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迈向智能世界白皮书2023;;;执行摘要;80%的企业新增数据是非结构化数据,AI大模型正在加速海量非结构化数据进入生产决策系统,全闪分布式存储成为海量非结构数据最佳数据基础设施。;探索以数据为中心的新存储系统架构;构建新的数据范式,推动数据存储支持近存计算、新的数据格式、新的数据访问协议、高性能应用数据缓存。新架构和新范式的组合优化,将大幅提升数字化新应用的效率,让新应用拥有更高的SLA,并尽量降低传统应用的改造成本。;;数据存储;10;11;数据存储;数据存储;数据存储;15;16;;;;;据、交通流量数据等实时分析和处理,从而实现交通路线的自动优化、交通拥堵的实时调控与缓解。;新型数据湖存储把来自数据科学、AI应用、知识挖掘等不同应用的数据源接入集成到统一存储池中,因此它应能支持不同应用工具集带来的多样化数据访问,包括多样化数据访问协议以及不同的IO负载。;建议1:企业关注大数据平台与存储的协同创新,推进数据分析走向实时;;;26;;;;容器中完成部署。;;建议1:企业不确定性的创新业务、OA办公为代表的外围业务切入公有云,核心竞争力业务保留在自有数据中心;;数据存储;35;据,希望专业分布式存储实现协议互通和免拷贝,减少数据冗余。
海量的非结构化数据不仅仅要求实现数据保存,还需要帮助企业实现海量数据的管理,比如基于元数据的查询和检索加速,以及基于数据冷热识别的数据全生命周期管理。
存储作为最后一道防线,需要具备数据存储内生高安全、高可靠的能力,例如防勒索、容灾和备份。;新安全
展望六
存储内生安全;趋势;;40;建议1:企业在关注网络安全防护的同时,应考虑将存储的安全能力加入企业的安全建设当中;;数据存储;全闪存存储明显的高性能优势,大幅度提升企业效率和业务体验;围绕SSD的数据缩减技术快速发展,有效容量成本将持续降低
针对典型的非结构化数据场景,卫星遥感数据缩减比可达2:1,自动驾驶数据缩减比可达1.5:1,PACS影像数据缩减比可达3:1,这使全闪存存储购置成本大幅降低。针对备份场景,基于全SSD的备份存储通过全局重删服务,在线相似重删,以及语义级重删等技术可实现数据缩减率领先HDD备份存储业界标杆50%。;;数据存储;发布适用于AI的2TB池化CXL内存系统,韩国科技公司Panmnesia也展示了其6TB的CXL内存池系统。;;;局数据的热力分析,优化数据中心内的数据在不同介质的分布,及时搬移冷数据,从而改善存储成本。亚太某大型运营商,通过引入华为存储集中管理软件,将存储资源利用率从30%提升到60%以上。;52;图16智能存储实现算法和数据解耦;;;0;1.5专用处理器加速,减少CPU开销
相比存储设备采用单一CPU计算架构,采用专用处理器可以提高存储性能,降低功耗。专用处理器将数据缩减、协议处理等能力从通用CPU卸载,提高数据处理效率,减少数据处理延迟,摆脱对CPU算力依赖,能提升存储整体能效。;数据存储
评估的存储产品碳足迹认证。
建议2:企业遵从统一的能效测评标准
当前存储节能标准体系尚不成熟,标准组织、企业客户和存储厂商采用的存储能效测评方法和能效指标不统一,企业和厂商往往需要基于不同标准和测评方法重复测试。建立统一的能效标准体系可以减少厂商测评压力和资源浪费,方便企业客户选择绿色节能的产品,并有利于存储行业的节能减碳技术健康发展。
建议3:积极采用创新技术降低能耗
企业要积极部署具备节能技术的存储产品,推动存储厂商进行技术创新,比如在专用处理器、数据缩减、高密全闪存、智能调频等技术上创新,提升存储容量密度和能效,在新一代存储产品上应用近存计算,减少数据流动产生的能耗。;数据新范式,释放AI新动能;60;61;;
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