過去二十年，數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，深刻改變了人們的生產(chǎn)和生活方式。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟時代最核心的生產(chǎn)要素。移動互聯(lián)網(wǎng)成為社會的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、移動支付已經(jīng)重構(gòu)每一個中國人的生活方式，人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用持續(xù)拓展和深化，有望成為新一代的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已在千行百業(yè)生根發(fā)芽，賦能工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過對數(shù)據(jù)的采集和分析形成智能反饋，推動形成全新的生產(chǎn)制造和服務(wù)體系，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，創(chuàng)造差異化的產(chǎn)品和增值服務(wù)，隨著5G網(wǎng)絡(luò)部署逐漸鋪開，企業(yè)的智能化升級正得到進一步加速。

一、數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，存儲產(chǎn)業(yè)面臨巨大機會

新基建涵蓋了眾多的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施：云計算、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心、智能計算中心等信息基礎(chǔ)設(shè)施，以智能交通、智慧能源為代表的融合基礎(chǔ)設(shè)施。新基建以數(shù)字化為核心，推動產(chǎn)業(yè)向高端化發(fā)展，這個過程必然產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的采集、存儲、分析和歸檔需求。根據(jù)機構(gòu)預(yù)測，到2025年智能終端數(shù)量將達到400億個，全球數(shù)據(jù)總量也將從2020年的44ZB躍升到180ZB，其中30%屬于實時數(shù)據(jù)，75%來自邊緣和終端。

數(shù)據(jù)不僅總量巨大，增長速度也十分驚人，一家智能化的醫(yī)院每天可以生成3TB數(shù)據(jù)，一座智能工廠每天生成1PB數(shù)據(jù)，一座智慧城市每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是250PB。新基建將加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大量新的硬件與應(yīng)用帶來數(shù)據(jù)量快速增長的同時，也讓數(shù)據(jù)類型越來越多樣化。生產(chǎn)、采集和保存盡可能多的數(shù)據(jù)，用于全量分析以洞察先機已成為企業(yè)的共識。海量數(shù)據(jù)蘊含巨大的價值，給存儲系統(tǒng)帶來了前所未有的機會和挑戰(zhàn)。

二、量變引發(fā)質(zhì)變，海量數(shù)據(jù)的管理日益復(fù)雜

隨著網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備增多、數(shù)據(jù)規(guī)模增長，數(shù)據(jù)的分布、流動和處理的模式在發(fā)生變化，企業(yè)計算架構(gòu)隨著技術(shù)和業(yè)務(wù)需求的更新也在不斷演進，新的問題逐漸浮現(xiàn)。

數(shù)據(jù)的時間價值凸顯

數(shù)據(jù)隨時間不斷產(chǎn)生，同時在智能應(yīng)用中持續(xù)迭代計算，從物聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)更附帶了鮮明的時序?qū)傩?。在任何時刻，近期產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和頻繁參與計算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相對更有價值，數(shù)據(jù)在不同歷史階段的使用頻次不同，而總量巨大的數(shù)據(jù)必然需要占用寶貴的存儲空間，因此高性能存儲保存高價值數(shù)據(jù)、常規(guī)存儲保存中等價值數(shù)據(jù)、高性價比存儲空間保存低價值數(shù)據(jù)并綜合考慮數(shù)據(jù)的傳輸成本是合理的介質(zhì)資源分配邏輯，數(shù)據(jù)在不同介質(zhì)之間的存儲、流轉(zhuǎn)和生命周期管理是未來管理者的基礎(chǔ)需求。

混合云存儲的數(shù)據(jù)自由流動

為適應(yīng)競爭激烈的市場環(huán)境，企業(yè)在努力縮短與客戶的距離，大量業(yè)務(wù)向互聯(lián)網(wǎng)化和敏捷化的方向演進，逐漸形成了在公有云部署敏捷業(yè)務(wù)、在私有云存儲核心數(shù)據(jù)的局面，這種公共云和私有云共存的形態(tài)在未來很長時間都會是常態(tài)。因此，如何實現(xiàn)公共云和私有云之間數(shù)據(jù)的自由流動，如何做到業(yè)務(wù)無感知，用戶不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的位置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合、自由遷移和安全合規(guī)非常重要。

云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)管理

萬物互聯(lián)的5G時代，物與物之間的連接將急劇增多，終端數(shù)量增長，數(shù)據(jù)采集渠道更加豐富，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將在網(wǎng)絡(luò)邊緣對數(shù)據(jù)進行計算、存儲、處理和分析，邊緣存儲適用于與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備緊密相關(guān)、數(shù)據(jù)傳輸延遲敏感、數(shù)據(jù)交互次數(shù)多、數(shù)據(jù)傳輸量大的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、無人機、視頻監(jiān)控等。數(shù)據(jù)在云存儲和邊緣存儲之間的流動更趨復(fù)雜，云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)管理能力變得尤為重要。

