存储技术
过去,人工智能最大的一个障碍就是处理能力,但是现在,存储日益成为一大限制因素。传统的专用存储解决方案无法跟上性能要求,或者以可负担得起的价格长期保留数据并使用所需功能。因此,更多企业转向能够解决这些挑战的专用存储和数据解决方案。
到 2020年,路上的数亿辆汽车都将有无人驾驶功能,这是迈向物联网世界的趋势,也是人工智能(AI)领域的进步。要想设计无人驾驶车辆,就必须能够驾驭海量摄像头和传感器的数据,分析这些数据并运用人工智能技术。数据越多越智能! 过去,人工智能最大的一个障碍就是处理能力,但是现在,存储日益成为一大限制因素。传统的专用存储解决方案无法跟上性能要求,或者以可负担得起的价格长期保留数据并使用所需功能。因此,更多企业转向能够解决这些挑战的专用存储和数据解决方案。
视频将在越来越多企业机构的活动和流程中发挥更大的作用,例如:在医院中加强教学并防范医疗事故索赔,在制造工厂中加强质量控制,或在零售商店中分析买家行为。企业也能够让视频在其培训和服务计划中发挥更大作用,类似呼应消费类产品领域中视频代替文字说明书的发展趋势。事实上,虽然文字远未过时,但视频在许多领域日益成为实际传播平台。所有这些都需要IT与业务线负责人之间更好的协作,才能确保他们拥有必要的存储和数据管理基础设施,能够尽可能高效、高性价比地支持以视频主导的世界。
基于高可扩展性和高耐久性的功能,对象存储让用户能够以低于主磁盘存储的价位来访问海量数据,同时避免增加与高容量磁盘相关的RAID重建时间。一段时间以来,对象存储在公有云的服务中发挥基础作用,但是它将成为大规模数据保留的主导技术的预测还未被证实。许多情况下,用户意识到,智能文件系统和最新磁带存储技术能够以更低的成本提供旗鼓相当、甚至更好的性能。因此,企业未来将主要部署对象存储作为其私有云的基础,而磁带仍然保持其作为大规模非结构化数据长期低成本归档最优技术的角色。
毫无疑问,磁带在备份中所发挥的作用将持续下降,但是磁带作为存储介质还远远没有走向消亡。非结构化数据与日俱增的数量和价值让人们更加关注在一个稳健、低成本归档中保留,并保护这些数据的重要性。如前所述,磁带仍然是长期保留数据的最佳技术,每隔几年,其性能、功能和生态系统都会进行重大改进。这就是为何应对海量非结构化数据的企业机构,包括基因组学、学术研究、视频监控和娱乐等领域,将继续把磁带作为其存储基础设施中的一个关键组成部分。也是为何那些发誓要远离磁带的企业将走上回头路的原因所在。与此同时,随着大型私有云提供商扩大其作为主要存储厂商的作用,并在竞争中压低价格,他们将更加依赖磁带才能使业务模式正常运转。尽管隐藏在云背后,但是由于其经济效益无法被击败,磁带长期以来一直用于该领域。
行业分析公司IDC预测,2015年到2020年,公有云和私有云环境的IT基础设施支出的年复合增长率分别为19%和10%。随着更多数据迁移到公有云中,我们预测会看到更多用户采用双云厂商策略。企业至少得为关键基础设施组件保留两个来源,才能避免厂商锁定,以及灵活性的损失。同样,企业也意识到必须把这种方式扩展到购买云服务中。然而,一个关键挑战就是把公有云和私有云连接到一起,以便它们能够无缝地配置云资源,并在云中迁移负载。没有人希望回到存储孤岛的世界,并面对存储孤岛所带来的管理问题。企业将越来越多地寻求多站点,而且多云的存储与数据管理解决方案。此外,企业也将开始把云作为能够为多站点环境托管其数据管理工具。
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