人类喜欢“存”东西
著名喜剧演员 George Carlin
曾在他的一场演出中说过这样一句话：
“房子只是一个在你外出时储藏你现有东西的地方，然后你可以带更多的东西回来。”
你的数据中心的存储战略，是否也是如此?
2018接近尾声，是时候集中处理企业的“存”货了
以下8个2018年突出的存储发展趋势
帮你看看下一步怎么“存“
1.人工智能
现在，很难连续看电视几小时而没有看到任何一条有关AI的商业广告。认知分析是 AI 的支柱，而存储技术对于这一领域也不陌生。许多制造商正在利用大数据分析的强大功能，使其产品变得与众不同。这种与众不同使制造商能够立刻建立一种机制，为客户带来业务影响和变革。
AI 将带来巨大的商机，既可以大大简化操作，也可以实现非常复杂的手动任务的自动化。也就是说，利用从 AI 中“学到的知识”，复杂的手动任务会变得更容易维护。公司在其产品中使用 AI 时，始终应该考虑制造商的发展方向。该发展方向将会改变游戏规则。
2.闪存
闪存目前正获得大规模的应用。SSD 的特征包括减少管理、数据保护和安全性、能源和空间节省，以及更高的性能。
有关闪存的一大趋势是许多技术会直接内置于设备中，比如存储联合和自动化、基于策略的供应，以及与云的集成。数据中心主管最关心的问题之一是成本，闪存将通过提供比传统存储形式更显著的能源和制冷成本节省，在成本节省领域提供帮助。
3.预测存储分析
预测存储分析最终将超越传统的存储监控形式。越来越多的制造商将海量数据转化为各种形式的运营分析，以便更好地指导数据中心内的决策制定。根据实时分析来了解存储设备的行为，这使得数据中心能够更有效地利用设备，制定关于存储的购买和未来需求的更好决策。这对云应用特别有用，因为它使云数据中心能够更好地了解需求。
4.大数据分析
到2020年，预计约有 60-70% 的《财富》2000 强公司将在其组织中利用某种形式的大数据分析。这会导致需要更多的存储设备和相关技术来处理和存储此数据。
一种称为非易失性存储器 (NVMe) 的技术，在 SSD 中利用了主机的 PCI Express 总线。这项技术可以提高性能和降低延迟。使用 NVMe 会让闪存技术性能得到进一步提升，因为它利用了 SSD 的大规模并行化。这项技术还有助于保持高带宽，使企业能够处理大量命令和队列。由于使用户能够以闪电般的速度处理大量存储数据，大数据分析将这项技术提升到了新的高度。
5.物联网
物联网 (IoT) 数据给存储环境造成了很大的压力。该数据是必须收集的数据。它们不是核心数据，而是边缘数据或在边缘收集和利用的数据。想想从 WiFi 设备生成的数据，比如智能恒温器、语音激活助手、家庭自动化和安全系统。物联网数据包含大量关于客户使用情况的数据。例如，我拥有我家的自动化数据，有大量数据可供编程使用。
制造商正在探索如何利用这些数据，从行为使用角度获得他们想要的信息。物联网数据对新产品创新和产品线的差异化非常有用。最终，IoT 数据将扩大典型存储环境的边界。
6.去中心化计算
将计算能力从 CPU 的中心位置移出，这是多年来的一个明显趋势。这是指数据的分布式处理和处理功能的去中心化运动。这样就可以将可在系统的其他位置处理的工作负载移出。要促进存储领域中的这项运动，必须考虑数据的存储位置(即企业内部、网络边缘的设备上或云中)。
面对如此多的数据，带宽可能是一个问题，这进而促使处理能力朝更接近数据的位置移动。新技术的发展催生了新的、更强大、更节能的 CPU。其他技术也促进了计算资源向数据位置的迁移。
7.云存储战略
就像大型机能够通过 Global Data Parallel Sysplex (GDPS) 和 Metro Mirroring 避免自身宕机一样，利用多云存储战略可以保护企业避免数据导致的宕机和数据丢失。越来越多的企业开始利用混合交付模型，将其数据存储在许多云中。
这是一个利用了灵活存储技术的系统，它通过利用跨公有、私有和混合云位置的数据，大大提高了企业的效率。这样做还可以通过多云存储战略来增加对数据的访问。
8.超融合存储
人们越来越关注使用辅助存储来优化主要存储容量。利用辅助存储设备可以释放主存储的压力，使其他应用程序更容易访问数据。此战略还使组织能够更有效地利用旧数据进行重要分析。
通过利用超融合存储基础架构，企业能够获得自建基础架构无法提供的灵活性和便利性。尽管超融合战略的成本确实更高，但其潜在收益远远超过这些额外成本的价值。例如，在需要同时考虑性能和成本参数的情况下,可以使用自动存储分级 (AST) 在各种形式的磁盘存储之间移动数据。
本文作者：
Patrick Stanard，IBM 全球信息科技服务部的大型机集成架构师。他在业界有 35 年专业经验，曾担任过系统程序员、开发人员、经理、业务部门主管、附属教员和运营总监等职位。
