更聰明的存儲
和從前對于應(yīng)用幾乎是瞎子的數(shù)據(jù)塊存儲相比，今天的數(shù)據(jù)感知存儲產(chǎn)品直接就能從內(nèi)部追蹤存儲操作相關(guān)的全部新型元數(shù)據(jù)。今天的存儲可能天生就知道哪個應(yīng)用程序在創(chuàng)建、擁有和訪問存儲數(shù)據(jù)的每個數(shù)據(jù)塊;這些數(shù)據(jù)需要什么級別的安全和保護(hù);應(yīng)如何實現(xiàn)應(yīng)用程序I/O性能(通過緩存、分層規(guī)劃等等)和容量成本(各種壓縮和重復(fù)數(shù)據(jù)消除措施)之間的最佳平衡;甚至?xí)滥男┯脩粼谠L問、共享和、或者可能很快再次請求哪一個比特的數(shù)據(jù)。存儲平臺可能還會在內(nèi)部索引文本數(shù)據(jù)、分析存儲內(nèi)數(shù)據(jù)的法規(guī)遵從性(或安全漏洞)、自動翻譯外國文字、轉(zhuǎn)碼數(shù)據(jù)內(nèi)嵌的媒體，甚至主動學(xué)習(xí)不同分類的數(shù)據(jù)內(nèi)容。
Qumulo也為前線運行的產(chǎn)品支持提供一套Call Home服務(wù)，但它真正的亮點是，他們的存儲會追蹤數(shù)據(jù)真實存儲過程的性能指標(biāo)?；谄浞植际降捏w系結(jié)構(gòu)，Qumulo可以為存儲的每個文件和對象高效地報告歷史性能和其他關(guān)鍵指標(biāo)，這有助于迅速捕獲新的使用模式、行為異常和性能影響熱點，即使是數(shù)十億的對象規(guī)模也能輕松管理。
Data Gravity在其常規(guī)的備份控制器內(nèi)嵌入了一套搜索引擎，為陣列內(nèi)存儲的所有數(shù)據(jù)建立索引，已經(jīng)成功用于數(shù)據(jù)的監(jiān)管和電子發(fā)現(xiàn)場景。同時，Reduxio提供幾乎無限的版本控制和按需快照，通過保存有關(guān)每個數(shù)據(jù)塊最后修改時間的元數(shù)據(jù)，存儲允許回滾到過去的任意一秒——可以視為一個細(xì)粒度的企業(yè)數(shù)據(jù)塊存儲時間機(jī)器，能有效抵御惡意病毒對數(shù)據(jù)的破壞。
融合處理
存儲和服務(wù)器在很多場景下會融合成為緊密合作的整體。融合的目的在于規(guī)避昂貴和龜速的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問，確保計算過程盡可能地貼近需要處理的數(shù)據(jù)。這至少是Hadoop分布式文件系統(tǒng)大數(shù)據(jù)存儲和VMware的虛擬化平臺集成的vSAN存儲的主要原理。類似Nutanix和Simplivity的完整超融合平臺會將軟件定義的存儲系統(tǒng)緊密融入優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理裝置，可以利用運行在應(yīng)用服務(wù)器資源上的內(nèi)置分析驅(qū)動算法獲得更大的優(yōu)化。Datrium的“開放融合”機(jī)制會區(qū)分處理性能和容量優(yōu)化、持續(xù)執(zhí)行計算密集型存儲的優(yōu)化分析，發(fā)現(xiàn)每臺服務(wù)器主機(jī)內(nèi)消耗閃存的存儲熱點，同時通過網(wǎng)絡(luò)共享冷容量來實現(xiàn)數(shù)據(jù)容災(zāi)保護(hù)。