簡化管理應(yīng)對數(shù)據(jù)中心架構(gòu)變革

企業(yè)計算架構(gòu)處于全方位的變革中，傳統(tǒng)計算能力讓位于虛擬化、云化、容器化和智能化，單一的文件存儲和塊存儲正在被經(jīng)濟高效的軟件定義存儲替代。數(shù)據(jù)中心架構(gòu)變革處在新舊轉(zhuǎn)換期，軟件定義存儲呼嘯而來，傳統(tǒng)存儲仍有存在價值，二者的統(tǒng)一管理將有效降低數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和運維成本。

三、為海量數(shù)據(jù)而生的智能存儲

不同類型的基礎(chǔ)技術(shù)和業(yè)務(wù)需求導(dǎo)致了存儲對數(shù)據(jù)感知能力的差異。塊存儲廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)專有系統(tǒng)中，這類系統(tǒng)要求很高的隨機讀寫性能，因此塊存儲有較強的I/O感知能力，對不同大小數(shù)據(jù)塊（如4KB/8KB/16KB）讀寫能夠感知和加速讀寫。文件存儲通常要兼顧多個應(yīng)用和更多用戶訪問，以文件為單位的讀寫使得文件存儲在一定程度上可以感知內(nèi)容，對不同類型的文件（如文檔、圖片、音頻、視頻）讀寫有對應(yīng)的優(yōu)化手段。

基礎(chǔ)技術(shù)的不同也導(dǎo)致存儲特性的較大差異，塊存儲如同跑車，容量有限但追求極致的速度、穩(wěn)定性和可靠性；文件存儲如同大貨車，容量較大，兼容性好，如果不需要極限性能，可以適用于各種常規(guī)存儲需求；新興的對象存儲如同超大型集裝箱船舶，容量極大，支持海量并發(fā)訪問，內(nèi)置的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可用于識別數(shù)據(jù)的多維度屬性，使得對象存儲可以實現(xiàn)應(yīng)用感知（如某數(shù)據(jù)庫應(yīng)用、某機器視覺的工業(yè)應(yīng)用、某人工智能應(yīng)用的模型訓(xùn)練），并因此針對智能應(yīng)用提供加速能力，甚至將一些在應(yīng)用層處理代價很高的問題卸載到存儲服務(wù)器中解決。

以對象存儲為核心技術(shù)的海量智能存儲，憑借靈活的去中心化架構(gòu)帶來的彈性擴展能力、高并發(fā)訪問等天然優(yōu)勢，消除了容量和性能的約束，輕松支撐EB級規(guī)模，以千萬級IOPS和TB級聚合帶寬滿足高并發(fā)訪問需求，提供多層次多策略的企業(yè)級數(shù)據(jù)保護，加之部署簡單、靈活擴容的特點，逐漸取代傳統(tǒng)存儲，為海量數(shù)據(jù)提供極致容量、極致性能、極致可靠的底層支撐，為工業(yè)應(yīng)用提供智能的數(shù)據(jù)服務(wù)，是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施堅實的數(shù)字底座。

四、全新的數(shù)據(jù)模式需要多元化的數(shù)據(jù)管理

因為數(shù)據(jù)規(guī)模的增長、數(shù)據(jù)來源的泛化、應(yīng)用的容器化，應(yīng)用和數(shù)據(jù)的分布呈多元化發(fā)展，需要有豐富的策略管理日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布和流動模式。

全生命周期自動化管理

數(shù)據(jù)的遷移管理目前主要依靠人力完成，運維人員的經(jīng)驗決定了管理的質(zhì)量，數(shù)據(jù)的容量決定了遷移的效率。智能存儲根據(jù)數(shù)據(jù)訪問頻率以及對數(shù)據(jù)內(nèi)容和上層應(yīng)用的感知，通過策略自動化管理熱溫冷數(shù)據(jù)的流動，解放人力簡化運維。比如在醫(yī)院的PACS影像系統(tǒng)中，近期影像存放在高性能介質(zhì)，三個月以上的中期影像數(shù)據(jù)存放在低成本介質(zhì)，一年以上的影像自動歸檔到藍光存儲或公有云平臺長期保存，兼顧性能和成本需求，數(shù)據(jù)分層效率提升十倍，而且顯著降低管理難度。

混合云存儲的統(tǒng)一管理

出于安全和成本的考量，企業(yè)往往將敏捷業(yè)務(wù)部署在公有云，同時將重要數(shù)據(jù)存放在私有云，以兼顧業(yè)務(wù)靈活和數(shù)據(jù)安全。企業(yè)存儲需要和公有云存儲結(jié)合起來，提供業(yè)務(wù)無感知的數(shù)據(jù)融合和流動。杉巖數(shù)據(jù)和阿里云在這個領(lǐng)域開展了非常有益的合作，作為國內(nèi)第一家支持阿里云OSS云存儲服務(wù)的企業(yè)存儲廠商，企業(yè)客戶將可以實現(xiàn)應(yīng)用和數(shù)據(jù)的靈活部署，應(yīng)用部署地點和數(shù)據(jù)存儲空間不再相互制約，滿足“敏捷-安全-成本”的混合云存儲需求。

