Pure Storage發布2020年技術預測

日前，Pure Storage發布了2020年技術預測，主要涉及對象存儲、自動化、QLC介質以及容器。具體而言，Pure Storage對2020年的技術預測包括：

1.對象存儲再度登場

對象存儲已告別了過去的冷存儲形象，並以主存儲的全新形式出現。原來，對象存儲用於支持超大數據集的管理，這些超大數據集往往超出了傳統文件系統的處理能力。但如今，因能夠支持對大型數據集的高度並行及分散式訪問，對象存儲已經成為雲原生應用的存儲標準。在對雲友好型架構進行應用程序開發或重新部署時，對象存儲將自然地成為首選，其可支持應用程序解耦，並能實現在共享存儲池中將應用程序與計算資源分離。這種模式不僅可用於定製軟體的開發，而且也得到了大型軟體供應商（如Splunk和Vertica）的應用。

2.現代分析飛速發展

現代分析增長的動力來自於基礎設施的使用變得更加經濟實惠，這包括出現了更強大的CPU、在本地和公有雲中均可應用的消費級基礎設施、價格更低的快閃記憶體。串流數據分析平台也出現了顯著增長，包括開源平台（Apache Flink、Apache Beam和Spark Streaming）以及商用平台（Splunk DSP），其取代了越來越多的批處理平台。藉助由無狀態伺服器、容器和高性能S3協議兼容的對象存儲構成的雲原生架構，現代分析可實現更大的規模。此外，包括智能設備（智能家居、可穿戴設備、汽車互聯、工業物聯等）在內的數據來源飛速增長，也將推動現代分析技術的應用，以獲得更多洞察。

3.藉助QLC等新一代媒介，快閃記憶體將挑戰「不可能」

快閃記憶體自推出以來，在很大程度上僅被視為以性能為主的Tier1應用程序。但隨著新的固態存儲技術出現並帶來存儲分層，譬如存儲級內存（SCM）和QLC，快閃記憶體如今蓄勢待發，將助力數據走向全新的發展方向。在高端領域，通過結合SCM和NVMe-oF等高速協議，共享存儲陣列現可為延遲敏感型應用提供比肩基於伺服器的存儲的性能表現。這組應用是DAS上僅存的幾個應用之一，其現可獲得和共享存儲相同的數據服務，包括數據保護、數據規約等，這實現了頂級的性能和豐富的數據服務。同時，即將推出的QLC將把快閃記憶體引入目前主要位於磁碟上的存儲層。這種成本的降低使所有應用程序都能盡享快閃記憶體除性能之外的更多優勢：簡易、可靠、數據中心的能耗降低和空間節省等。

4.AI運營從過去顧問角色轉變為自動化運行

未來，企業將更開放地接受AI，並藉助AI進行決策制定。客戶希望制定政策後交由供應商實施，這一部分上是由Kubernetes的聲明式特徵和容器管理決定的。容器的簡易性將使企業能夠定義狀態，並容器將作為催化劑。這樣的技術將在整體環境中得以應用並提供洞察。AI將應用於高效地探查預測模型的性能不足之處，並為該特徵空間擴充數據。這對AI的應用至關重要，例如異常檢測和自動化根本原因分析能使其具有可擴展性並適用於更多情境。

5.容器躋身主流，需要持久性存儲

容器的出現讓無狀態應用程序的部署變得更為簡單且成本低廉。但隨著Kubernetes的出現和VMware對容器的支持，容器的使用迅速擴展到了主流應用程序。那麼，為容器打造的持久性存儲對於賦能資料庫和應用程序以實現容器的重新部署則至關重要。2020年，大多數企業的私有雲和混合雲平台發展有望超越VMs，他們將在企業範圍內部署容器策略，包括奠定存儲基礎以支持狀態式、任務關鍵應用程序，以全面迎接容器時代的到來。

同時，Pure Storage也表示，2020年客戶需要創新"訂閱即服務"的業務模式。自公有雲問世，「即服務」的模式相伴而生。對於大多數的存儲用戶而言，混合雲既是當下現實，也是未來趨勢。不論何時，用戶都希望最大程度地發揮混合雲的功效，以基於本地部署的基礎架構實現簡易化和自動化，從而像管理雲一樣地管理基礎架構，並在雲端實現與本地部署相同的企業級功能和控制——靈活的、基於訂閱的「即服務」模式。2020年，存儲領域對「即服務」模式的需求將會增加，企業也將對OPEX模型進行更多投資。不過，成功的「即服務」模式需要平衡運營和採購兩個方面。從運營方面來看，該模式的關鍵特徵包括標準化（相較於雪花模式）、按需訪問、API驅動管理和無限擴展。而從消費方面來看，其關鍵特性包括付費使用模型、雲爆發能力（按需向上/向下擴展）、無間斷的持續運行體驗、在不干擾業務的前提下實現服務持續增長/升級。以上的「即服務」模式都是通過100%的月付費OPEX服務實現的。

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