盒子已“死”?新华三的智能存储“破圈”行动

嘉文 |  2020-05-29

  

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  最近,很多人讨论的话题是,在有生之年见证了原油期货跌成了负数,这可能是原油市场有史以来的“至暗时刻”,而造成这种历史罕见的局面,最直接的导火索就是原油的存储空间严重不足。也就是说,全世界的原油已经多到就要“无处安放”了。存储空间的耗尽直接导致了原油期货市场的恐慌,大批油企面临失业潮、破产甚至倒闭……

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  笔者近期被安利了一部高分韩剧——《那男人的记忆法》,讲述了一个从小过目不忘的神奇男子的故事。在剧中,主人公被设定是一名“过剩记忆症候群”的患者,他可以把一年365天8760小时的信息全部都记忆下,这种能力在别人看来虽然是拥有着“超级大脑”的天才,但对于自己来说却是一种命运的诅咒。因为谁也不知道,由于缺乏对存储记忆的管理能力,突破大脑存储的极限后会发生什么事。

  类似的情况也发生在数字世界,根据IDC预测,2025年的全球数据量将达到惊人的175 ZB。这么大数据量是一个什么概念?1ZB相当于全世界海滩沙粒数量的总和。而数据量的激增,带来了数据管理的复杂度增加,但同时要提供体验式的服务,解决这一矛盾的唯一途径,就是“智能”。数字时代的种种要素,数字基础设施是骨架、应用是肌肉,而数据则是灵魂。作为数据这一“灵魂”的主要载体,数字时代的存储不仅要存的更多、存的更快,还要能够充分运用AI技术,在提供自动化运维体验的同时实现全局分析和对应用的自动感知。而这些正是构成了新华三全新智能数据平台的要素。

  进击的智能数据平台

  “盒子”的时代可能离我们渐行渐远,企业用更关注的是“数据”,而存储本身则越简单越好。“以后存储的边界相对比较模糊,”新华三集团计算存储产品线副总裁、存储产品线总经理兼首席产品经理徐润安在接受比特网采访时表示,“软件定义存储出现以后,IOPS已经不是所有存储的瓶颈,企业不用关注到底是高端存储、中端存储还是低端存储,更需要的是一个存储服务。不同的业务需求存储不一样,很难单纯的用高端存储、终端存储定义,而是用服务级别定义。”例如,混合云的时代,为了合规或者性能,企业需要将一部分数据放在本地数据中心,还有一部分会考虑放到公有云上。如果还是维持原来的运维思路,在本地数据中心的数据和云上的数据该如何去放,对企业来说是很大的挑战。“智能数据平台可以从运维混合云的角度出发,通过智能数据引擎的分析,清晰地告诉用户哪些数据应该放在T0、T1、还是二级存储,哪些可以放到公有云上,在混合云的趋势下,智能数据引擎会对用户整个数据管理带来很大的帮助。”

盒子已“死”?新华三的智能存储“破圈”行动
新华三集团计算存储产品线副总裁、存储产品线总经理兼首席产品经理徐润安

  据徐润安介绍,智能数据平台(IDP)的设计蓝图是个一个大的框架,改变传统存储的使用和管理体验,具体来说:

  首先,是中间的全局智能引擎,用以进行全局的分析。包括了主动性的预测和分析,各种工作负载的特征识别(我们称它为指纹),它具有全局的学习能力以及主动推荐的功能。

  除了引擎之外,智能数据平台包含了存储数据所必须的,为各种不同负载所优化的存储设备,从可靠性要求极高的T0存储,到通用的T1存储,再到二级存储和大数据存储,甚至云;这些必备的组件可以被全局智能引擎所识别、分析以及管理,服务于数据。

  最后,全局的智能引擎对上还可以感知应用的情况,不论是典型的数据库或者虚拟化的应用,或者是自动化连接甚至是云数据管理。所以,这不仅是给基础设施管理员来使用的平台,甚至可以端到端的连接业务线的主管、虚机管理员、云管理员、运营人员,甚至数据专家等到这个智能数据平台上。

  “我们的产品设计、框架,都基于让整个平台变的更智能的目标,给用户的是服务体验的感受。这是我们想在接下来很长一段时间中持续打造的智能数据平台的能力。”徐润安说。

  新华三集团首席存储架构师张楠在接受采访时表示,未来,IDP平台的报告不仅仅形成结果,还形成一个推荐解决方案。包括存储的问题、风险和改进的建议。任何一个管理员,即使是存储“小白”都能够看懂。类似于帮你的体检医生,分析你当前的疾病、也预测你未来可能出现的状况,提前帮你做好预案,防患于未然。

盒子已“死”?新华三的智能存储“破圈”行动
新华三集团首席存储架构师张楠

  存储的“智·变”

  或许很多企业的数据、存储运维工程师都感同身受的是:很多存储的问题是表现出了二八原则,即80%的问题只需要花20%的精力,但是往往只有20%的复杂问题,花费80%的精力都解决不了,这是他们面临的最大挑战。“新华三做的更多的是一种关联,即存储系统和周边所有系统的关联,在同一个时刻如果发生了故障或者性能的瓶颈,会看这个时间点的整个存储周边在发生什么,是网络问题、主机问题还是应用的问题。”徐润安表示,从现阶段来说,这是新华三的智能平台对比其他平台的一大优势。

  而针对用户关注的“饱和度”,顾名思义,就是阵列达到饱和的一个状态,也就是什么时候性能到达瓶颈,往往这类问题最难分析。“在智能数据平台中‘饱和度’的指标,通过人工智能平台对所有业务数据进行模拟,可以准确的观测并预测阵列的吃到多少的一个指标,并且根据这个饱和度给出相应的建议。把‘吃饱’这个存在于感受的指标明确的量化出来。”徐润安说。

  张楠表示,新华三的目标是,用户多系统之间的数据移动都可以依靠饱和度去实现,“因为每个系统的饱和度不一样,基于这一点可以做的事情非常多。”

  另据了解,新华三是唯一一家可以把在线AI离线化的厂商,由于部分用户不能实时接入互联网,新华三全局智能引擎创新地把部分机器学习的知识库固化到存储的本地系统中,为这些用户提供了离线智能功能,可以进行智能性能管理,应用负载管理和虚机拓扑管理。“把用户下载包直接离线化是我们未来发展的方向。”

 写在最后

  “得数据者得天下”,数据将成为企业的生产力,而存储本身对于企业来说“越省心越好”,在智能时代,存储的时代势必经历一场“破圈”行动,从产品视角进化为服务视角,毫无疑问的是,新华三是领航者。

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