隨著今年全球互聯(lián)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(xiàn)實，加上AI技術與存儲技術的融合，以及NVMe閃存的發(fā)展，企業(yè)存儲產(chǎn)業(yè)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(jù)慧與首席技術官張楠的說法，從2000到2010年，存儲行業(yè)的大趨勢主要在硬件上，比如服務器、存儲、數(shù)據(jù)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(fā)展變得緩慢，復雜性增加，數(shù)據(jù)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(xiàn)更快的速度、更智能的服務以及云化的用戶體驗。根據(jù)IDC、Gartner和慧與的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，到2024年，用于基礎設施、基礎設施軟件、應用軟件和業(yè)務流程外包的IT支出中，將有45%以上的傳統(tǒng)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(jié)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(fā)現(xiàn)存儲管理的問題

考慮存儲需求發(fā)生的劇變，數(shù)據(jù)管理上的問題同樣愈發(fā)明顯。往往在閃存數(shù)據(jù)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(shù)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(jīng)成了不少服務的主要驅(qū)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(fā)現(xiàn)問題，在人為察覺到問題之前就將其解決。而且現(xiàn)有的人工智能已經(jīng)不再需要聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)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(tǒng)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(shù)據(jù)，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(jù)不同時期的空間和性能預判，來決定數(shù)據(jù)應該存放在哪個存儲容器上。

存儲協(xié)議已經(jīng)開始轉變

過去主流存儲介質(zhì)基本都是基于SCSI這一協(xié)議，面向的是小型計算機系統(tǒng)，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(xiàn)為存儲行業(yè)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(xiàn)了更好的IOPS性能。為此，我們也看到越來越多的企業(yè)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(shù)據(jù)通路協(xié)議。

雖然NVMe存在如此多的優(yōu)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(jīng)落地的場景也主要是邊緣系統(tǒng)。這都要歸結于操作系統(tǒng)支持上的限制，NVMe目前也只能考慮在Linux上搭建環(huán)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(shù)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(shù)據(jù)管理，正如慧與在全球中型與大型企業(yè)中調(diào)查獲得的結果一樣，數(shù)據(jù)優(yōu)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(shù)據(jù)轉型是大中型企業(yè)的必經(jīng)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。

審核編輯 ：李倩