新三样的数据挑战：规模、性能、共享与管理
时间：2022-03-06 12:36:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-06 12:36:01 来源：行业动态
老三样应用促使传统存储在性能、安全性、可靠性上有了比较好的解决方案，新三样应用对存储提出了更多的要求。
在智能时代，数据成为核心资产和基础生产资料，企业期望能做到数据及其所蕴藏信息的最大化共享。因此，李辉认为："新三样应用不仅是把基础设施的资源价值最大化地挖掘出来，更需要把整个数据资源--无论是关键数据，还是以前认为没有价值的数据，价值都能够最大化地挖掘出来、贡献出来。其本质上是基础设施和数据资源在超大规模应用下进行共享的问题。"
这首先对存储规模提出了挑战。从云计算来看，云计算的应用多达几十种、上百种，客户可能有几百个、甚至上千个虚拟机，承载成千上万个虚拟桌面。作为它的整个后台，存储集群会规模很大。从大数据或者AI来看，其数据量非常之庞大，可能拥有十亿或者百亿的文件，构成一个庞大的数据链。这就决定了，大数据或AI需要借助一个很大的集群，包括服务器集群、存储集群或GPU集群来服务上层业务。
其次，新三样应用对存储性能提出了更大的挑战。无论是面向文件和对象的OPS的性能，还是面向云虚拟机环境下IOPS的性能，新三样应用都带来了第二个非常大的挑战，就是性能一定要足够高。比如现在一些应用，已经到了百万级的IOPS，已经到了TB级的带宽。
第三，云、大数据、AI需要在设施资源和数据资源的共享基础上进行再利用，这对数据的共享与管理带来挑战。现在及未来，客户追求的是全局最大化共享，而不仅仅是局部或内部共享。Stanley表示，"大数据或AI应用实际上需要把一些之前扔掉的数据重新拿回来做分析，扔掉的数据反而会产生很大的价值。"李辉表示，"数据要实现共享、要流动的话，可能牵扯到几百个乃至更多的数据存储节点，涉及数万个数据卷或者数百万个文件。这些数据资源，需要通过统一架构来支撑、统一管理平台来调度和组织，在共享和管理上有很多技术上的挑战。"
在线咨询
