相關(guān)的關(guān)鍵詞有十個：分布式存儲、云存儲、容器存儲、全閃存、AI存儲、區(qū)塊鏈存儲、邊緣存儲、量子存儲、生物存儲或基因存儲等等。

一、 鑒往事

我們先回顧一下歷史，過去十年（2010-2019）存儲發(fā)生了什么事件？

2010年：EMC收購Isilon，22.5億美元 ;

2010年：惠普收購3Par，23.5億美元 ;

2011年：戴爾收購Compellent，9.6億美元 ;

2011年：希捷收購三星硬盤，13.75億美元 ;

2011年：西部數(shù)據(jù)收購日立GST，48億美元 ;

2012年：VMware提出SDDC（軟件定義數(shù)據(jù)中心）和SDS（軟件定義存儲）的概念，之后推出SDS產(chǎn)品 – Virtual SAN的預(yù)覽版 ;

2013年：Avago收購LSI，66億美元 ;

2014年：閃迪收購Fusion-io，11億美元 ;

2015年：戴爾收購EMC，630億美元 ;

2015年：西部數(shù)據(jù)收購閃迪，160億美元 ;

2016年：IBM收購對象存儲，約13億美元 ;

2016年：HCI（超融合）概念提出者Nutanix上市；

2016年：博通收購博科，59億美元 ;

2016年：OpenText收購Dell EMC企業(yè)內(nèi)容部門（包括Documentum等），16.2億美元 ;

2017年：HPE收購Nimble Storage，10.9億美元 ;

2018年：微軟收購混合云數(shù)據(jù)存儲公司Avere Systems ;

2019年： AWS收購E8 Storage，估計在5000萬美元至6000萬美元之間 ;

2019年： 谷歌收購存儲企業(yè)Elastifile， 2億美元 ;

2019年： IBM收購 RedHat， 340億美元，RedHat有兩款開源存儲產(chǎn)品：Ceph和Gluster。

站在企業(yè)存儲系統(tǒng)的角度，有幾件事值得注意：HCI、SDDC、SDS的相聚出現(xiàn)、戴爾收購EMC、西部數(shù)據(jù)收購閃迪、HPE收購3Par和Nimble Storage，以及云計算廠商微軟、AWS和谷歌的收購。這些事件體現(xiàn)了全球存儲發(fā)展的幾大趨勢：分布式、云化、閃存化、智能等。

1、分布式存儲

軟件定義存儲，為云而生。軟件定義存儲就是將硬件的可操控成分按需求，分階段的，通過編程接口或者以服務(wù)的方式逐步暴露給前端應(yīng)用，分階段地滿足應(yīng)用對資源的不同程度、不同方面的靈活調(diào)用。軟件定義存儲其實是一個過程，不是一蹴而就的目標(biāo)，它分成不同階段：抽象、池化和自動化。目前，軟件定義存儲最顯著的特征是呈現(xiàn)分布式，根據(jù)近年來IDC的報告，軟件定義存儲按照訪問方式，分為三類：分布式塊存儲、分布式文件存儲、分布式對象存儲。未來十年，分布式存儲的相對市場份額將不斷增長，預(yù)計將超過集中存儲的市場份額，然而兩者將長期并存。

戴爾收購的Compellent、HP收購的3Par，實現(xiàn)了塊級虛擬化，將硬盤和RAID解耦；VMware Virtual SAN（現(xiàn)命名為vSAN）、Nutanix有別于以往的專用存儲，將文件系統(tǒng)軟件與服務(wù)器解耦，體現(xiàn)了分布式存儲征程中的不同階段

回顧一下Gartner 在2015年7月發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線，彼時處于曲線的最高點，也即階段二（過高期望的峰值，Peak of Inflated Expectations）。四、五年左右的時間，才被市場廣泛認(rèn)可，但迄今離占據(jù)市場主流份額還需一段時間。好消息是，分布式存儲發(fā)展非常迅猛，遠超平均值。

2、云化 （含容器、超融合、混合云）

據(jù)報道，全球云存儲市場2017年為307億美元，預(yù)計到2022年889.1億美元，CAGR為23.7%；中國云存儲市場2017年規(guī)模為88.68億人民幣，同比增長71.8%，2018年同比增長率將上升至72.8%，市場規(guī)模為158.5億元人民幣。

Gartner在2019年的報告中顯示：到2024年，40%的企業(yè)將實施至少一種混合云存儲方式，高于2019年的10% 。

上述提到的云存儲主要是以AWS S3、EBS、阿里云塊存儲、OSS為代表的公有云存儲。在本篇文章里，云化的概念更廣泛，包括了公有云和私有云。

云的特點包括彈性靈活、按需交付、按用付費等，除了眾所周知的公有云之外，還要看到私有云。AWS CEO Andy Jessy在AWS 2019 re:Invent大會上分享了如下消息：公有云的總支出只占到總IT支出的3% 。也就是說，全球IT支出總，私有云仍占絕大多數(shù)。我曾在2017年看到一篇文章提到：預(yù)計到2040年，公有云大約占整個IT開支的1/3和1/2之間。如果真是如此，也就是說即使二十年后，私有云仍占半壁江山。

1）私有云的云化對接

存儲如何更好的服務(wù)私有云，成為企業(yè)級存儲的一個重要課題。除了存儲自身的池化、自動化之外，向上提供API，方便私有云管理平臺按需驅(qū)動存儲資源的創(chuàng)建、調(diào)整、優(yōu)化甚至回收，將逐漸成為必備配置。云化對接包含兩大塊，一是對接開源的云管理平臺，例如OpenStack的塊接口Cinder、文件接口Manila、對象接口Swift和幾乎成為標(biāo)準(zhǔn)的AWS S3接口；二是對接商業(yè)的云管理平臺，首當(dāng)其沖的是能夠被主流Hypervisor識別，如VMware ESXi、Microsoft Hyper-V。國內(nèi)存儲廠商中，浪潮的AS13000在云化對接中做得更齊全。

