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分布式存储对数字化转型有何作用?

   日期:2020-01-02     浏览:131    评论:0    
核心提示:企业上云已成为未来发展趋势,对IT基础设施要求越来越高,推动了Cloud、AI技术被广泛应用和普及,基于日益增长的海量数据,分布式存储将为企业数字化转型奠定基础,对2020年数字化关键之年起到推动作用。

企业上云已成为未来发展趋势,对IT基础设施要求越来越高,推动了Cloud、AI技术被广泛应用和普及,基于日益增长的海量数据,分布式存储将为企业数字化转型奠定基础,对2020年数字化关键之年起到推动作用。

分布式存储对数字化转型有何作用?

数据爆发式增长,呼唤分布式存储

随着8K、5G、IoT、大数据、AI等技术的发展,数据量迎来了爆发式增长。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测,自2018年到2025年,全球数据将由33ZB急速增长至175ZB,其中,非结构化数据量突破八成,因此,分布式存储具有高扩展性、易管理能力优势,而成为最佳选择。

数据增长趋势预测

以前,每年存储下来的数据只占新创建数据大概1%,其中具有价值的数据量不到存储数据的一成。未来,企业数字化转型的核心就是数据资产,在大数据和AI技术推动下,分布式存储将大大提升数据存储比例和挖掘比例。因此,大数据分析将是第二存储阵列的典型应用场景。

分布式存储市场表现

分布式存储被IDC视为软件定义存储,并预测,中国从2018年至2023年间,SDS存储销售将以20%增速增长。在5G、物联网、AI快速发展推动下,2023年,全球将大概有四成存储系统是分布式存储架构。据Zion Market Research预测,到2027年,全球分布式存储销售额年增长率高达34.7%至285亿美元。其中,以Ceph为代表的开源分布式存储蓬勃发展。

分布式存储技术发展趋势

分布式存储是未来的发展方向已成为业界共识,有哪些发展趋势?

一、极致效率

就第二存储阵列定义,Gartner认为分布式存储的首要目标是提供极致效率的数据存储方案。即经济高效地支持延迟和IOPS不是必需属性的非结构化数据工作负载,如长期归档、大数据分析应用程序的存储库、深度历史研究以及备份/恢复软件的备份/恢复目标。主要体现在:一是扩展性。二是互通性。三是存储效率。

二、极致性能

虽然分布式存储不以支持低时延和高IOPS为首要目标,但并不意味着性能对分布式存储就不重要了。IDC预测,实时数据占比将逐年提升,到2025年,将达到30%,很大一部分实时数据是需借助分布式存储实现数据采集、存储和分析,因此,需分布式存储提供极致性能。如金融风险评估、自动驾驶、AI应用等。目前主流厂商如EMC、PureStorage、华为等都推出了基于全闪存的分布式存储产品,通过存储软件、专有硬件、网络的深度配合,来满足上层应用的极致性能需求。

三、智能管理

传统数据中心多采用中心管控、集中运维的方式,故障定位多依赖专家的经验,随着存储集群规模的增大和新技术的发展,该模式运行成本越来越高。因此,各主流厂商纷纷推出“AI in Storage”的概念,利用云上云下技术结合,实现存储智能管理。

云下数据中心,以服务化的方式统一管理不同存储设备,实现资源自动化分配和数据在线流动,简化业务发放;云下设备侧,内嵌AI能力学习用户的操作习惯和IO模型,和云上模型库匹配实现性能自动优化。云上统一运维侧,分析云下海量设备的容量和性能增长的共性规律,实现容量和性能风险提前预测;分析云下设备的故障处理共性规律,提供故障预测能力及自动处理方案。

总之,随Cloud和AI时代的数据爆发式增长,分布式存储迎来春天,被更多用户选择。通过协议互通、EC、重删压缩、高密等技术达成极致效率是分布式存储的核心竞争力;软硬件深度配合,云上云下协同,实现极致性能和智能管理成为分布式存储发展的重要趋势。

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