2019年数字存储预测:寻求更大储存空间 混合云和…

2019-01-08 08:25:36来源:中国云计算网 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

现在的数字储存技术受到各种趋势推动,以服务大数据、各种类型的人工智能(AI)、传感器网络和物联网(IoT)应用、智能城市和互联车辆、更高分辨率的内容(现在高达4K,之后可能达到8K分辨率)和更高帧率的媒体和娱乐以及虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用。而在未来,市场会继续寻求更大的储存空间,混合云、跨数据池统一搜索以及安全性会成为主要方向。

IDC最近由希捷科技赞助的一项预测显示,到2023年每年将生成175泽字节的数据。

这些大量数据将影响我们处理信息以及网络、存储和内存的方式。由于部分应用程序的延迟要求,设备本地需要处理更多数据,在设备中或在直接环境中处理。

此外,对大数据进行大量处理将需要更复杂的数据中心,其中包含处理各种类型数据的专用处理器(加速器),并为数十亿连接设备提供信息,未来可能这些设备是我们随身戴、在环境中甚至安装在身体内。

本文会预测2019年数字储存的发展,将重点关注从客户和消费者系统到边缘计算和云端(大型数据中心)的存储系统。未来可能包括本地数据和“云计算”数据的组合。

这对大型和小型企业的影响都会很大,这些新数据必须以现在基本相同的预算进行管理。这种趋势将会带来新的存储方法,特别对于中小型组织。

更大的储存空间

正如StorageCraft总裁Douglas Brockett所说:“特别是中型企业会发现他们的IT架构无法随着数据增长而扩展。与大型企业不同,他们也没有技能或预算来应对。将数据管理、保护和成本效益扩展到一个无摩擦环境的需求将会增加。”

大型聚合数字存储服务通常纠删编码而不是传统RAID(磁盘阵列)来创建更大的数据储存,从而最大限度地减少数据丢失的可能性。

在消费者和客户层面也会有相当大的变化。手机和平板电脑等客户端设备的内存和存储容量将继续增长,以满足消费者的需求。未连接电源的新连接物联网设备可能会在十年末开始使用新兴的存储器。在工厂和其他设施中,网络传感器和设备将会广泛使用,以最大限度地提高生产率和资源的有效利用。

高速无线网络(5G和其他方式)的出现将导致网络边缘端拥有更大处理能力和存储器/存储能力,例如,在新的物联网蜂窝塔小型数据中心。

在这些大数据中心,对特殊用途和通用处理的需求将不断增加,这将会导致嵌入式新兴存储器的使用以及用于主存储的固态硬盘(SSD)和闪存以及用于二级存储的硬盘驱动器的增长和低成本存档存储的磁带的增长。

混合云服务兴起

大量数据将迁移到或直接在大数据中心(云)处理。企业倾向于使用多个云服务的资源。这样做可以降低成本(例如外出费用(egress charges)),利用来自各种云的最佳服务,规避风险。

这种云服务组合通常称为混合云,这些云服务在未来甚至可能包括地球以外的数据中心。下图显示了内部部署和多云服务的组合。

混合存储的发展正在推动将数据存储到对象存储系统中,通常文件级访问数据可以用来满足大多数应用程序的需求。对象存储将从主要服务的高延迟存档转变为低延迟性能的应用程序。对于媒体和娱乐行业,Object Matrix的Nick Pearce表示:“人们还是会寻求对象存储技术。”

与此同时,公司将越来越多地寻求统一和简化各种服务和存储管理的方法。日立数据系统公司的高级副总裁兼首席技术官Shawn Rosemarin表示:“......我们将会跨数据池创建统一搜索,而不是将所有数据集中在一个地方,我们将会实时混合和连接不同的数据池。”

几家公司已经宣布使用机器学习和其他AI工具来帮助管理日益复杂和分散的数据池。

随着所有管理数据逐渐进行,能源消耗将成为日益关注的问题。数据中心会寻求实施更低能耗的计算和存储解决方案。下一个十年,这将成为大数据解决方案的增长动力。像超微计算机这样的公司已经将能源消耗作为其产品营销的重要卖点。

安全性成为关键

为了保护隐私,安全性将成为各种技术解决方案之间的重要区别。解决这些安全问题以保护个人隐私以及正在进行的操作将会推动新型安全解决方案的发展。

根据DH2i首席执行官兼联合创始人Don Boxley的说法,“许多组织正在推行一项涉及集成内部部署系统和外部云/托管资源的混合策略。但传统的VPN软件解决方案已经过时,不适用混合和多云的IT新现状,这不是为他们设计的。”

在管理大数据的软件解决方案中,Swordfish是一项扩展DMFT Redfish规范的SNIA计划。它为融合、超融合超大规模和云基础架构环境中的存储设备和服务管理提供了统一的方法,使IT管理员和开发运营人员可以更轻松地将可扩展的解决方案集成到他们的数据中心。

对数字存储和存储器的需求持续增长。这将推动存储系统的创新,混合多云环境的使用,而且对象存储和工具增加,在未来几年内市场会需要AI辅助的数据管理方法。

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