【51CTO.com快譯】很多朋友可能都聽說過這樣一條統計數據——全球90%的數據創建于過去兩年之內。而隨著數據總量的持續增長，存儲管理需求也變得越來越具有挑戰性。相當一部分企業正在轉向云端，而數據則需要以規?；绞竭M行安全存儲與管理。

展望未來，企業必將需要采取新的數據存儲策略與戰術，從而提升訪問速度、強化保護效果并顯著改善協作能力。

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1. 混合模式將成為主流

IT組織正越來越多地利用云技術的彈性優勢，旨在確保自身能夠根據性能與服務水平需求動態調整資源供給并降低成本支出。通過利用AWS的現貨示例資源，IT組織亦可提高批量任務處理的經濟性水平。

內部(私有)云則更適用于持續提供理想的計算與存儲資源利用率。然而，相當一部分企業應用在資源需求方面存在著隨時間推移而顯著變化的趨勢。此類變化幅度顯著的工作負載包括IC磁帶輸出前模擬、季度業務結果報告以及年度庫存記錄追蹤等。IT組織必須根據峰值需求進行基礎設施配置，同時確保滿足客戶服務水平協議。由此帶來的結果是，大部分計算在多數時段內處于閑置狀態，這將極大降低投資的回報率。

越來越多的企業開始轉向雙管齊下的方針：利用私有云運行核心應用服務; 而公有云則負責承載非關鍵性應用。此類混合云部署方式擁有驚人的發展速度。事實上，混合云市場預計將由2016年的332.8億美元總額增長至2021年的917.4億美元。

2. 自動化拓展機器學習與物聯網的極限

新型自動化平臺將在其物聯網區劃之內提供REST API(例如S3)，不僅能夠訪問已存儲傳感器數據，同時也可以獲取模型信息以立足邊緣進行處理并制定決策。而機器學習部分則對自動化解決方案的“大腦”進行訓練，確保能夠有效對來自成千上萬終端物聯網設備的信息進行處理，同時在運作過程中對模型進行持續增強。

除了支持基于REST的API以實現持續安全控制之外，存儲系統還需要配合高通量POSIX接口以向各機器學習計算節點供應大量數據。這些計算節點可能基于GPU或者標準CPU。未來，將二者加以結合的新型混合服務器節點將愈發多見，這意味著能夠承載更加復雜的資源密集型工作負載。

3. NAS與傳統IT基礎設施使用量將逐步下降

現有基于NAS的存儲解決方案在設計層面主要針對高速以太網、磁性存儲介質(磁盤驅動器)以及次PB級規模。然而，現代數據中心已經開始廣泛使用10到100 Gb每秒以太網，普及固態驅動器(SSD)，數據規模也早已達到數百PB。當這些傳統系統對全部數據進行訪問時，過時的通信協議與數據保護方案將帶來嚴重的性能瓶頸，并導致有價值數據面臨諸多潛在風險。

專門針對SSD、超高速網絡以及超大規模用例設計的現代共享式數據基礎設施解決方案能夠消除傳統系統中的常見瓶頸，從而進一步提升數據完整性水平與彈性水平，同時帶來理想的使用成本。

希望提升自身競爭力水平的企業將不斷推進自有數據中心面向云環境及云存儲設備的適應能力，并以此為基礎充分發揮云資源的原生可擴展、性能、經濟性、保護能力以及基于API配置等固有優勢。

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