研究表明，NVMe、存儲類內(nèi)存以及基于意圖的存儲管理等前沿技術有望改變IT組織存儲、管理和使用數(shù)據(jù)的方式。

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幾十年來，存儲技術的進步主要是以容量和速度來衡量的。近年來，通過使存儲變得更智能、更靈活且更易于管理的先進新技術和方法，這些穩(wěn)定的基準得到了增強。

而在2020年，隨著IT領導者尋求更有效的方式來應對由人工智能、物聯(lián)網(wǎng)設備和眾多其他來源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)海嘯，有望給原本發(fā)展平穩(wěn)的存儲市場帶來更大的顛覆。以下是隨著企業(yè)采用率的提高將在2020年帶來更大顛覆的五種存儲技術。

1.軟件定義存儲

由于得到自動化、靈活性、增加存儲容量，以及提高員工效率的吸引，越來越多的企業(yè)正在考慮向軟件定義存儲(SDS)過渡。

軟件定義存儲(SDS)將存儲資源與其底層硬件分開。與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡附加存儲(NAS)或存儲區(qū)域網(wǎng)絡(SAN)系統(tǒng)不同，軟件定義存儲(SDS)設計可在行業(yè)標準的x86系統(tǒng)上運行。軟件定義存儲(SDS)采用者受益于工作負載與存儲之間更智能的交互、靈活的存儲消耗以及實時可擴展性。

技術研究和咨詢機構ISG公司首席顧問Cindy LaChapelle解釋說：“軟件定義存儲(SDS)技術虛擬化了可用的存儲資源，同時還提供了簡化的存儲管理界面，該界面將不同的存儲池表示為統(tǒng)一的存儲資源。”

軟件定義存儲(SDS)提供抽象、移動性、虛擬化以及存儲資源管理和優(yōu)化。該技術還要求管理者將對硬件作為最重要的企業(yè)存儲元素的看法轉(zhuǎn)變?yōu)閷χС殖潭容^低的參與者的看法。在2020年，管理人員將出于各種原因部署軟件定義存儲(SDS)。

LaChapelle說：“通常，我們的目標是通過減少管理工作量來降低運營成本。固態(tài)硬盤(SSD)技術正在改變組織使用和管理其存儲需求的方式，使它們成為向軟件定義存儲(SDS)過渡的主要候選產(chǎn)品。這些技術為組織提供了更大的控制和可配置性，以實現(xiàn)正確的性能和容量級別，同時還優(yōu)化了利用率和控制成本。”

選擇對軟件定義存儲(SDS)的顛覆最小的方法要求對容量和性能的應用程序要求有清晰而透徹的了解。潛在的采用者還需要誠實評估其組織管理軟件定義存儲(SDS)環(huán)境的能力。根據(jù)內(nèi)部專業(yè)技術水平的不同，具有預包裝軟件和硬件的軟件定義存儲(SDS)設備通常會提供優(yōu)秀的采用過程。

2.NVMe/NVMe-oF

早期的閃存設備通過SATA或SAS連接，這是數(shù)十年前為機械硬盤(HDD)開發(fā)的傳統(tǒng)接口。NVMe(非易失性內(nèi)存Express)運行在外圍組件互連Express(PCIe)層之上，是一種功能更強大的通信協(xié)議，專門針對高速閃存存儲系統(tǒng)。

NVMe支持低延遲命令和并行隊列，旨在利用高端SSD硬盤的性能。

卡內(nèi)基梅隆大學TEPPER學院商業(yè)技術助理教授Yan Huang說，“與現(xiàn)有協(xié)議相比，它不僅為現(xiàn)有應用程序提供了更高的性能和更低的延遲，而且還為數(shù)據(jù)中心、云計算和邊緣環(huán)境中的實時數(shù)據(jù)處理提供了新功能。這些功能可以幫助企業(yè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中脫穎而出。” NVMe對于數(shù)據(jù)驅(qū)動型業(yè)務特別有價值，尤其是那些需要實時數(shù)據(jù)分析或以新興技術為基礎的業(yè)務。

NVMe協(xié)議不僅限于連接閃存驅(qū)動器。它也可以用作網(wǎng)絡協(xié)議。NVMe-oF(NVMe over Fabrics)的到來現(xiàn)在使組織可以創(chuàng)建具有與直接附加存儲(DAS)相當?shù)难舆t的高性能存儲網(wǎng)絡。因此，可以在需要時在服務器之間共享閃存設備。

與以前的產(chǎn)品(例如SATA和SAS)相比，NVMe和NVMe-oF代表了性能和低延遲方面的飛躍。

存儲制造商Viking Enterprise Solutions公司首席架構師Richard Elling說：“這可以實現(xiàn)以前無法實現(xiàn)或成本過高的新解決方案、應用和用例。”

迄今為止，缺乏健壯性和成熟度限制了NVMe/NVMe-oF的采用。Elling指出，“通過增強功能，例如新發(fā)布的基于TCP的NVMe，我們看到新應用程序和用例的采用急劇加速，盡管在早期采用階段僅經(jīng)歷了適度的增長，但我們現(xiàn)在看到NVMe和NVMe-oF取得了長足發(fā)展，并在2020年加速了部署。”

