有人說，數據存儲決定著未來數字化轉型的深度。深以為然。
今年以來，千行百業(yè)的用戶們愈發(fā)意識到數據存儲的重要性。無論是席卷全球的生成式AI浪潮，需要存儲“投喂”各種非結構化數據；還是多云環(huán)境下，用戶們對于數據自由流動和使用的渴望；亦或是自動駕駛、智慧醫(yī)療、EDA等新場景/新應用對于高性能、大容量的數據處理，都離不開數據存儲這個強大底座。
事實上，隨著云計算、大數據以及人工智能等技術的推動，既帶來了各種新應用在各行各業(yè)大范圍的涌現，也讓存儲等基礎設施加速迎來一場巨大的變革。未來的存儲技術、產品演進趨勢會是什么？人工智能對于存儲產品影響會有多大？這是當下產業(yè)界和用戶們最為聚焦的議題。
聯(lián)想凌拓認為，從今年開始，市場出現顯著的變化和不同之處，新需求、新場景的大量出現，也對于新技術、新產品帶來了全新的啟發(fā)?！叭斯ぶ悄?、新科技和本地化，是聯(lián)想凌拓今年會重點聚焦的三大關鍵詞。”聯(lián)想凌拓產品管理與營銷高級總監(jiān)林佑聲如是說。
聯(lián)想凌拓產品管理與營銷高級總監(jiān)林佑聲
新需求帶來新變化
Gartner預測，到2025年，人工智能將成為推動基礎架構決策的最主要因素之一，這將導致基礎架構需求增長10倍。
此預測絕非虛言。過去十年里，以深度學習為代表的新一代人工智能技術興起，極大推動了異構算力的快速發(fā)展；隨著生成式AI浪潮的興起，以及人工智能應用逐步在各行各業(yè)落地生化，未來十年里，數據規(guī)模、參數數量將持續(xù)增加，對于存儲的容量、處理性能和全生命周期管理等均帶來全新需求與挑戰(zhàn)。
“以ChatGPT為例，算力、算法和數據三大要素缺一不可。數據其實在三大要素中發(fā)揮著總體聯(lián)動的作用，數據內容以及相關數據處理的重要性會越來越突出，一定會驅動存儲容量、性能等出現新變化?！绷钟勇暠硎镜?。
除了人工智能之外，多云發(fā)展也是左右存儲需求的一大關鍵市場變量。眾所周知，數據已經躋身生產要素之列，數據只有流動、共享和使用才能發(fā)揮出最大價值。隨著云計算的普及，用戶們都渴望能夠在私有云、混合云、公有云等多云環(huán)境中實現數據的自由流動和使用。因此，多云環(huán)境下的數據流動與全生命周期管理正在成為越來越多用戶的剛需。
對此，聯(lián)想凌拓認為，多云環(huán)境下的數據管理需求會讓Data Fabric理念加速普及。Data Fabric的核心是讓數據不再局限于某個地方，利用ONTAP操作系統(tǒng)能快速將數據移動到有需求的地方。林佑聲直言：“未來會是從Data Fabric到Resources Fabric的全面升級，不僅僅是數據的多云管理，更是統(tǒng)一資源的管理?！?/p>
更加值得關注的是，行業(yè)場景正在發(fā)生巨大的變化。比如醫(yī)院愈發(fā)注重服務的提升，像PACS醫(yī)療影像各種設備走向高清化，使得海量數據持續(xù)產生，而醫(yī)生隨時的閱片和調用需求也讓數據處理速度要求變得極高；自動駕駛領域涉及到大量的數據采集、處理和訓練，每輛無人車每天產生10TB的數據量等等，各種應用對于數據存儲在容量、性能和管理帶來極大的挑戰(zhàn)。
林佑聲表示：“數據存儲不再只是‘停留’在底層，而是會加速與上層整合。比如在醫(yī)療領域，聯(lián)想凌拓就在推動數據存儲與各種不同PaaS甚至是前端應用的集成與整合，從而在基礎設施層面解決用戶應用場景的業(yè)務痛點?！?/p>
基于對于市場新需求、新變化的洞察，聯(lián)想凌拓是當前市場中數據存儲新技術的應用、新理念的實踐和新產品的打磨最為積極的響應者。
加速普及存儲新技術
IDC預測，到2025年全球數據總量將達到175ZB。在企業(yè)的存儲系統(tǒng)中，非結構化數據占數據總量的80%至90%。
事實上，無論是自動駕駛、人工智能、EDA，還是醫(yī)療影像、智能制造等應用場景，都有著一大顯著特點，即產生海量的非結構化數據。比如，大數據在線去年跟多家三甲醫(yī)院的CIO溝通，他們普遍認為，像大數據、人工智能技術在加速推動精準醫(yī)療的發(fā)展，進而產生海量、多源、類型豐富的數據存儲需求，對于多協(xié)議的支持和PB級容量會成為用戶們存儲需求的一種新常態(tài)。
“今年很重要的一個技術趨勢就是，SSD會更多普及QLC技術，并且會加速取代傳統(tǒng)硬盤。像QLC SSD最低容量已經達到15TB，已追上大容量硬盤。聯(lián)想凌拓還會推動SSD技術的創(chuàng)新，后續(xù)會推出30TB容量的SSD，以及加速向QLC SSD在產品中的使用?！绷钟勇曋毖缘?。
為此，聯(lián)想凌拓推出了全自研ThinkSystem DXN企業(yè)級分布式軟件定義存儲系統(tǒng)MagnaScale數據管理平臺。
