毫無疑問，一個數(shù)據(jù)時代的新紀元已經(jīng)開啟。IDC預測，到2025年，全球數(shù)據(jù)圈將增長到175ZB，年均增長速高達30%。隨著AIGC的興起，數(shù)據(jù)成為最重要的生產要素，AI則是釋放數(shù)據(jù)價值的最佳工具，二者融合為產業(yè)發(fā)展帶來無限可能，也讓承載數(shù)據(jù)的數(shù)字底座——存儲迎來前所未有的挑戰(zhàn)。
在AIGC的催化下，存儲行業(yè)正在迎來一場技術變革。作為紫光股份旗下新華三集團存儲產品技術及方案創(chuàng)新的領路人，存儲產品線總經(jīng)理兼首席產品經(jīng)理關天舒認為“未來的存儲必須重構，才能更好的適配AI時代用戶對數(shù)據(jù)存儲的新需求”，架構、體驗和價值的全面重構是實現(xiàn)存儲行業(yè)煥新發(fā)展的關鍵所在。新華三集團基于對智慧存儲技術的研發(fā)和探索，已經(jīng)對存儲產品的重構邁出了行業(yè)領先的第一步。
存儲為什么需要重構?
回顧過去二十余年的存儲發(fā)展歷程，從2005年之前的基礎性存儲，到2006-2015年功能性存儲，再到2016-2025年的智能化存儲，存儲每一次重構的背后都是數(shù)據(jù)存儲服務需求的深刻變化，需求變遷成為近年來存儲重構最大推動力。
近年來，隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增長、業(yè)務應用走向豐富化，底層存儲系統(tǒng)也在加速走向復雜化。尤其是AIGC的興起，基于LLM大模型的應用大量涌現(xiàn)，不僅帶來全新的數(shù)據(jù)產生模式，也讓數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理等方面提出全新挑戰(zhàn)。關天舒強調，基于LLM大模型的應用跟以往任何應用都不一樣，它會對數(shù)據(jù)存儲的容量、性能、可靠性、管理等帶來顛覆性的影響。
首先，LLM大模型開始從文本類型走向多模態(tài)，逐漸融入大量音視頻數(shù)據(jù)，加上過程數(shù)據(jù)，未來大模型應用對于存儲容量的需求將持續(xù)增長;其次，LLM大模型應用與場景加速融合，除了訓練需求之外，還會產生大量的推理需求，超大規(guī)模的并行處理和復雜的IO特征對于數(shù)據(jù)存儲的性能要求極高;第三，大模型應用作為一項工程化程度極高的應用，以數(shù)據(jù)核心的重要特征，訓練階段有著不同的CheckPoint，決定了底層存儲需要穩(wěn)定可靠，且需要與GPU更好適配，才能充分釋放出大模型的潛力。
面對AIGC應用的興起，當前主流的傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)普遍都感受到巨大的壓力，要想全面釋放數(shù)據(jù)價值，存儲加速重構已是必然。作為數(shù)字化解決方案領導者，新華三集團全新發(fā)布H3C/HPE Alletra MP全局解耦NVMe智能全閃存儲、H3C UniStor X10000 G6系列分布式智能融合存儲，率先給出存儲重構的答案。
存儲應該如何重構?
世界軟件開發(fā)大師Martin Fowler在《重構》中認為，任何一個傻瓜都可以寫出計算機可以理解的代碼，唯有寫出人類容易理解的代碼，才是優(yōu)秀的程序員。
同樣，在數(shù)據(jù)存儲領域，存儲產品唯有讓人們更加容易、便捷和高效地使用，才是符合未來需求的優(yōu)秀產品。但存儲系統(tǒng)是一項融入軟硬件和諸多復雜技術的系統(tǒng)級產品，涉及到硬件、協(xié)議、介質眾多，意味著存儲的每一次重構都是一次巨大的產品技術變革，對于未來市場發(fā)展和用戶使用會產生持續(xù)的影響。隨著AI大模型應用的興起，傳統(tǒng)存儲局限性會被迅速放大。因此，存儲必須從架構、體驗和價值三個方面進行全面重構，以全新的產品形態(tài)來滿足各種數(shù)據(jù)服務的新需求。
首先是存儲架構的重構。存儲架構是存儲系統(tǒng)的核心“骨架”，健壯與否直接決定著存儲系統(tǒng)產品的優(yōu)劣�；仡櫞鎯Πl(fā)展歷史，從雙活架構、直連矩陣架構到分布式共享緩存架構、全共享交換式架構，每一次架構的重塑都推動了整個數(shù)據(jù)存儲產業(yè)的巨大進步。當前，主流傳統(tǒng)存儲產品在架構創(chuàng)新上已經(jīng)停滯多年，但新協(xié)議、新介質、新應用、新場景發(fā)展迅速發(fā)展又十分迅速，傳統(tǒng)存儲已然難以勝任。面對AIGC等諸多新應用帶來的性能、容量等一系列的全新挑戰(zhàn)，新華三集團致力于推動重構集中式和分布式存儲，利用架構創(chuàng)新來適配AI等新應用，讓存儲系統(tǒng)充分釋放存儲性能和提供更好管理。
