人工智能

人工智能驅動的存儲在即用即付前景好

字號+ 責任編輯:中融國行 小林 來源:未知 2019-04-07 04:58 我要評論( )

存儲長期以來被認為是數據中心中一個發展有點遲緩卻充滿創新挑戰的領域。而現在這種情況有所改變,在過去的十年里,從云存儲服務到企業級全閃存陣列,存儲技術有了一次又一次

  存儲長期以來被認為是數據中心中一個發展有點遲緩卻充滿創新挑戰的領域。而現在這種情況有所改變,在過去的十年里,從云存儲服務到企業級全閃存陣列,存儲技術有了一次又一次的突破。企業希望存儲與網絡和計算的連接更緊密,供應商采用超融合基礎設施進行響應。制造商發現存儲器芯片上的空間不足,因此在垂直方向上增加了更多的存儲層,推出了3DNAND內存。

圖片來源:圖蟲創意

  隨著混合云基礎設施的應用和過去幾年的人工智能浪潮,存儲市場的拓撲結構再次發生了變化。這些趨勢推動了智能存儲的興起:存儲硬件和服務的組合利用遠程數據收集和人工智能來主動管理其環境,無論是在內部部署數據中心還是在云端。

  現在,智能存儲正從另一個不可阻擋的趨勢中獲得更大的動力:基于消費的IT。

  更加智能的存儲

  智能存儲不僅僅是一個信息存儲庫,還可以主動提供洞察力,幫助企業確保在需要的時間和地點提供數據。例如,它可以識別整個環境中的性能瓶頸,并檢測安全威脅或季節性使用峰值等變化,并發出警報,以便組織能夠及時采取措施。

  智能存儲是:

  人工智能驅動。遙測監控來自API和管理接口的數據,以及來自存儲設備本身的數據。高級分析和機器學習使系統能夠對環境中的正常情況進行建模,從而能夠檢測和解決異常情況。智能存儲可以應用預測分析來解決管理人員甚至還不知道的許多潛在問題。對于其他問題,分析和建議引擎提供自動指導,詳細說明問題并建議解決問題的措施,即使問題的根源在存儲設備之外。

  為云而建。通過本地云集成,智能存儲簡化了多云管理、協調和自動化,在公共云和私有云之間無縫連接。組織可以將生產數據庫、輔助數據或備份數據中的任何工作負載移動到云中,或者根據需要從公共云中返回數據。開放的云本地API支持與一系列云自動化和DevOps生態系統參與者的產品集成,幫助用戶快速開發新服務。智能存儲中的咨詢專業知識和云計算管理工具有助于用戶避免與公共云計劃相關的隱藏成本和超支。

  作為服務提供。組織可以選擇最適合業務需求的存儲,無論是閃存還是混合存儲用于塊、文件或對象存儲。硬件安裝在組織的數據中心,但所有權仍由提供商保留。組織可以根據預測的需求獲得本地容量緩沖,以及支持、管理和(可選)操作所需的服務。如果需要額外的容量,可以按需添加,并在不再需要時再將其縮小。組織只需為使用的內容付費、硬件、軟件和服務都將匯總到一個月的賬單中。

  基于云計算經濟的本地存儲

  第三個特性為混合云世界中的智能存儲提供了巨大的動力。根據IDC公司的研究,到2020年,數據中心基于消費的采購將占企業IT基礎設施支出的40%。智能存儲是一種真正的基于消費的模式,為組織提供預存儲類似云計算的體驗。

  企業可以從公共云獲得了一個教訓,那就是簡單。財務簡單性是其中很重要的一部分,希望更簡單地利用云經濟模型。但組織通常希望繞過巨額前期成本,可以每月支付賬單。云計算為預算和資助IT開辟了一系列新方法。它使IT資源更容易通過使用來衡量。

  但隨后出現的技術可能對內部基礎設施做同樣的事情。新的計量系統可以跟蹤、記錄和報告硬件資源在內部部署的使用情況。當這些技術與一套全面的服務相結合以提供、監視和支持基礎設施時,為物理數據中心提供了一個真正的按需解決方案。隨著以消費為基礎的IT的出現,企業可以從一個全新的角度看待他們的本地IT產業。

  在探索基于消費的內部存儲方法時,請考慮以下標準以確定它是否適合企業的環境和業務需求。

 ?。?)數據主權和隱私

  法規遵從性要求繼續升級,影響企業的存儲策略;歐盟實施的通用數據保護法規只是一個例子。許多公司傾向于將客戶信息放在企業內部部署數據中心,例如對敏感數據進行特殊處理,醫療保健部門的職責是保護患者信息,這是一個很好的例子。

 ?。?)潛伏期

  計算資源越來越多地向邊緣移動,即數據中心外部的IT區域,靠近運營所在的位置。如果企業正在實施繁重的計算以控制工廠生產或監控化工廠的安全狀況,需要能夠實時或接近它。企業無法承擔在云中來回傳輸信息所涉及的延遲。