MagnaScale數據管理平臺是DXN的核心軟件，能夠為客戶提供全方位的數據管理解決方案，并且直面分布式存儲產品的常見痛點，在分鐘級內就能幫助客戶完成百萬級文件的創(chuàng)建和刪除；其次，MagnaScale數據管理平臺優(yōu)化了S3對象存儲能力，可將小對象處理性能提升3倍以上；再次，客戶還可通過對象多版本、生命周期管理、對象ACL、元數據搜索等一系列功能，實現數據的精細化管理。尤值一提的是， MagnaScale支持快速增長的非結構化數據，其具有可擴展性、靈活性、云存儲兼容性和健壯的元數據，在輕松管理和訪問海量數據、釋放數據潛力的同時，還能幫助客戶節(jié)約大量成本。
另一個重要的需求變化就是數據處理實時性需求的大幅增加，極大推動了全閃存存儲以及存儲軟件的發(fā)展。相關數據顯示，當前基于閃存的存儲系統(tǒng)已經超過基于硬盤的存儲系統(tǒng)，隨著閃存技術的不斷發(fā)展和成本的持續(xù)降低，全閃存相關技術和存儲產品在今年有望加速普及。
比如，聯(lián)想凌拓最近推出企業(yè)級閃存存儲系統(tǒng)ThinkSystem DE 6400/6600系列，首次在入門級DE系列存儲中提供NVMe解決方案。相較于上一代產品，ThinkSystem DE 6400/6600性能實現兩倍優(yōu)化，IOPS和延遲分別達到2M IOPS以及毫秒級的延遲，性能表現能夠滿足數據處理的高性能需求?！澳壳皝砜?，聯(lián)想凌拓的全閃存存儲產品銷售比例已經超過一半。像金融、制造、醫(yī)療等行業(yè)對于性能要求越來越高，全閃存未來有望在更多行業(yè)中加速應用?！绷钟勇曆a充道。
事實上，作為國內數據存儲領域崛起的代表，聯(lián)想凌拓結合聯(lián)想和NetApp各自優(yōu)勢，近年是數據存儲新技術和產品的推動者和實踐者，并且成為當前國內數據存儲市場一股不可忽視的力量。
“我們會繼續(xù)加速本地化的腳步，在技術研發(fā)和產品創(chuàng)新等方面投入持續(xù)投入，打造符合中國市場需求的產品與解決方案?！绷钟勇曂嘎兜?。
加速本地化腳步
今年初，國家正式發(fā)布了《數字中國建設整體布局規(guī)劃》（以下簡稱：《規(guī)劃》），目標是到2025年，基本形成橫向打通、縱向貫通、協(xié)調有力的一體化推進格局，數字中國建設取得重要進展；到2035年，數字化發(fā)展水平進入世界前列。
毫無疑問，隨著《規(guī)劃》的發(fā)布，做大做強數字經濟已成必然，數字技術與實體經濟的加速融合也將成為大勢所趨。如何進一步釋放數字化、智能化的驅動力，推動產業(yè)數字化、低碳化和高質量發(fā)展，一定離不開數據存儲相關領域領先的廠商助力。
“本地化”恰恰是聯(lián)想凌拓希望發(fā)揮自身技術與產品優(yōu)勢的一條必然路徑。如今，聯(lián)想凌拓希望在“本地化”這條路徑上加速，從而讓自身在數據存儲領域的創(chuàng)新成果能更加快速的向中國市場落地，幫助產業(yè)數字化和企業(yè)數字化轉型步入快車道。
比如，在產品本地化方面，聯(lián)想凌拓近年來一直在進行本地化相關研發(fā)，自研產品已經逐漸形成體系和極強的市場競爭力。如今，聯(lián)想凌拓所有產品線均獲得了CNAS認證（中國合格評定國家認可委員會頒發(fā)的認證），并且加入到分布式存儲產業(yè)方陣等組織之中，已經全面融入到本地化的技術生態(tài)體系之中。
又如，聯(lián)想凌拓一直在推動Data Fabric、Resources Fabric等先進技術理念在中國市場的落地。眾所周知，政企上云已經是不可阻擋的趨勢，隨著政企上云完成階段性的成果，接下來就進入到從上云到用數的階段，數據在混合云環(huán)境的流動、共享與使用是關鍵。
為此，聯(lián)想凌拓積極眾多公有云合作，提供安全、經驗證且具備ONTAP全部功能的統(tǒng)一云存儲服務，將數據控制、重復數據刪除和數據壓縮等企業(yè)級存儲功能與云平臺彈性資源的供給集于一體，真正讓用戶能夠無縫融入到多云環(huán)境之中，讓數據在云上、云下、云間協(xié)同之間享受著同樣的使用體驗。
綜合觀察，隨著數字經濟成為中國經濟發(fā)展的新引擎，數據存儲已然成為千行百業(yè)數字化轉型的堅實底座。在新應用、新場景和新需求爆發(fā)的今天，數據存儲也面臨著異常前所未有的變革，需要新技術、新產品和新方案去滿足變化。聯(lián)想凌拓作為中國數據存儲市場中不可忽視一股力量，加速在中國市場本地化的步伐和領先技術的落地，有望為中國的產業(yè)數字化和數字化轉型注入持續(xù)的數字動能。
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