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人工智能驅(qū)動(dòng)的存儲(chǔ)在即用即付中飛速增長

存儲(chǔ)長期以來被認(rèn)為是數(shù)據(jù)中心中一個(gè)發(fā)展有點(diǎn)遲緩卻充滿創(chuàng)新挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。而現(xiàn)在這種情況有所改變,在過去的十年里,從云存儲(chǔ)服務(wù)到企業(yè)級(jí)全閃存陣列,存儲(chǔ)技術(shù)有了一次又一次的突破。企業(yè)希望存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算的連接更緊密,供應(yīng)商采用超融合基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行響應(yīng)。制造商發(fā)現(xiàn)存儲(chǔ)器芯片上的空間不足,因此在垂直方向上增加了更多的存儲(chǔ)層,推出了3D NAND內(nèi)存。

隨著混合云基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用和過去幾年的人工智能浪潮,存儲(chǔ)市場的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)再次發(fā)生了變化。這些趨勢(shì)推動(dòng)了智能存儲(chǔ)的興起:存儲(chǔ)硬件和服務(wù)的組合利用遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)收集和人工智能來主動(dòng)管理其環(huán)境,無論是在內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心還是在云端。

現(xiàn)在,智能存儲(chǔ)正從另一個(gè)不可阻擋的趨勢(shì)中獲得更大的動(dòng)力:基于消費(fèi)的IT。

更加智能的存儲(chǔ)

智能存儲(chǔ)不僅僅是一個(gè)信息存儲(chǔ)庫,還可以主動(dòng)提供洞察力,幫助企業(yè)確保在需要的時(shí)間和地點(diǎn)提供數(shù)據(jù)。例如,它可以識(shí)別整個(gè)環(huán)境中的性能瓶頸,并檢測(cè)安全威脅或季節(jié)性使用峰值等變化,并發(fā)出警報(bào),以便組織能夠及時(shí)采取措施。

智能存儲(chǔ)是:

人工智能驅(qū)動(dòng)。遙測(cè)監(jiān)控來自API和管理接口的數(shù)據(jù),以及來自存儲(chǔ)設(shè)備本身的數(shù)據(jù)。高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠?qū)Νh(huán)境中的正常情況進(jìn)行建模,從而能夠檢測(cè)和解決異常情況。智能存儲(chǔ)可以應(yīng)用預(yù)測(cè)分析來解決管理人員甚至還不知道的許多潛在問題。對(duì)于其他問題,分析和建議引擎提供自動(dòng)指導(dǎo),詳細(xì)說明問題并建議解決問題的措施,即使問題的根源在存儲(chǔ)設(shè)備之外。

為云而建。通過本地云集成,智能存儲(chǔ)簡化了多云管理、協(xié)調(diào)和自動(dòng)化,在公共云和私有云之間無縫連接。組織可以將生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、輔助數(shù)據(jù)或備份數(shù)據(jù)中的任何工作負(fù)載移動(dòng)到云中,或者根據(jù)需要從公共云中返回?cái)?shù)據(jù)。開放的云本地API支持與一系列云自動(dòng)化和DevOps生態(tài)系統(tǒng)參與者的產(chǎn)品集成,幫助用戶快速開發(fā)新服務(wù)。智能存儲(chǔ)中的咨詢專業(yè)知識(shí)和云計(jì)算管理工具有助于用戶避免與公共云計(jì)劃相關(guān)的隱藏成本和超支。

作為服務(wù)提供。組織可以選擇最適合業(yè)務(wù)需求的存儲(chǔ),無論是閃存還是混合存儲(chǔ)用于塊、文件或?qū)ο蟠鎯?chǔ)。硬件安裝在組織的數(shù)據(jù)中心,但所有權(quán)仍由提供商保留。組織可以根據(jù)預(yù)測(cè)的需求獲得本地容量緩沖,以及支持、管理和(可選)操作所需的服務(wù)。如果需要額外的容量,可以按需添加,并在不再需要時(shí)再將其縮小。組織只需為使用的內(nèi)容付費(fèi)、硬件、軟件和服務(wù)都將匯總到一個(gè)月的賬單中。

基于云計(jì)算經(jīng)濟(jì)的本地存儲(chǔ)

第三個(gè)特性為混合云世界中的智能存儲(chǔ)提供了巨大的動(dòng)力。根據(jù)IDC公司的研究,到2020年,數(shù)據(jù)中心基于消費(fèi)的采購將占企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施支出的40%。智能存儲(chǔ)是一種真正的基于消費(fèi)的模式,為組織提供預(yù)存儲(chǔ)類似云計(jì)算的體驗(yàn)。

