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分析:2017年存储技术变革与发展的趋势2021-11-14 00:55

本文摘要:无人驾驶与人工智能:存储将直线快速增长,南北走向智能化。到2020年,道路上亿辆汽车将具备无人驾驶功能,这是进入物联网世界的趋势,也是人工智能(AI)领域的变革。 为了设计无人驾驶车辆,需要匹配摄像机和传感器的海量数据,分析这些数据,并应用人工智能技术。数据越多越聪明!过去,人工智能之后的唯一障碍是处理能力,但现在,存储越来越成为一系列允许的因素。传统的专用存储解决方案无法跟上性能拒绝的步伐,也无法以可承受的价格保留数据并将其用于所需功能多年。

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无人驾驶与人工智能:存储将直线快速增长,南北走向智能化。到2020年,道路上亿辆汽车将具备无人驾驶功能,这是进入物联网世界的趋势,也是人工智能(AI)领域的变革。

为了设计无人驾驶车辆,需要匹配摄像机和传感器的海量数据,分析这些数据,并应用人工智能技术。数据越多越聪明!过去,人工智能之后的唯一障碍是处理能力,但现在,存储越来越成为一系列允许的因素。传统的专用存储解决方案无法跟上性能拒绝的步伐,也无法以可承受的价格保留数据并将其用于所需功能多年。

因此,越来越多的企业转向解决这些挑战的特殊存储和数据解决方案。企业视频:一个视频值几千字,会在更多企业的活动和流程中发挥更大的作用,比如加强医院教学,防止医疗事故赔偿,加强生产工厂的质量控制,或者分析零售店买家的不道德行为。企业也需要在培训和服务计划中充分发挥视频的作用,这类似于隔行扫描消费品领域的视频替换手册的发展趋势。

事实上,虽然文字预计会过时,但视频正日益成为许多领域的实际交流平台。所有这些都需要信息技术和业务线领导之间更好的合作,以确保他们享有适当的存储和数据管理基础架构,并且他们需要尽可能高效和经济地对抗视频主导的世界。

现在还在发光的对象存储,是基于扩展性低、持久性低的功能。对象存储使得用户需要以比主盘存储更高的价格来访问海量数据,同时阻止了与大容量磁盘相关的RAID修复时间的减少。

一段时间以来,对象存储在公共云服务中发挥了根本性的作用,但它将成为大规模数据保留的领先技术的预测尚未得到证实。在许多情况下,用户意识到智能文件系统和最新的磁带存储技术需要以较低的成本实现相当甚至更好的性能。

因此,企业未来将主要部署对象存储作为其私有云的基础,而磁带仍然保持其作为大规模非结构化数据的长期低成本文档拟合技术的角色。磁带:一个通过对比永远不会结束的故事。

毫无疑问,磁带在备份中的充分发挥会继续上升,但相比之下,磁带作为存储介质并没有从北向南消失。非结构化数据的数量和价值不断增加,这使得人们更加关注将这些数据保存和维护在一个实用的低成本文档中的重要性。

如前所述,磁带仍然是保留数据多年的最佳技术,其性能、功能和生态系统每隔几年就会得到根本改善。这就是为什么处理海量非结构化数据(包括基因组学、学术研究、视频监控和娱乐)的企业会将磁带作为其存储基础架构的关键组成部分。这也是那些发誓要接近磁带的企业会后退的原因。

与此同时,随着大型私有云提供商继续扩大其作为主要存储供应商的角色,并且他们的价格在竞争中太低,他们将更多地依赖磁带来保持其业务模式长期运行。磁带虽然隐藏在云的背后,但由于其经济效益不可战胜,在这一领域已经使用了很长时间。防止云孤岛的行业分析公司IDC预测,从2015年到2020年,公共云和私有云环境下的IT基础设施支出年增长率分别为19%和10%。随着更多数据转移到公共云中,我们预计不会有更多用户使用双云供应商策略。

企业必须为关键基础架构组件保留至少两个来源,以防止供应商锁定目标和丧失灵活性。在某种程度上,企业意识到需要将这种方法扩展到销售云服务。然而,一个关键的挑战是将公共云和私有云连接在一起,以便它们需要无缝地调配云资源,并在云中转移到阻抗。

没有人期望回到孤岛存储的世界,面临着孤岛存储带来的管理问题。企业将寻求更多多站点和云存储及数据管理解决方案。此外,企业将开始使用云作为他们的数据管理工具,需要托管多站点环境。新年视频分辨率4K视频不是新的。

电影院在2011年首播了4K的内容,两年前网飞开始播放一些带有4K视频的节目。然而,尽管媒体娱乐行业的许多制造商已经转移到4K,甚至开始专注于构建更高分辨率的视频,但4K在其他市场的使用速度更快。

其中一个主要原因是,企业仍然希望找到管理此类数据的方法。4K视频的挑战不仅在于文件小得多,还在于数据速率低得多:4K的数据需要在流畅、可预测的直播中收集和传送,它会抛出帧或导致其他噪声失真,这通常会破坏现有存储基础架构的功能。

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随着视频在企业中的充分发挥,企事业单位将越来越多地不得不调和这一差距。要在不替换整个存储基础架构的情况下实现这一目标,关键是要充分利用针对视频优化的高性能解决方案,这些解决方案需要内置到现有基础架构中。高性能计算(HPC):适应环境和新的市场需求。随着新的和频繁出现的集群的计算,它完全在每个企业中普及。

企事业单位很快会创造更多的数据。他们希望富人战略性地使用这些数据,以便做出更好和更慢的商业决策。

例如,关于新的投资、更高效的运营、更高的产品质量或改进的客户服务等。因此,越来越多的企业寻求高性能计算行业的最佳实践和技术,以获得这一新规模所需的性能、容量和数据管理功能。高性能计算提供商可以帮助企业构建开源计划,确认如何充分利用低成本硬件平台,并通过非常简单的分层在单个命名空间中修改数据管理。然而,最重要的是,高性能计算行业仍然只关注传统的二进制数据,导致更丰富的非结构化数据极其快速的增长。

我们带着新的挑战和机遇进入2017年,这既困难又令人兴奋。可能性无穷无尽。你同意吗?。


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