存储解决方案对于持续累积的数据而言是十分必要的，借由基础架构层面的有效管理，能够最大程度延伸拓展应用。当下的基础设施正在慢慢融入更多元素，旨在结合软件与硬件的混合优势，进一步辅助新型技术开发。无论是边缘化、云计算，还是人工智能（AI）与物联网（IoT）都是从数据存储作为源点，反之也作用于存储方案的升级与创新。
自90年代起网络呈爆炸式增长，具备独立数据管理的基础架构便开始兴起，可以进行针对性的数据操作，譬如专用于数据访问的计算机系统，或者专用于数据存储的处理器等等。尽管这些处理工具具备通用性，但凸显了单一化数据处理的有限性，因此市场逐渐将目光转移至存储虚拟化，旨在将所有功能集中打包。
想象一下，在同一套单元设备下既可执行数据计算、数据存储、数据管理，还能够进行数据备份、数据压缩、数据恢复，结合硬件服务器的基础，最大限度实现数据容量扩展性和数据可用性，这便是HCI（Hyper Converged Infrastructure超融合基础架构）的转化演变。
于2005年左右开始，存储虚拟化从底层硬件变得愈加抽象，以软件定义的数据存储产品在市场中不断输出。超融合技术主要组件以计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化三大部分组成，以虚拟机为核心，提升集群运算效能和存储空间，具有简单、高效的优势，同时它不需要单独采购服务器和存储，节省机柜空间，实现硬件资源与虚拟化平台的融合。
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可以肯定，HCI的理念在某种程度上确实推动数据存储解决方案的创新。根据MarketsAndMarkets研究报告，HCI市场还将持续增长，预计在2018年至2023年期间增幅为32.9％，从41亿美元到突破171亿美元。
值得注意的是，近乎四倍的增长并非全部受惠于企业对HCI的采用，正如前文多提及的，以大数据为基础的新型技术亦是促进HCI加速发展的重要影响因素。
首先，HCI将继续加速边缘计算的发展。边缘计算的关键在于所占用的硬件空间比传统硬件存储要少得多，通过在网络边缘部署基础架构，能够压缩大量数据，从而可以轻松地将其传输到云或另一个集中式数据中心。
其次，是HCI可以将AI提升至更高水平。根据市调机构Gartner预测，到2022年人工智能将继续蓬勃发展，其中80％智能设备将具备AI功能。
目前市场中的智能产品与服务已经愈来愈多元，从家居领域到可穿戴设备，AI正慢慢渗透人们的日常生活。随着AI运用实例的需求不断增长，发展边缘计算成为必须要做的事，这一点在无人自动驾驶汽车领域来说就体现得非常明显，因为要捕获实时的环境数据，边缘计算可以大程度降低延迟，通过将边缘计算与HCI融合，人工智能工具才能做出更明智决策。
结合边缘计算的作用，AI应用程序所需的数据都可以再靠近终端的位置进行，以此提高数据存储与处理的效率，将AI持续推向更高效的水平。
随着新一代移动通讯技术的铺张，数据数量累积还在持续增加，数据价值能否及时的释放，是HCI需要关注的方向，以数据存储的智能化作为基础，合并硬件与软件、边缘与AI等等优势，在保证HCI资产安全前提，开发更有深度、更具弹性的应用值得人们期待。