H3C/HPE Alletra MP全局解耦NVMe智能全閃存儲是架構創(chuàng)新的一個代表作。Alletra MP的全局解耦架構實現(xiàn)業(yè)界首個控制節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點完全獨立的全活架構，不僅具有規(guī)�；目v向和橫向擴展模式，還實現(xiàn)控制節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點的獨立擴展能力。此外，控制節(jié)點與數(shù)據(jù)節(jié)點統(tǒng)一，消除硬件多樣性，大幅提升存儲系統(tǒng)迭代更新速度。
其次是存儲使用體驗的重構。針對百行百業(yè)用戶自身環(huán)境的變化，混合/多云、邊緣環(huán)境成為企業(yè)數(shù)字化轉型的標配選擇，用戶追求在復雜環(huán)境下簡單一致的數(shù)據(jù)服務與功能。近年來，新華三集團持續(xù)推動智慧存儲理念，幫助行業(yè)用戶擺脫傳統(tǒng)存儲專業(yè)強、易用性不強的弊端。新華三通過軟件定義的理念，屏蔽存儲底層復雜性;在硬件層面采取標準工業(yè)硬件組件來降低硬件系統(tǒng)擴展、管理等方面的難度;同時，將AI原生理念融入到存儲系統(tǒng)，致力于智能存儲中樞的打造，為用戶帶來極致性能、極致可靠、極簡管理、綠色低碳四大存儲體驗升級。
第三是存儲價值的重構。存儲作為數(shù)據(jù)要素的載體，不應該因為自身的瓶頸，成為限制數(shù)據(jù)要素價值釋放的阻礙。相反，存儲應該逐步完成角色轉變，通過基于高效、可靠、極簡、綠色的存儲解決方案，成為釋放數(shù)據(jù)價值的最佳拍檔。全面滿足AI時代大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和快速訪問需求，支撐各細分領域的差異化存儲需求，幫助用戶深度挖掘數(shù)據(jù)價值，釋放創(chuàng)新活力。
關天舒認為，新華三集團從架構、體驗和價值三個方面對存儲進行重構，會幫助用戶徹底屏蔽基礎設施的復雜性，全力聚焦上層應用創(chuàng)新。
加速重構落地，釋放數(shù)據(jù)價值
《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告(2023)》顯示，2022年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到50萬億元占GDP比重達到41.5%，產業(yè)數(shù)字化占到數(shù)字經(jīng)濟比重上升到81%，各行各業(yè)數(shù)字化轉型愈發(fā)需要先進基礎設施來支撐數(shù)據(jù)價值的充分釋放。就像新能源+智能化近年來在重構百年汽車產業(yè)一樣，作為企業(yè)數(shù)字化轉型的數(shù)字底座，存儲的重構是存儲產業(yè)自身向演進的一種體現(xiàn)，這種重構將會是由內到外的顛覆性改變，其核心目標就是讓數(shù)據(jù)價值釋放不再成為一件難事。
作為數(shù)字化解決方案領導者，新華三集團從產品、場景和理念三個層面在全面推動存儲重構的落地，構建先進的基礎設施，幫助各行業(yè)用戶完成數(shù)字化轉型。
從產品層面，新華三集團率先推出H3C/HPE Alletra MP、H3C UniStorX10000 G6兩款AI原生架構存儲。Alletra MP核心目標是幫助企業(yè)客戶重構關鍵能力，以應對從邊緣到云場景中的管理復雜、基礎設施孤島、擴展效率低等一系列數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn);X10000 G6定位為AI時代下的堅實數(shù)字底座，聚焦在各類AI應用的支撐上。兩款產品各自定位不同，很好覆蓋用戶數(shù)字化轉型的存儲需求。
從場景層面，新華三集團圍繞不同場景差異化需求，根據(jù)產品特點來推動存儲重構的落地。X18000 G6可以全面滿足AI、虛擬化、數(shù)據(jù)庫等全場景存儲需求，非常適用于醫(yī)學科研、AI繪畫、自動駕駛等AI場景;而Alletra MP，可靠性極高、性能出色、統(tǒng)一平臺和一致云化體驗，加上AI加持，非常適合結構化數(shù)據(jù)的各種場景。
從理念層面，新華三集團一直推動智慧存儲理念的普及。通過AI技術改善和提升存儲產品，實現(xiàn)對應用層面變化的感知，掌握并理解業(yè)務規(guī)律，并進行正確分析與判斷，讓數(shù)據(jù)存儲操作、管理等走向簡易。新華三希望通過Alletra MP、X10000 G6兩款全新存儲產品，將智慧存儲理念帶入到更多用戶和場景之中。
面向未來，新華三集團擁有一個完整的重構存儲系統(tǒng)計劃，推動存儲產品不斷重構、進化。新華三將以“云智原生”戰(zhàn)略為指引，精研云智原生技術，深耕客戶應用場景，持續(xù)加強技術創(chuàng)新，不斷推出更多智慧存儲新產品，幫助百行百業(yè)用戶消除數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)，加速釋放數(shù)據(jù)要素價值，共同邁向AI新時代。
