新华三将以智能来重新定义关键业务存储

随着云计算、大数据、人工智能、物联网、边缘计算等新技术在各行各业更加广泛的普及与应用，在催生越来越多数据量产生的同时，也让数据的管理和价值挖掘变得愈加复杂和困难。

可以看到，未来大量数据可能不是来自数据中心内部，而是分散在各种的边缘设备上；同时，数据不仅仅是完成存储就万事大吉，还要支持智能化的管理和分析；此外，数据还需要在本地数据中心与云之间，甚至是多个云之间自由流动，以确保数据始终随时可用等等。这些前所未有的变化，也意味着存储乃至整个数据基础设施迎来了一个关键的重构期。

在此背景下，今年8月8日，紫光集团旗下新华三集团正式发布全新一代关键业务智能存储系统Primera，通过在软硬件设计上全面采用新技术、新架构，以及在引入智能管理的基础上，Primera可实现即时数据访问和分钟级部署，并进一步加速与混合云应用的全面融合，在重新定义关键业务存储系统的同时，也为数据的高效管理和价值洞察构筑了坚实基础。

毫无疑问，新华三Primera通过全面的智能化创新，不仅让新华三在未来展现出更多的可能性，激发出更多“升维”竞争力，更让整个存储市场迈入一个智能化的新时代。实际上，人工智能的快速发展，让更深更大的算法模型、更复杂的数据中心基础设施正在成为新发展趋势，而关键业务存储系统作为企业业务和IT系统重要的连接与支撑，在企业客户向数字化、智能化转型的过程中，也需要其跟随、匹配并承担重要的作用。

这些需求反映到存储系统上，也就意味着不同的工作负载需要不同的存储平台去做支撑，而通过智能化技术的识别和判断，则可以加速和优化这个过程。第二，从管理和运维看，随着数据中心中设备量越来越多，发生各种各样事件的几率也就越来越大，但是传统的IT运维工具和运维方法已无法解决企业遇到的种种问题。

尤其是在日常的数据中心运维工作中，很多问题往往不是出现在包括存储在内的基础设施层，而是涉及到应用层和虚拟化层，这时候单单依靠人力处理，不仅耗时且难以准确定位问题发生的位置，所以通过智能化运维解决这一“痛点”也就成了新的方向和趋势。

从数据的挖掘和分析看，如今数据变得空前的重要，这是因为数据可用于制定业务决策、预测结果、分析用户行为、解释自然语言、划分对象类型、模拟复杂系统甚至操作机器。因此，借助智能化的技术，挖掘和利用数据背后蕴藏的价值，已成为推动企业数字化转型的重要内容。换句话说，在这个全新的时代，企业对数据和智能化的理解和深度应用，是一种从技术工具到思维意识上的迭代，更是产业升级进化的大势所趋。

首先，Primera带来了122%的性能提升，其中在存储介质的选择上，Primera通过软硬件实现了SCM和NVMe的优化构架；同时，凭借全新设计的控制器及互联架构实现了“多活”，让Primera的性能能够随节点数量而线性增长，满足企业关键业务对数据库等存储性能的超高需求；此外，Primera通过嵌入式AI还实现了实施性能优化和自动工作负载规划。

其次，Primera实现了100%系统可用性，Primera提供了包括横向扩展和纵向扩展在内的多种无需停机的升级方案，以满足不同用户的现实应用需求。不仅如此，Primera还将InfoSight人工智能技术应用于存储阵列以及云存储之中，通过感知的能力，统筹云端即本地存储资源，实现高弹性的存储资源调度。

最后，Primera降低了93%部署时间，在硬件全面进化的基础之上，Primera还完全重构了存储的软件功能，将过去环环相扣、层层嵌套的存储功能彻底拆分为相互独立的数据服务，从而实现无需重启且方便灵活的升级与维护。关键的是，通过提供独立的数据服务体验，能够更安全，并最大限度实现投资保护，为客户带来更高易用性的同时，也让系统更轻便、更简洁，升级更快速。

由此可见，Primera通过融合新华三各种存储产品组合的优势技术，并全面引入智能化的技术创新，在重新定义关键业务存储的同时，也真正为企业客户提供了一个具备“简化性、可用性和高性能”优异表现的存储平台。那么，Primera为何能够肩负起重新定义关键业务存储的“重任”？在这背后，Primera到底有何与众不同的优势之处呢？我们可以从三个维度来做观察：

一是，原生设计，是指Primera在设计之初，就充分考量了企业客户在人工智能时代对存储平台的新需求。二是，最佳实践，是指新华三在人工智能技术应用领域拥有全球最佳的实践验证经验，以及丰富的技术积累与沉淀。事实上，在数据中心基础设施领域使用AI的能力，新华三一直走在业界前列的，也是第一家宣布AI工具在企业级存储领域商用的企业，这就是InfoSight智能化创新技术。

InfoSight早在十多年前就已开始部署到存储系统之中，并且借由数十万个已经部署在全球的存储阵列，累积了数十亿个数据点。更重要的是，通过智能化的分析，InfoSight可以帮助客户主动检测并预知存储阵列可能存在的问题，从而将存储阵列的可用性和稳定性实现大幅提升。