3.計算存儲

一種允許在存儲層而不是由服務器CPU在主存儲器中執(zhí)行某些處理的方法，計算存儲吸引了越來越多的IT領導者。

新興的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)應用需要更大數(shù)量的高性能存儲和額外的計算資源，但將數(shù)據(jù)移動到服務器的處理器既昂貴又低效。富士通公司解決方案實驗室技術孵化器高級存儲架構師Paul von Stamwitz說，“由于高性能的固態(tài)硬盤，將計算移近存儲的趨勢已經(jīng)持續(xù)了好幾年。”觀察家認為，2020年將是該方法最終進入IT主流的一年。

von-Stamwitz解釋說，“可以通過幾種不同的方式來使用計算存儲，從使用小型邊緣設備在將數(shù)據(jù)發(fā)送到云平臺之前過濾數(shù)據(jù)，到為數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)分類的存儲陣列，再到為大型數(shù)據(jù)應用轉(zhuǎn)換大型數(shù)據(jù)集的機架級系統(tǒng)。”

von-Stamwitz建議說：“NVMe和容器是計算存儲的主要支持者。因此，如果他們還沒有這樣做，則IT經(jīng)理應該計劃過渡到基于NVMe和基于容器的基礎設施。此外，管理人員可以確定可以從提高的計算存儲效率中受益最多的應用程序，并與合適的供應商合作。”

4.存儲級內(nèi)存

預計存儲類內(nèi)存(SCM)的廣泛采用已經(jīng)有好幾年了，而2020年可能是它最終實現(xiàn)的一年。雖然英特爾Optane、東芝XL Flash和三星Z-SSD內(nèi)存模塊都已經(jīng)推出一段時間了，但到目前為止，它們的影響還沒有完全發(fā)揮。

企業(yè)存儲軟件開發(fā)商Weka.io公司首席技術官Andy Watson說：“現(xiàn)在較大的不同是，英特爾公司已經(jīng)使他們的Optane DCPMM永久性內(nèi)存模塊版本能夠正常工作。這改變了游戲規(guī)則。”

英特爾公司的設備融合了快速但易失的內(nèi)存和較慢但持久的NAND存儲的特性。這種兩個步驟旨在提高用戶處理大型數(shù)據(jù)集的能力，同時提供內(nèi)存的速度以及NAND的容量和持久性。

存儲類內(nèi)存(SCM)不僅比基于NAND的閃存要快，而且速度要快1000倍。Watson說：“這是微秒延遲，而不是毫秒。我們將需要花費一些時間來解決應用程序和基礎設施意味著什么。” Watson預測，存儲類內(nèi)存(SCM)最初的大發(fā)展將是擴展內(nèi)存，并指出第三方軟件已經(jīng)允許內(nèi)存中的應用程序使用Optane來實現(xiàn)高達768TB的占用空間。

計劃采用存儲類內(nèi)存(SCM)的數(shù)據(jù)中心將僅限于部署在使用最新一代Intel CPU(Cascade Lake)的服務器上，這一事實可能會削弱該技術的直接影響。。Watson說：“但是投資回報率可能變得不可抗拒，以至于它可能會推動數(shù)據(jù)中心升級的浪潮，以迎接與這場重大變革相關的不斷發(fā)展的機遇。”

5.基于意圖的存儲管理

基于意圖的存儲管理將基于軟件定義存儲(SDS)和其他較新的存儲創(chuàng)新，有望在2020年及以后改善存儲架構的規(guī)劃、設計和實施，尤其是對于那些處理關鍵任務環(huán)境的組織。

企業(yè)存儲軟件開發(fā)商Datera公司首席技術官Hal Woods說，“基于意圖的方法可以為網(wǎng)絡和現(xiàn)有應用程序帶來與我們在網(wǎng)絡中看到的相同優(yōu)勢，例如快速擴展，運營敏捷性。”他補充說，與傳統(tǒng)的存儲管理相比，該方法還可以將部署時間和管理工作壓縮幾個數(shù)量級，同時更不容易出錯。

借助基于意圖的存儲管理，指定期望結(jié)果(例如“需要快速存儲”)的開發(fā)商不會被管理開銷所消耗，因此可以更快地配置容器、微服務或常規(guī)應用程序。

Woods說：“基礎設施運營商可以管理應用程序和開發(fā)人員的需求，其中包括性能、可用性、效率和數(shù)據(jù)放置，并允許軟件中的智能來優(yōu)化數(shù)據(jù)環(huán)境，以滿足應用程序的需求。此外，借助基于意圖的存儲管理，開發(fā)人員可以簡單地調(diào)整存儲策略，而不必費更多的時間人工調(diào)整每個陣列。”

Woods表示，部署、消耗、遙測、分析和軟件定義存儲(SDS)技術的連續(xù)和自主循環(huán)使基于意圖的存儲成為可能。”然后，軟件定義存儲(SDS)系統(tǒng)可以采用人工智能/機器學習技術，以持續(xù)確保滿足客戶指定的意圖，甚至允許在人工智能/機器學習引擎提供有關改善客戶環(huán)境的反饋時無中斷地調(diào)整意圖。

與任何顛覆性技術一樣，基于意圖的存儲管理的缺點是部署與承諾價值之間的障礙。Woods指出，“基于意圖的存儲并非一刀切的技術。它在分散、大規(guī)模、關鍵任務的環(huán)境中提供了較大的價值，在這種環(huán)境中，提供開發(fā)人員的速度和操作敏捷性將對業(yè)務產(chǎn)生較大的影響。對于規(guī)模較小或不太重要的環(huán)境，諸如直接連接存儲或超融合基礎設施之類的方法通常就足夠了。”