企業(yè)可以從公共云獲得了一個(gè)教訓(xùn),那就是簡單。財(cái)務(wù)簡單性是其中很重要的一部分,希望更簡單地利用云經(jīng)濟(jì)模型。但組織通常希望繞過巨額前期成本,可以每月支付賬單。云計(jì)算為預(yù)算和資助IT開辟了一系列新方法。它使IT資源更容易通過使用來衡量。

但隨后出現(xiàn)的技術(shù)可能對(duì)內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施做同樣的事情。新的計(jì)量系統(tǒng)可以跟蹤、記錄和報(bào)告硬件資源在內(nèi)部部署的使用情況。當(dāng)這些技術(shù)與一套全面的服務(wù)相結(jié)合以提供、監(jiān)視和支持基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),為物理數(shù)據(jù)中心提供了一個(gè)真正的按需解決方案。隨著以消費(fèi)為基礎(chǔ)的IT的出現(xiàn),企業(yè)可以從一個(gè)全新的角度看待他們的本地 IT產(chǎn)業(yè)。

在探索基于消費(fèi)的內(nèi)部存儲(chǔ)方法時(shí),請(qǐng)考慮以下標(biāo)準(zhǔn)以確定它是否適合企業(yè)的環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。

(1)數(shù)據(jù)主權(quán)和隱私

法規(guī)遵從性要求繼續(xù)升級(jí),影響企業(yè)的存儲(chǔ)策略;歐盟實(shí)施的通用數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)只是一個(gè)例子。許多公司傾向于將客戶信息放在企業(yè)內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心,例如對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理,醫(yī)療保健部門的職責(zé)是保護(hù)患者信息,這是一個(gè)很好的例子。

(2)潛伏期

計(jì)算資源越來越多地向邊緣移動(dòng),即數(shù)據(jù)中心外部的IT區(qū)域,靠近運(yùn)營所在的位置。如果企業(yè)正在實(shí)施繁重的計(jì)算以控制工廠生產(chǎn)或監(jiān)控化工廠的安全狀況,需要能夠?qū)崟r(shí)或接近它。企業(yè)無法承擔(dān)在云中來回傳輸信息所涉及的延遲。

(3)位置和連接

移動(dòng)到邊緣也將計(jì)算資源推送到偏遠(yuǎn)或惡劣的環(huán)境中,例如石油鉆井平臺(tái),其網(wǎng)絡(luò)連接可能并不可靠。但是,無論企業(yè)位于何處,如果必須從云端檢索關(guān)鍵的客戶數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)問題都可能很快變成客戶服務(wù)問題。對(duì)于許多公司來說,在設(shè)計(jì)備份系統(tǒng)時(shí),這也是一個(gè)重要的考慮因素。如果企業(yè)遭遇了計(jì)劃外停機(jī),希望盡快恢復(fù)一切并重新運(yùn)行,可能不希望這種能力依賴于與云端的良好連接。

(4)前期成本

在直接資本支出模式下,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可能會(huì)對(duì)本地存儲(chǔ)的支出猶豫不決。隨著時(shí)間的推移將成本與使用相匹配的方法通常對(duì)于企業(yè)的財(cái)務(wù)方面來說是一種更具吸引力的選擇。

(5)容量管理

存儲(chǔ)投資往往未得到充分利用。企業(yè)通常會(huì)預(yù)先購買過多的容量,以確保能夠在需求高峰時(shí)覆蓋工作負(fù)載,并避免遇到性能挑戰(zhàn)。過度供電是浪費(fèi),而且會(huì)增加電力、冷卻和維護(hù)的不必要成本。

(6)敏捷性

使本地資源適應(yīng)新的業(yè)務(wù)需求可能是一個(gè)緩慢的過程。采購周期很長,安裝新硬件需要時(shí)間。一旦一家公司的產(chǎn)能耗盡,可能需要數(shù)月才能在數(shù)據(jù)中心中添加更多產(chǎn)品。這并沒有給客戶留下多少印象。為了獲得他們所需要的東西,各個(gè)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)部門可能決定采用公共云,并圍繞IT策略進(jìn)行最終運(yùn)行,從而出現(xiàn)令人煩惱的影子IT問題。

基于消費(fèi)的本地方法可以幫助企業(yè)協(xié)調(diào)這些復(fù)雜且經(jīng)常相互沖突的標(biāo)準(zhǔn),并快速轉(zhuǎn)向更智能的存儲(chǔ)設(shè)置。

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