用AI給存儲算算命？
AI真的可以預測存儲！不過，不是預測存儲商業市場的發展，而是預測存儲介質的壽命、存儲系統的運行狀況等，從而讓用戶可以提前干預，實現主動運維，更好地保證業務連續性，降低維護成本等。
今天，人工智慧（AI）似乎無所不能，那麼能用AI給存儲算算命嗎?
傳統存儲日薄西山？
市場研究機構IDC的數據顯示，2014年第一季度全球外部磁碟存儲系統收入同比下滑5.2%，這也是近5年來存儲市場首次下滑，其中下滑最厲害的當屬高端存儲，下降了25%。
存儲市場的漲跌與很多因素有關，包括經濟的不確定性、技術的創新、用戶的需求變化等。不過，有一點可以肯定，隨著雲計算、大數據、移動互聯、物聯網等新技術、新應用的不斷湧現，傳統的存儲技術和產品在面對新型工作負載時已顯得捉襟見肘。
先智數據北京代表處總經理董唯元（圖中站立者）與媒體進行交流
長期跟蹤存儲的媒體人可能深有同感，最近幾年，存儲新產品的發布會數量相比以前減少了很多，主要還是那些國外大廠的動作少了。導致這種現象的原因也有很多，比如國內自主可控的聲音越來越強烈，國外廠商需要調整自己的策略和步伐；面對雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等新技術、新需求的挑戰，存儲廠商要在新的領域重新布局，調整自己，以適應新的客戶需求；用戶更加關注應用，以及如何利用新產品、新技術滿足自己的業務需求，而不是具體的技術實現手段或指標……
在很多場合下，人們談論最多的是數據中心的整體基礎架構，或者一個完整的解決方案，而不僅僅是計算或存儲某個具體的環節或產品。人們很少直接談論存儲，從積極的方面看，存儲已經是基礎設施中不可或缺的一部分，作為一個最基礎的選項存在。企業用戶已經充分認同存儲的價值所在。曾經有人這樣說：「當人們不再談論雲計算這個名詞時，就說明雲計算已經真正落地了。」存儲已經是這種狀況。
隨著互聯網的興起，分散式存儲、軟體定義存儲、快閃記憶體等新興存儲技術成了人們追逐的對象。不可否認，這些都是未來存儲的主要發展方向，對傳統存儲市場造成了強烈的衝擊。不過，這些新的技術還在不斷發展和完善之中，從應用的角度看也是剛剛起步，處於摸索和持續改進的狀態。從商業的角度看，傳統存儲仍是市場上主流存儲廠商的主要收入來源，是生存的依靠，不會輕易拋棄。所謂船大難掉頭就是這個意思。從用戶需求的角度看，確實還有很多傳統的核心應用或遺留系統，需要傳統SAN存儲的支撐。發展了十幾年、幾十年的企業也不可能一下子完全拋棄原有的存儲系統，完全轉到雲上去。
舉例來說，最近兩三年，華為在全快閃記憶體陣列方面投入了大量資源，基於NVMe的全閃陣列也即將推出。但是，華為在全快閃記憶體的市場推廣方面顯然有點收著勁兒。有業內人士分析說，如果華為按照慣常的「狼性」方式，動用價格槓桿或採用其他更激進的方式，可能今天它在全快閃記憶體市場會佔據更加有利的地位。但是華為並沒有這樣做，其中一個原因可能是，華為在傳統存儲技術上的研發投入巨大，幾千人、十多年的研發投入，不可能讓它打水漂。從商業上考慮，傳統存儲也不會這麼快退出市場。
技術的迭代與市場的更新換代總有一個時間差。從技術的發展看，傳統存儲技術會慢慢淡出，新的技術會逐漸佔據主流，這是歷史規律。但是，我們仍要從用戶的實際需求出發，在很多時候，兼顧傳統與現代可能對用戶來說是一種比較穩妥的選擇。
今天，很多傳統大廠正在積極適應新的趨勢，轉向分散式、超融合、軟體定義、快閃記憶體等，同時不斷湧現的創業企業在新舊技術更替中扮演著越來越重要的角色。這些創業企業的骨幹力量大多來自傳統大廠，既有多年的技術積累，同時又具備活躍的思路和創新的勇氣，所以往往能夠在單一技術點上率先實現突破。
上文已經提到了很多存儲的創新點，其中有一點特別值得一提，就是存儲的智能化。最早的存儲虛擬化也算一種智能化。現在，存儲智能化的需求顯然更加強烈。從用戶的需求看，他們希望存儲設備本身具有自診斷、自修復、自管理等功能，可以實現高度自動化，無需更多人工介入；從技術的角度看，大數據、人工智慧等技術的出現，也讓存儲的智能化有了實現的可能。
可能我們誰也無法準確預測傳統存儲何時退出歷史舞台，即使人工智慧也做不到。存儲廠商們能夠做的，就是順應市場和用戶的需求，以不斷的革新，支持企業用戶的業務發展與創新。
