關于戴爾易安信存儲委員會

戴爾易安信存儲委員由14名高級工程師和研究員（包括博士和專利持有人）組成，他們的觀點是戴爾易安信未來十年存儲戰略、投資和開發決策的重要依據。

新的存儲設計將進一步

模糊存儲和計算的界限

Inbar說：“我們收到客戶的反饋，他們希望在傳統SAN中尋求靈活性。在多數情況下，計算與存儲是分離的。但在其他情況下，盡可能使計算靠近存儲也是有意義的，這能夠支持以數據為中心的工作負載，例如分析和密集型數據庫。傳統陣列是基于軟件定義和基于容器的架構而不斷發展的，客戶可以選擇性地在不同工作負載應用數據服務，甚至允許在存儲系統本身運行應用程序。”

“我們并不是在討論將計算、存儲和軟件定義的網絡相結合的HCI（超融合基礎架構）。HCI對于可擴展應用程序非常有用，但是在一些延遲驅動應用程序（latency-driven applications）中，將計算和存儲緊密地結合在一起是有意義的。

這可以打開人工智能、機器學習、分析在邊緣或私有云中新的用例，還可以降低擁有成本，并簡化IT團隊和應用程序所有者對存儲的管理，讓他們不必總是依靠存儲管理員來配置或管理底層存儲。隨著新的IT專業人員加入不一定具有存儲管理員專業知識的團隊，這一點變得越來越重要。”

更多客戶將轉向SDI

Inbar表示：“運行高性能或復雜的多虛機監視器（multi-hypervisor）工作負載的大型和超大型企業，使用SDS和其他形式的軟件定義基礎架構已經有一段時間了，但傳統企業轉向SDI的腳步比較慢。

我們看到，已經有企業級客戶在逐漸遷移一些工作負載，這些工作負載對容量和計算的要求與傳統三層SAN所提供的不同。用戶需要靈活的擴展能力，不僅是存儲和計算的擴展，也包括SDI可以唯一支持平臺的擴展。這適用于需要整合多個高性能或復雜工作負載的用戶，例如需要一致的毫秒級延遲、以及計算和存儲不對稱擴展的數據庫。一些SDI解決方案已支持任何計算平臺組合——裸機、多虛機監視器和容器，而無需將其物理分區到單獨的集群中。”

2020年將出現數據集管理

Inbar說：“數據集管理要透明地存儲數據，并能通過元數據快速發現數據集中的任一部分，使客戶可以立即找到他們想要的數據，并采用新的方法進行操作。新技術將使EB級索引變得超快速，更高效。這是與機器學習技術相關聯的索引技術的自然發展。以前缺乏計算力，而且以前也無法擴展到這一水平。企業現在的數據量太過龐大，之前的數據管理工具無法高效處理。”

交付存儲即服務

（SaaS）的規模將會擴大

Inbar表示：“采用云原生的微服務架構來實現更大的規模和可移植性，將使應用程序繼續發展。隨著越來越多的企業使用多云，以獲得對最優服務的訪問并避免鎖定的影響，存儲端點部署模型已得到擴展，可以直接將存儲陣列作為服務交付，并連接到一個或多個公有云。

該模型支持數據放置（Data Placement），客戶可以在不同應用程序之間有效共享數據集，即使它們運行在不同的云中。此外，該模型還具備存儲陣列的所有數據管理功能，包括快照、備份、多協議數據訪問、加密和身份驗證。以當前的存儲為核心，重構云應用程序的部署和使用。還將出現跨端點的新產品，可以提供更高水平的統一數據管理功能。”

對高性能對象存儲將不再一笑置之

Inbar說到：“幾年前，當我們開始談論基于閃存的對象存儲時，不少業內人士都對此嗤之以鼻。那時候他們說沒有人會需要它，但現在，每個人都需要。其中一個需求來自應用程序開發人員，另一個需求來自分析。

閃存和NVMe帶來的性能提升為基于對象的存儲平臺提供了巨大的機會，支持用戶需要的速度和幾乎無限規模的應用，例如分析、高級駕駛員輔助系統、IoT和云原生應用程序的開發。基于閃存的對象存儲能夠對磁盤進行自動分層，提供經濟高效的選擇，尤其是當客戶談論PB或EB級時。基于閃存的對象存儲允許客戶將需要的數據移至閃存層，以運行分析和高性能應用程序，然后在處理完成后，將數據移至冷層或存檔層。”

“我們曾經有過預測，有一天對象存儲將取代文件存儲。大家很難相信如此絕對的東西。但是，隨著對象存儲針對閃存和NVMe的優化調整，我認為對象存儲的使用率會大幅上升，一些工作負載會從文件存儲遷移，尤其是圖像、日志數據和機器生成的數據等。”

就總體趨勢而言，Dan Inbar總結到：“2020年的一大轉變是從位存儲到數據管理的轉變。隨著邊緣計算的發展，數據量暴增。用戶必須盡快對這些數據進行分析，而不是稍后分析，同時必須控制它們的流向、存儲。重要的是將所有這些過程視為數據處理，而不是像過去一樣只將其視為位和字節。”