戴尔易安信预测2020存储发展趋势

戴尔易安信存储业务总裁兼总经理 

Dan Inbar

近日，戴尔易安信存储业务总裁兼总经理Dan Inbar接受科技媒体TechTarget的采访，介绍戴尔易安信存储委员会对于存储在2020年的看法和趋势。Dan Inbar表示，2020年，计算和存储将更加紧密的结合，并会出现对基于闪存的对象存储的需求，且数据管理将会达到EB级。

Inbar说：“我们收到客户的反馈，他们希望在传统SAN中寻求灵活性。在多数情况下，计算与存储是分离的。但在其他情况下，尽可能使计算靠近存储也是有意义的，这能够支持以数据为中心的工作负载，例如分析和密集型数据库。传统阵列是基于软件定义和基于容器的架构而不断发展的，客户可以选择性地在不同工作负载应用数据服务，甚至允许在存储系统本身运行应用程序。”

“我们并不是在讨论将计算、存储和软件定义的网络相结合的HCI（超融合基础架构）。HCI对于可扩展应用程序非常有用，但是在一些延迟驱动应用程序（ latency - driven applications ）中，将计算和存储紧密地结合在一起是有意义的。

这可以打开人工智能、机器学习、分析在边缘或私有云中新的用例，还可以降低拥有成本，并简化IT团队和应用程序所有者对存储的管理，让他们不必总是依靠存储管理员来配置或管理底层存储。随着新的IT专业人员加入不一定具有存储管理员专业知识的团队，这一点变得越来越重要。”

Inbar表示：“运行高性能或复杂的多虚机监视器（ multi - hypervisor ）工作负载的大型和超大型企业，使用SDS和其他形式的软件定义基础架构已经有一段时间了，但传统企业转向SDI的脚步比较慢。

我们看到，已经有企业级客户在逐渐迁移一些工作负载，这些工作负载对容量和计算的要求与传统三层SAN所提供的不同。用户需要灵活的扩展能力，不仅是存储和计算的扩展，也包括SDI可以唯一支持平台的扩展。这适用于需要整合多个高性能或复杂工作负载的用户，例如需要一致的毫秒级延迟、以及计算和存储不对称扩展的数据库。一些SDI解决方案已支持任何计算平台组合——裸机、多虚机监视器和容器，而无需将其物理分区到单独的集群中。”

Inbar说：“数据集管理要透明地存储数据，并能通过元数据快速发现数据集中的任一部分，使客户可以立即找到他们想要的数据，并采用新的方法进行操作。新技术将使EB级索引变得超快速，更高效。这是与机器学习技术相关联的索引技术的自然发展。以前缺乏计算力，而且以前也无法扩展到这一水平。企业现在的数据量太过庞大，之前的数据管理工具无法高效处理。”

Inbar表示：“采用云原生的微服务架构来实现更大的规模和可移植性，将使应用程序继续发展。随着越来越多的企业使用多云，以获得对最优服务的访问并避免锁定的影响，存储端点部署模型已得到扩展，可以直接将存储阵列作为服务交付，并连接到一个或多个公有云。

该模型支持数据放置（Data Placement），客户可以在不同应用程序之间有效共享数据集，即使它们运行在不同的云中。此外，该模型还具备存储阵列的所有数据管理功能，包括快照、备份、多协议数据访问、加密和身份验证。以当前的存储为核心，重构云应用程序的部署和使用。还将出现跨端点的新产品，可以提供更高水平的统一数据管理功能。”

Inbar说到：“几年前，当我们开始谈论基于闪存的对象存储时，不少业内人士都对此嗤之以鼻。那时候他们说没有人会需要它，但现在，每个人都需要。其中一个需求来自应用程序开发人员，另一个需求来自分析。

闪存和NVMe带来的性能提升为基于对象的存储平台提供了巨大的机会，支持用户需要的速度和几乎无限规模的应用，例如分析、高级驾驶员辅助系统、IoT和云原生应用程序的开发。基于闪存的对象存储能够对磁盘进行自动分层，提供经济高效的选择，尤其是当客户谈论PB或EB级时。基于闪存的对象存储允许客户将需要的数据移至闪存层，以运行分析和高性能应用程序，然后在处理完成后，将数据移至冷层或存档层。”