所有這些架構(gòu)雖然實現(xiàn)了更優(yōu)化的融合，但在存儲和客戶端應(yīng)用程序之間仍然會保持傳統(tǒng)的I/O傳輸方式。容器化和微服務(wù)技術(shù)已經(jīng)開始實現(xiàn)計算節(jié)和數(shù)據(jù)存儲的分離，催生 新的(無服務(wù)器計算)方法，可以直接對通過的數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理。盡管最近亞馬遜的lambda云計算服務(wù)又成為熱門，實際上lambda體系結(jié)構(gòu)在很久以前就存在了，那就是在許多已部署的企業(yè)數(shù)據(jù)庫中能見到的“存儲過程”，直接在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部(而不是在應(yīng)用程序代碼內(nèi)部)執(zhí)行由事件觸發(fā)的簡短的遠(yuǎn)程代碼。然而，在存儲層面支持容器化插件的新型存儲產(chǎn)品打開了無限的可能，可以實現(xiàn)新一代的高效、可擴(kuò)展的、實時的分析和優(yōu)化。一些存儲供應(yīng)商正在研發(fā)的支持容器化應(yīng)用程序的新型存儲產(chǎn)品，甚至很多存儲產(chǎn)品自身就是用容器應(yīng)用程序代碼編寫而成。例如，新興的開源對象存儲Minio由于采用了現(xiàn)代的容器架構(gòu)，很容易實現(xiàn)極高的擴(kuò)展性和原生lambda計算功能。Minio對象存儲可以包含嵌入的lambda功能，實現(xiàn)搜索、內(nèi)存緩存、消息流、模式識別、內(nèi)容轉(zhuǎn)換，以及能直接在數(shù)據(jù)存儲層中高效運行的其它功能。
全面的云管理
分析功能會讓IT運維更強(qiáng)、更快、更智能。我堅信，我們會看到，在貼近數(shù)據(jù)存儲位置的存儲層，以及在云內(nèi)實現(xiàn)的由許多存儲系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)組成的大規(guī)模聚合(如同Call home服務(wù)模式)，這些地方會有越來越多的存儲分析功能出現(xiàn)。
選擇一家基于云的服務(wù)提供商來全面管理和運營本地或混合基礎(chǔ)設(shè)施，就可以將不同的存儲世界在管理即服務(wù)(MaaS)產(chǎn)品的層面實現(xiàn)統(tǒng)一。例如，利用HyperGrid(之前的Gridstore)首創(chuàng)的一套平臺服務(wù)，你能(按需)訂閱和租用原本需要自己整套采購的集中化的超融合設(shè)備混合云群集。同樣，Galactic Exchange能以服務(wù)的方式遠(yuǎn)程操作和管理你的大數(shù)據(jù)平臺，而實際的計算和數(shù)據(jù)節(jié)點集群可以同時分布在內(nèi)部或云端。
MaaS存儲的典型例子Igneous會在客戶現(xiàn)場提供可訂閱的對象存儲，而這些存儲實際上以管理即服務(wù)的方式進(jìn)行遠(yuǎn)程操作管理。這種模式有助于IT存儲團(tuán)隊領(lǐng)悟云計算與眾不同的市場游戲規(guī)則，服務(wù)在云端，而數(shù)據(jù)的實際存儲位置仍然在本地數(shù)據(jù)中心。由于MaaS供應(yīng)商能積累和運用大量的操作分析經(jīng)驗，在面對以數(shù)據(jù)為中心的智能化目標(biāo)時，使用API直接調(diào)用云端服務(wù)(例如lambda計算或機(jī)器學(xué)習(xí))來擴(kuò)展MaaS存儲平臺，將會成為新的機(jī)遇。
數(shù)據(jù)將存到何處?
我們已經(jīng)無法回避以云為中心的IT世界。我們所有人將來都必須管理跨越單設(shè)備、數(shù)據(jù)中心和全球云托管的混合存儲。隨著數(shù)據(jù)的繼續(xù)增長和傳播，我們所有的分析和智能處理能力規(guī)模也必須同步增長。
在未來的幾年中，我們將看到由新的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源浪潮引發(fā)的數(shù)據(jù)大爆炸。如果沒有來自更智能的存儲產(chǎn)品和基于云計算的專業(yè)管理服務(wù)的大量支持，大多數(shù)IT組織將無法生存。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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