2020年数据存储架构预测

2020-02-14 10:23:05 文/存储D1net 作者/ Carol Sliwa 存储

在2020年及以后,随着IT企业继续寻找最佳方法来利用大数据进行分析和人工智能,企业存储架构的支柱将发生改变。边缘计算、5G无线和基于容器的应用程序都是热门技术,它们将对经典数据存储架构带来重大影响,这些架构是IT专业人员数十年来在SAN和NAS系统所构建。

在2020年及以后,随着IT企业继续寻找最佳方法来利用大数据进行分析和人工智能,企业存储架构的支柱将发生改变。

边缘计算、5G无线和基于容器的应用程序都是热门技术,它们将对经典数据存储架构带来重大影响,这些架构是IT专业人员数十年来在SAN和NAS系统所构建。

本文中,TechTarget采访了顶级存储技术专家、顾问和分析师,以探讨值得企业关注的数据存储趋势和产品预测。他们介绍了新技术,例如计算存储设备-可在驱动器上处理数据,专用于存储来自基于容器应用程序数据的系统,以及基于NAND闪存的对象存储。

下面是专家们关于数据存储架构的最有趣的预测。

颠覆数据存储架构

NetApp公司首席战略官Atish Gude:在2020年边缘计算将取得显著进步,并在IT领域变得越来越具有颠覆性。而边缘一直与物联网技术相关,现在,从根本上不同的是AI驱动的物联网,它将需要你从5G获得的高带宽和低延迟来实现即时、自主、智能的决策。你还将需要边缘到云的功能-通过与电信公司的合作。而且,你需要高性能存储来管理数据,并将其输入AI引擎。边缘计算的存储基础架构将迅速发展,以确保安全和高效,并且更重要的是连接到所有云和核心数据中心,并具有足够的灵活性,以接受为AI优化的所有类型的非结构化和结构化数据格式。

Moor Insights&Strategy公司存储和数据中心技术高级分析师Steve McDowell:在2020年,边缘计算并不会颠覆存储架构,但在2021年会。我们将看到2020年推出的5G开始带来新的边缘架构,但是这将会有漫长的试验周期,IT架构师需要思考如何将新的边缘计算功能最佳地集成到他们的整体信息架构中。随着该行业努力寻找最佳方法以整合边缘计算到企业IT,我们会看到很多变化,也许还会出现一些初创公司。

IBM Flash Storage闪存首席技术官兼首席架构师Andy Walls:在2020年,针对AI(人工智能)的存储将加速发展,并成为关键项目。随着我们对来自不同来源的更大数据集进行实时分析,我们会需要具有低延迟的横向扩展存储架构。到目前为止,人工智能主要依赖于内存数据库和大量准备工作以利用数据。我们将看到的趋势是计算存储。计算存储可以执行一些分析,并帮助确定需要哪些数据,而不必移动所有数据进行分析。或者计算存储可以进行一些初步数据排序,并且仅发送你需要的数据。改进后的软件可以标记数据并帮助减少准备时间。

Dragon Slayer Consulting公司总裁Marc Staimer:在2020年,容器存储将成为热门,你将在这个特定领域看到很多公司脱颖而出。容器部署正在加速,在2019年,企业部署在容器上的生产应用程序约为15%,而前一年为0%,今年,预计会更高。在相同的硬件中,你可以获得的容器数量是虚拟机的六倍,而且它们是免许可证的。它们更有效率,且使用更少的资源。现在很多公司在朝这个方向发展,他们都认为他们可以使用与虚拟机管理程序相同的存储,但其实他们不能。在今年,我预计你会看到多家专门从事容器存储的公司脱颖而出。

应对大数据

Moor Insights & Strategy 公司McDowell:受边缘和AI推动的非结构化数据的兴起将使对象存储成为所有存储供应商产品组合中的重点产品。对象存储将不再只是传统NAS设备的另一个功能,在2020年,我们将看到几乎所有存储供应商都将推出专用的全闪存对象存储。

Evaluator Group公司高级策略师兼分析师Randy Kerns:对象存储将越来越多地用作某些应用程序的主存储。对象存储将具有全闪存存储或分层闪存存储,并支持特定对象数据的选定传输。IT环境将选择可以扩展到数千个节点的横向扩展文件系统,作为高级分析和人工智能项目的存储,这些项目已经成为主要关键业务IT解决方案。在高性能计算中,横向扩展文件系统(包括并行文件系统)对于大多数传统IT来说是新鲜事物。

戴尔EMC存储部门高级副总裁兼首席技术官Sudhir Srinivasan:当你考虑2020年的存储时,你将不再仅仅想到块、文件和对象,你还会想到流存储。我们将看到新方法来解决流数据挑战,这些新方法利用的是此前不存在的技术,包括基于容器的架构和软件定义存储。不同行业的客户希望构建这样的应用程序,这些应用程序将数据视为流,而不是将其分解为单独的文件或对象。来自边缘的传感器或摄像机的数据以“无限”流的形式涌现,而客户希望实时捕获和处理该流数据以进行即时分析和获得见解。获取和处理流数据具有独特的挑战,而这一挑战超出传统的IT和存储系统的范畴。由于流工作负载不断变化,因此存储容量和计算能力必须具有弹性才能适应。这需要应用程序内智能,该智能可以立即提供自动扩展功能。

数据管理发展

451 Research应用基础设施和存储技术高级分析师Steven Hill:《加利福尼亚消费者隐私法案》于2020年1月1日正式生效,这是美国首个由州政府颁布的类似GDPR的数据法案。由于美国IT行业的心脏位于加利福尼亚,因此其他州也可能会颁布类似法案,而这仅仅是基于消费者的保护的开始,这将影响企业管理其长期数据的方式。

Dragon Slayer Consulting公司Staimer:在2020年,数据管理将显着加速。我们可以将其视为软件定义数据管理,没有关联到存储系统。现在,大多数数据管理绑定到存储系统。如果你移除存储中最有价值的部分(数据管理、数据移动、数据保护等),并使其成为中间件,那么你要做的是将所有存储转换为商品。那些正在这样做的人们很喜欢这一点,他们不需要依赖于特定供应商的存储系统,而且这消除了人们在存储系统间存在的数据移动问题。这个领域的所有供应商都面临很多机会,因此我预计今年会有更多的供应商。你还将看到现有的供应商对其工具进行重组,以应对非结构化数据管理。

基于服务和使用情况的存储

惠普企业主存储首席技术官Jeff Kimmel:在2020年,多种因素将推动即服务(aaS)在客户数据中心、托管数据中心和边缘部署(包括数据管理和存储)的显着增长。数字化转型将使工作负载变得越来越动态和分散,这要求基础架构具有类似的特征。而智能驱动的自主性、可扩展的虚拟资源、网络安全进步以及庞大的网络和全闪存吞吐量在逐渐推动这一转变。内部即服务部署可提高灵活性和效率,以及企业数据的首要性、重要性和控制。

Enterprise Strategy Group高级分析师Scott Sinclair:在2020年,我认为,至少对于部分内部存储投资,大多数IT企业会采用以运营支出为中心且基于使用情况的购买模型。近年来,我们已经看到了从传统资本购买模式向其他模式转变。而且,IT基础架构规划和架构仍然是IT企业中的主要技能短缺。企业拥有较少的时间和人员来优化硬件购买,对于企业而言,按使用付费的模式并让供应商管理是更好的选择。几乎所有主要本地存储供应商都提供按使用付费模式,我认为2020年大多数企业会采用按使用付费模式。

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