人工智慧是「虛熱」？
可能大多數人都有這樣的感覺，現在在技術討論的場合，如果不提AI，就感覺自己「OUT」了。在Gartner的技術成熟度曲線中，AI仍然處於「炒作」的階段。每一項新技術都要經歷炒作到市場充分認知，然後才能進入大規模商業階段。
顯然，人們對AI寄予了厚望，認為這是顛覆和改變人類社會的又一次巨大機會。我們也確實看到了AI與精準醫療、自動駕駛、金融分析等不同行業應用相結合帶來的巨大衝擊力和成果。
作為大數據的助推器，在幾乎所有涉及到分析和預測的領域，AI顯然都有用武之地。舉例來說，AI與安全相結合，可以讓我們更好地預測未知的安全威脅，提升安全的感知能力。這已經被證實是可行的。一些大數據安全公司已經將AI的演算法與其大數據安全平台進行了有機結合。「智能化安全」成了當前安全領域的新熱點。
那麼，在存儲智能化的過程中，AI是否也能起到「加速」的作用呢？存儲的智能化可能不一定都是通過AI技術實現的，但是可以肯定的是，AI確實可以讓存儲變得更加智能。先智數據就是那個「第一個吃螃蟹的人」。
成立於2012年的先智數據科技有限公司，是一家全球領先的軟體定義存儲和數據服務公司。公司總部位於美國加利福尼亞洲，2017年5月剛剛在北京成立了代表處。從「先智數據」這個名字就可以猜出，先智數據的特色在於「預測、智能」。先智數據北京代表處總經理董唯元介紹說，先智數據在雲計算平台，以及基於軟體的網路存儲、數據服務、業務連續性和災難恢復方面擁有豐富的經驗，並且希望通過AI技術的引入，實現應用調配管理的智能化，從此將存儲管理帶入新的智能時代。
也許5年前成立時，先智數據自己也未曾想到過，其將人工智慧與存儲相結合的思路能夠在今天成為引領業界發展的風向標。先智數據真正站到了「AI+存儲」的風口浪尖上。
董唯元表示，人工智慧可以在存儲系統的構建、運維，以及存儲系統性能提升和可靠性提升方面發揮重要的作用。
AI真的可以預測存儲！不過，不是預測存儲商業市場的發展，而是預測存儲介質的壽命、存儲系統的運行狀況等，從而讓用戶可以提前干預，實現主動運維，更好地保證業務連續性，降低維護成本等。
存儲如何做到「先知先覺」
根據先智數據的實踐，AI與存儲的結合，可以分成兩個階段實現：第一個階段，智能化地提前預判性能和存儲空間資源需求，並提前調配到位；第二個階段，存儲設備可以藉助AI技術構建新型的智能化存儲。
實現AI+存儲，先智數據已經推出了相關的產品，包含以下四款。
Federator帶外存儲資源管理平台，類似於OpenStack Cinder、EMC ViPR，不同的是擴展了智能化的能力。存儲資源是被動性資源，如果想實現真正的按需調度，提前預測是前提條件。Federator可以通過機器學習，認知客戶應用負載變動模式，提前預測應用的性能和容量需求變化，提前調配資源到位。
Stellar Flash是包含智能預測能力的全快閃記憶體陣列和混合塊存儲陣列，其功能包括採用流量模型模塊（TMM）和彈性資源控制（ERC）技術進行智能緩存；對磁碟故障行監測預警，並可根據資源和業務負載狀況規模提前修複數據；支持本地重複數據刪除和壓縮技術。
DR Prophet基於Federator平台，可以在複雜的雲化數據中心場景下實現容災保護。它的主要功能包括可設置的自動數據保護、基於應用感知的數據保護、鏡像磁碟容錯和本地保護、無破壞性的災難演練等。
Disk Prophet是一個智能化的故障數據分析解決方案。它就像是一個「算命先生」可以為磁碟「算命」。它算命的本事來源於大量機器學習和磁碟故障細節知識，可以實現精準故障預測，消除因磁碟故障而出現不可預期的QoS波動，從而提升數據可靠性和資源效率。
先智數據找准了AI與存儲的結合點，通過AI技術，從最基礎的磁碟故障預測做起，並延伸至整個存儲資源的管理和運維，做到有的放矢，而不是將AI當成一個噱頭。「我們現在做的是硬碟的預測，下一步還要預測VM的資源調配。」董唯元表示，「AI現在可以與存儲融合，未來還可以與基礎架構、運維，以及更深層次的數據挖掘相結合。我們致力於實現AI與存儲、運維的融合。」
AI賦予了存儲「先知」的本領，在存儲智能化演進的道路上開闢了一條新路。
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