【51CTO.com原創稿件】幾十年來，衡量存儲技術進步的主要依據是存儲容量和讀寫速度。不過，隨著企業數字化轉型的不斷深入，云計算、大數據、5G、AI、IoT等新技術的不斷應用，企業對于存儲的要求越來越高，不僅要求存儲具備更高的性能和容量，而且對存儲管理、安全、成本等等方面也提出了更高的要求，存儲面臨著更多的挑戰。當然，這也進一步推動了存儲技術的變革。預計在2020年，以下存儲技術將受到企業的青睞，并進一步在業務場景中應用和普及。

　　一、軟件定義的存儲(SDS)

　　軟件定義存儲并非全新技術，且一些企業已經采用這項技術。

　　2020年，隨著企業數字化轉型進一步加速，考慮到自動化存儲管理，靈活性擴展容量和大幅提高員工效率等因素，越來越多的企業將會重點考慮軟件定義存儲(SDS)技術。尤其是傳統企業，軟件定義存儲可以幫助他們解決爆炸式增長的數據對存儲管理和容量擴展等帶來的各種難題。

　　與傳統的網絡附加存儲(NAS)或存儲區域網絡(SAN)不同，軟件定義存儲(SDS)將存儲資源與底層硬件分開，能夠在任何行業標準的x86系統上運行，讓工作負載與存儲之間進行更加智能的交互，實現了敏捷的存儲管理和實時的容量擴展。

　　軟件定義存儲(SDS)技術不但虛擬化了可以利用的存儲資源，同時還提供了簡化的存儲管理界面，該界面將不同的存儲池虛擬為統一的存儲資源，通過減少管理工作量大幅降低了運營費用。

　　此外，由于閃存(SSD)在企業中的不斷使用，改變企業使用和管理存儲的方式，間接推動了企業采用軟件定義存儲(SDS)技術。因為，軟件定義存儲(SDS)技術能夠為企業提供了更好的存儲管理和可配置性，實現不同存儲介質的分層管理，優化了存儲性能，并很好的控制了存儲成本。

　　可以說，軟件定義存儲(SDS)技術讓IT管理者改變了把硬件作為企業最重要存儲資源的看法，通過軟件實現了存儲資源管理的優化。因此，2020年軟件定義存儲(SDS)將成為存儲領域最重要的技術之一。

　　二、存儲級內存(SCM)

　　存儲級內存(SCM)也并非全新的技術，英特爾Optane、東芝XL-Flash和三星Z-SSD內存模塊已經上市了一段時間，并且在一些領域中已經開始采用。不過，受到成本、可靠、應用等因素的影響，存儲級內存(SCM)仍未普及。不過，隨著技術的不斷成熟，應用軟件越來越豐富，預計2020年存儲級內存(SCM)技術將會在更多的業務場景中應用。

　　存儲級內存(SCM)要比基于NAND的閃存快得多，提供微秒延遲，而不是毫秒，其速度是NAND的1000倍。不過，企業要使用存儲級內存(SCM)技術，必須要解決應用程序和基礎架構的匹配問題，以滿足SCM的部署要求。實際上，SCM最初的發展是擴展內存容量，現在已經有第三方軟件允許在內存中安裝應用程序，并使用Optane來實現高達768TB的容量。

　　英特爾Optane DCPMM永久性內存是存儲級內存(SCM)的典型代表，并且已經投入到應用當中，改變了存儲行業的技術規則。英特爾Optane融合了極速但易失的DRAM和快速但持久的NAND，旨在提高用戶處理大型數據集的能力，同時提供了DRAM的速度，NAND的容量和持久性。

　　當然，由于存儲級內存(SCM)必須部署在使用最新一代Intel CPU(Cascade Lake)的數據中心服務器上，這有可能成為阻礙該技術應用的絆腳石。

　　三、NVMe / NVMe-oF

　　眾所周知，磁盤的接口對存儲性能有著非常大的影響，早期的閃存存儲是通過SATA或SAS(數十年前為硬盤驅動器HDD開發的舊版接口)連接的，無法完全發揮閃存存儲的性能。為此，全新的NVMe應運而生。

　　由于NVMe運行在外圍組件互連Express(PCIe)層之上，是一種功能更強大的通信協議，專門針對高速閃存存儲系統，因此能夠充分發揮和利用高端SSD的性能。

　　與現有協議相比，NVMe支持低延遲命令和并行隊列，不僅為現在應用程序提供了更高的性能和更低的延遲，而且還為數據中心、云和邊緣環境中的實時數據處理提供了新功能，幫助企業在大數據應用中脫穎而出。可以說，NVMe對于數據驅動型業務有著巨大的價值，尤其是那些需要實時數據分析或以新興技術為基礎的業務。

　　NVMe協議不僅局限于連接閃存驅動器，也可以用作網絡協議，特別是NVMe-oF(基于架構的NVMe)的到來，能夠讓企業創建具有與直接連接存儲(DAS)媲美的超低延遲、超高性能的存儲網絡，并能夠讓企業在服務器之間共享閃存設備。因此，NVMe和NVMe-oF可以實現以前無法實現，或者成本過高的新解決方案、應用和案例。

　　不過，由于缺乏應用場景，限制了NVMe / NVMe-oF的發展。除著AI、大數據分析、邊緣計算等技術的普及， NVMe和NVMe-oF將在2020年取得了長足發展，并加速部署到應用業務當中。

　　四、計算存儲

　　大家知道，對于AI、IoT等新興應用程序而言，它們需要越來越多的高性能存儲以及額外的計算資源，但將數據轉移到主機進行處理，既昂貴且效率低下，而計算存儲則很好的解決這一問題。

　　計算存儲是一種允許在存儲層執行某些處理的方法，而不是由主機CPU在主存儲器中執行，因此吸引了越來越多的IT管理者的興趣。加之NVMe和容器是計算存儲的主要支持者，因此其有望在 2020年成為主流。

　　計算存儲的應用場景非常廣泛，例如在將數據傳輸到云之前，利用小型邊緣存儲設備計算分析數據，以減少網絡壓力;再例如為數據庫提供數據排序的存儲陣列，為大型數據應用提供大型數據集的機架式系統，都可以使用計算存儲。

　　寫在最后：云計算、大數據、AI、IoT、5G等新技術的發展，在加速企業業務創新的同時，也使得數據量呈現出爆炸式增長的態勢。據IDC預測，到2023年將有103ZB的數據產生，其中61ZB來自于企業活動產生的數據。因此，如何存儲這些海量的數據，如何充分挖掘海量數據背后的價值，對存儲提出了更高的要求。為此，企業只有充分利用存儲新技術，才能迎接挑戰，推動業務創新，加速企業發展。

　　可以預測，面對業務需求，未來將會有更多的新技術出現，不斷提高存儲的性能、靈活性、安全性、可靠性，降低存儲成本，為企業創新與發展全面賦能。

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