的文章《什么是NoSQL？》指出，它们具有高度灵活性和可扩展性，它们可以以多种格式存储数据，并且有利于敏捷开发、微服务和实时流式传输等项目。这使得它们成为存储当今企业收集的大量非结构化数据的理想选择。

更低存储成本

催生了更广泛应用

如同戴尔科技集团董事长兼CEO Michael Dell所言：“如果把AI比作火箭，数据就是燃料”。

数据存储成本的下降，对各种规模的企业乃至全球都产生了深远影响。企业现在可以以非常低的成本存储各种数据，包括客户交易、社交媒体数据、传感器数据等，同时又能从这些数据中获取有价值的见解并做出更明智的决策。

数据存储的可负担性也导致了大数据分析的兴起，随着更经济实惠的数据存储选项的出现，数据分析变得更加广泛。同样，这一趋势也改变了人工智能等技术的使用方式，企业可通过庞大的数据训练更复杂的AI模型，从而在更广泛的场景中部署AI，从智能制造到个性化营销，进而推动业务创新与效率提升。

戴尔科技创新推动存储升级

加速数据价值释放

数据存储成本的下降，不仅归功于硬盘技术的不断突破，也离不开IT厂商的持续推动。例如戴尔科技在存储系统领域持续的软硬件创新，也为企业用户进一步降低存储成本发挥了功劳。

在存储系统方面，早在去年，戴尔科技就在其横向扩展NAS存储PowerScale上率先引入了QLC SSD，助力用户进一步降低全闪存储的整体TCO，同时也希望能够更好地助力行业客户，解决海量非结构化数据所面临的实时分析等挑战，由此释放数据潜能，从而加速企业的数字化转型。

今年，戴尔进一步在其存储家族中扩大QLC的使用。新推出的中端存储PowerStore 3200Q，除了拥有与PowerStore 3200T相同的性能以及企业级功能之外，最特别之处就是采用QLC SSD，在降低总体成本的同时，又能兼顾性能与低延迟。使得企业在数据激增的背景下，仍能保持存储系统的高效运转。

除了硬件创新，戴尔在软件层面也持续发力，通过强大的数据服务帮助用户进一步降低存储成本。例如，在最新的PowerStore OS 4.0中，数据缩减率从原先的4:1提升到了5:1。这意味着每瓦特有效字节数提高多达28%，大幅提升了存储效率。

以PowerStore 3200Q的最小配置为例，搭载11个15.36 TB的NVMe QLC SSD，通过5:1的数据缩减率保证，可提供高达529TB的有效容量。

此外，戴尔高端存储PowerMax也展现了其在存储技术领域的领导地位。PowerMax除了为开放系统提供5:1的数据缩减保障，更在业界率先推出为大型机数据提供3:1数据缩减保障，与之前的阵列相比，全新型号的每瓦特性能提高达2.8倍，节省20.7万美元的电力成本，同时将温室气体排放量减少多达82%。

结 语

数据存储成本的持续下降，正在深刻改变企业和社会对数据的利用方式。从摩尔定律带来的硬件性能提升、到云存储和NoSQL数据库等新技术的普及，再到IT厂商如戴尔科技在存储系统上的持续创新，这些因素共同推动了数据存储的可负担性和高效性。展望未来，数据存储的成本势必会进一步降低，由此释放出更大的数据价值，将成为驱动企业创新和社会进步的关键力量。