總部與分支機構(gòu)間的數(shù)據(jù)匯聚和分發(fā)

云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)管理能力對存儲系統(tǒng)支撐總部與分支機構(gòu)間的數(shù)據(jù)匯聚和分發(fā)至關(guān)重要。跨地域的機構(gòu)內(nèi)數(shù)據(jù)訪問，需要在較低的網(wǎng)絡(luò)帶寬條件下實現(xiàn)較高的讀寫性能、跨區(qū)域的統(tǒng)一文件視圖和異地容災(zāi)能力。為了在相互矛盾的條件下滿足上述需求，企業(yè)智能存儲需要提供一個數(shù)據(jù)同步和分發(fā)架構(gòu)，在存儲層面實現(xiàn)跨區(qū)域集群數(shù)據(jù)的統(tǒng)一命名空間和數(shù)據(jù)流動，通過雙活架構(gòu)提供數(shù)據(jù)災(zāi)難恢復(fù)能力，通過CDN實現(xiàn)總部中心節(jié)點的數(shù)據(jù)分發(fā)，通過分支機構(gòu)的數(shù)據(jù)就近寫入實現(xiàn)總部的數(shù)據(jù)自動匯聚，并通過跨區(qū)域的數(shù)據(jù)調(diào)度簡化應(yīng)用層數(shù)據(jù)共享的復(fù)雜性。

傳統(tǒng)存儲和軟件定義存儲的統(tǒng)一管理

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)整體轉(zhuǎn)向軟件定義，必須考慮新舊設(shè)備綜合利用的需求，軟件定義存儲的部署越來越多，與此同時傳統(tǒng)存儲也將長期存在并在其生命周期中繼續(xù)發(fā)揮作用，通過對異構(gòu)存儲的統(tǒng)一管理整合現(xiàn)有設(shè)備資源可有效保護既有投資。杉巖數(shù)據(jù)已經(jīng)支持對文件存儲設(shè)備的納管，對塊存儲設(shè)備的納管也將根據(jù)客戶和合作伙伴的需求陸續(xù)提供。

五、雙擎驅(qū)動：存儲核心引擎 + 智能數(shù)據(jù)處理引擎

高效支撐海量數(shù)據(jù)的智能存儲，既要立足當下，更要面向未來。杉巖數(shù)據(jù)敏銳地洞察到高效存儲海量小文件（小于500KB）是很多對象存儲客戶的核心需求，長時間寫入以數(shù)十億計的小文件很容易引發(fā)性能降級，在存儲容量利用率較高的時候下降幅度尤為明顯，杉巖數(shù)據(jù)存儲核心引擎通過在分布式負載管理、元數(shù)據(jù)加速、文件合并讀寫等關(guān)鍵技術(shù)的長期投入實現(xiàn)了百億級小文件的性能高度穩(wěn)定，已經(jīng)達到超越行業(yè)30%的水準。

在企業(yè)經(jīng)營活動中，數(shù)據(jù)智能驅(qū)動生產(chǎn)決策，深度挖掘數(shù)據(jù)價值成為剛需。智能存儲不僅僅存放數(shù)據(jù)，更與前端應(yīng)用深度融合，滿足數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)場景的應(yīng)用需求。杉巖智能存儲內(nèi)置了一套智能數(shù)據(jù)處理引擎，對企業(yè)應(yīng)用需要的數(shù)據(jù)處理、快速文件檢索、機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練提供支撐能力，實現(xiàn)智能應(yīng)用的流程精簡，大幅降低了用于智能計算的硬件投入需求，快速提升數(shù)據(jù)處理效率。比如智能數(shù)據(jù)處理引擎提供的圖像處理功能，可以在存儲系統(tǒng)中實現(xiàn)圖片轉(zhuǎn)碼、文件格式轉(zhuǎn)換、視頻抽幀，以節(jié)省容量需求、加速數(shù)據(jù)處理；通過圖像識別和OCR功能，幫助證券公司優(yōu)化AI質(zhì)檢算法，提高質(zhì)檢效率；通過對海量原始數(shù)據(jù)的歸檔、元數(shù)據(jù)加速的快速文件檢索幫助優(yōu)化AI算法，加快機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的迭代速度。

六、海量智能存儲打造新基建數(shù)字底座

新基建為中國的產(chǎn)業(yè)升級清晰地指明了方向，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的廣泛建設(shè)以及隨之產(chǎn)生的新型應(yīng)用需求將帶來了數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，海量數(shù)據(jù)蘊含巨大的價值，在帶來更多機遇的同時，也給傳統(tǒng)的IT基礎(chǔ)設(shè)施帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，更多樣化的數(shù)據(jù)模式、日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理以及高效的數(shù)據(jù)利用對存儲提出了更高的要求，建設(shè)新一代海量智能存儲成為解決這些數(shù)據(jù)應(yīng)用問題的關(guān)鍵，智能存儲必將成為新基建的堅實數(shù)字底座。
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