 ?。?)位置和連接

  移動到邊緣也將計算資源推送到偏遠或惡劣的環境中,例如石油鉆井平臺,其網絡連接可能并不可靠。但是,無論企業位于何處,如果必須從云端檢索關鍵的客戶數據,網絡問題都可能很快變成客戶服務問題。對于許多公司來說,在設計備份系統時,這也是一個重要的考慮因素。如果企業遭遇了計劃外停機,希望盡快恢復一切并重新運行,可能不希望這種能力依賴于與云端的良好連接。

 ?。?)前期成本

  在直接資本支出模式下,企業領導者可能會對本地存儲的支出猶豫不決。隨著時間的推移將成本與使用相匹配的方法通常對于企業的財務方面來說是一種更具吸引力的選擇。

 ?。?)容量管理

  存儲投資往往未得到充分利用。企業通常會預先購買過多的容量,以確保能夠在需求高峰時覆蓋工作負載,并避免遇到性能挑戰。過度供電是浪費,而且會增加電力、冷卻和維護的不必要成本。

 ?。?)敏捷性

  使本地資源適應新的業務需求可能是一個緩慢的過程。采購周期很長,安裝新硬件需要時間。一旦一家公司的產能耗盡,可能需要數月才能在數據中心中添加更多產品。這并沒有給客戶留下多少印象。為了獲得他們所需要的東西,各個團隊和業務部門可能決定采用公共云,并圍繞IT策略進行最終運行,從而出現令人煩惱的影子IT問題。

  基于消費的本地方法可以幫助企業協調這些復雜且經常相互沖突的標準,并快速轉向更智能的存儲設置。

  使用基于消費的智能存儲可以做的事情

  采用即用即付戰略開啟了一些令人興奮的可能性。企業可以發揮創意??梢钥焖佥p松地設置新項目,而無需以往的大額前期支出。即服務方法鼓勵實驗,并減少創新障礙。這在當今的商業環境中具有引人注目的優勢,在這種環境中,產品和商業模式正在以令人眼花繚亂的速度發生變化。

  尋找能夠提供各種智能存儲技術的供應商,以滿足企業的業務需求,無論是新的數據庫管理系統、大數據和分析,還是輔助存儲。某些提供商可能會將補充軟件(如數據可用性或備份解決方案)與硬件配對,從而進一步簡化部署和管理存儲需求的方式,以便更快地獲得創造性。

  簡化IT預算和計劃?;谙M的存儲使得熟悉的“使用它或丟棄它”的預算原則已經過時。與其相反,企業的支出與其業務目標密切相關,可以每日、每周或每月更好地了解和控制實際消耗智能存儲資源的方式。

  與未經檢查的任何資源一樣,消耗的資源比企業規劃的更容易。原有的數據并不總是系統地清除,并且往往會不斷增長,造成成本浪費,并影響性能?;谙牡慕鉀Q方案提供自助使用儀表板和預算功能,可在達到預定義的使用或支出閾值時發出提醒。

  對容量需求的變化做出平穩的響應。按需付費模式使企業能夠輕松地調動所需的資源,以處理定期的數據繁重任務,如年終報告、市場需求的不可預測峰值或新的業務模式。當企業不再需要這種容量的時候,就不必一直為此支付成本。了解供應商如何管理企業的容量是很重要的。交付額外容量的提前期是多少?是否有協作方法進行容量規劃?

  將管理人員從細節中解放出來。管理存儲是勞動密集型的工作,智能存儲的人工智能功能消除了許多問題,否則將占用IT員工的時間。將管理和支持服務融入到以消費為基礎的服務中需要更進一步。當企業的管理員在管理粒度級別的存儲方面不夠深入時,他們可以處理高價值項目,并增強組織的創新動力。

  是時候行動了?

  基于消費的存儲的類似云計算的經濟性和靈活性與當今的混合云環境完全契合。要確定它是否適合組織,評估所有要求,需要包括備份、數據遷移、可用性、安全性和合規性,并考慮基于消耗的存儲如何為企業提供幫助:

  確保企業的數據位于混合云區域中所需的位置。

  管理從核心到云端的復雜基礎設施,包括多供應商解決方案。

  滿足新的和現有的監管、合規和數據主權挑戰。

  在混合部署可獲得免費的創新資源。訪問中融國行官方網站

  繞過對資本和運營造成壓力的過時商業模式。

  在消費模式下,人工智能驅動的存儲將適合整個行業,這是由于數據爆炸式增長,澤字節的大量數據,以及物聯網日益增長的統計數據。

  但問題是,要在數據經濟中蓬勃發展,企業不僅需要更多的存儲,還需要更智能、更靈活、更經濟、更精簡的存儲。這就是消費智能存儲所提供的功能,其未來前景看起來很光明。

  基于消費的智能存儲:領導者的經驗教訓

  人工智能驅動的智能存儲專為云計算而構建并作為服務提供,主動提供從性能瓶頸到安全威脅、季節性峰值和其他變化的實時洞察。

  在評估基于消費的內部存儲方法時,企業需要考慮以下標準:數據隱私、延遲、連接、前期成本、容量管理和靈活性。

  即用即付的智能存儲開辟了新的可能性,包括無需大量前期投資即可啟動新項目,簡化IT預算和計劃,以及有效響應容量需求變化的能力。



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