容器對接也可以視為云化對接的一部分，我們看到越來越多的用戶，包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信等行業(yè)，開始部署容器技術(shù)。因此存儲支持CSI（Container Storage Interface）接口也將逐漸成為企業(yè)級存儲的必備配置。

超融合可以視為私有云的一種部署形態(tài)，當(dāng)計算資源池和存儲資源池在初次采購以及后續(xù)擴容的過程中，計算和存儲的比例比較適中，也即，不會出現(xiàn)少量計算資源需要搭配大量存儲空間；也不會出現(xiàn)大量計算資源需要搭配很少的存儲空間，此時超融合是不錯的選擇。

2）公私相互滲透

在云計算領(lǐng)域，開始出現(xiàn)To C和To B的融合。

早期公有云的用戶主要是一些C端，或者小B的用戶，隨著云計算的深入和普及，云巨頭開始希望吸引大B用戶。但是，出于隱私保護、安全性、政府合規(guī)、管理、兼容性、慣性、遷移成本等多種因素的考慮，原有大B用戶遷移到公有云的進展比預(yù)期要緩慢。

因此，云巨頭早在幾年前就開始通過構(gòu)建混合云或者私有云的方式來瓜分B端IT市場的大蛋糕。AWS收購E8和推出Outposts，微軟收購混合云數(shù)據(jù)存儲公司Avere，阿里云推出混合云存儲方案，騰訊云、金山云、京東云也不甘人后。

另外，因為成本、空間、能耗等因素，逐漸有更多用戶希望To B的存儲廠商，能夠支持將歷史數(shù)據(jù)備份或歸檔到公有云存儲上。

3、閃存化

根據(jù)IDC 在2019年12月31日的報道：“2019前三個季度，中國企業(yè)級全閃存存儲陣列市場同比增長超過60%。IDC預(yù)測， 2019年全閃存存儲市場仍將達到近50%的增長”。

據(jù)報道，閃存顆粒價格逐年下降（按照30%～40%的降幅），如下圖所示。

國內(nèi)的長江存儲或?qū)⒓铀匍W存顆粒下降趨勢；

當(dāng)全閃存相比機械盤價格差距不大時，更多用戶愿意為延時縮短而買單（目前和15k轉(zhuǎn)，10k轉(zhuǎn)的機械盤價格相差不多；7.2k轉(zhuǎn)的機械盤當(dāng)下價格還有一些優(yōu)勢）；

機械硬盤逐漸退化成類似磁帶地位的介質(zhì)。

而且在當(dāng)前的大背景下，因為機械硬盤的核心技術(shù)欠缺的原因，大力發(fā)展和推進閃存落地具有重要的意義。國內(nèi)大的存儲廠商中，華為和浪潮都推出了自己的NVMe閃存盤。

閃存化的過程中，必然催生全閃存陣列的發(fā)展，其中的相關(guān)技術(shù)NVMe Over Fabric（簡稱NVMe-oF）借助RDMA等超低延時的傳輸協(xié)議，可遠程訪問SSD，解決了下一代數(shù)據(jù)中心在橫向擴展 （Scale-out） 時所遭遇的性能、功能、容量三者之間難以取舍的權(quán)衡問題。

4、智能

這里包括兩個方面，一是存儲的智能化；二是存儲如何為智能應(yīng)用進行優(yōu)化，也即AI存儲應(yīng)該如何優(yōu)化。

1）存儲智能化

存儲智能化所希望達到的就是能夠根據(jù)業(yè)務(wù)負載、運維管理等的歷史記錄，預(yù)測未來可能會發(fā)生什么，再據(jù)此動態(tài)地調(diào)整存儲資源池，做到物盡其用；以及提供預(yù)警信息和執(zhí)行動作，做到防患于未然。然而這個道路非常漫長，因為廠商需要在安全性穩(wěn)定性和性價比（也即動態(tài)調(diào)整存儲資源）之間做取舍；另外要想取得根據(jù)負載自動調(diào)整存儲，其實不亞于將AI算法植入存儲系統(tǒng)之中，難度不小。目前，存儲廠商中，做得比較好的有HPE的Infosight和浪潮的InView。

2）AI存儲

Gartner報告顯示，到2022年，企業(yè)高管中將有半數(shù)以上會規(guī)劃AI技術(shù)的部署，而這一數(shù)字在2018年的時候僅有4% 。

根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2018年上半年，中國AI基礎(chǔ)架構(gòu)市場銷售額和出貨量分別同比增長176%和129% 。

AI所需存儲，可以分為準(zhǔn)備、訓(xùn)練、推理和歸檔等階段，每個階段的IO特征不一樣，對于存儲的要求也不一樣。例如，在推理階段，IO的特征是讀寫混合，并且要求存儲的延時低，能快速響應(yīng)。

國內(nèi)的AI公司針對不同行業(yè)不同細分場景，通過AI訓(xùn)練導(dǎo)出的模型，銷售給最終用戶。為了增加營收，降低部署難度，有不少AI公司將模型以及所需的軟硬件打包，以一體機的方式銷售。其中的存儲系統(tǒng)多采用OEM或者轉(zhuǎn)售的方式，因為AI公司的主業(yè)是它的算法以及針對場景不斷優(yōu)化，自研存儲納入到一體機里，性價比不高。

總結(jié)而言，過去的這些年，解決了數(shù)據(jù)的存放、保護和優(yōu)化，尤其是在數(shù)字宇宙迅猛膨脹的過程中，如何低成本、高效率地存放。

責(zé)任編輯：ct