本文来自“《迈向智能世界白皮书2023版（合集）》”。高可靠、高性能、共享的数据存储，成为以Oracle为代表的数据库的最佳数据基础设施。面向未来，对企业数据存储进行了如下展望：
- AI大模型将AI带入新的发展阶段。AI大模型需要更高效的海量原始数据收集和预处理，更高性能的训练数据加载和模型数据保存，以及更加及时和精准的行业推理知识库。以近存计算、向量存储为代表的AI数据新范式正在蓬勃发展。
- 大数据应用经历了历史信息统计、未来趋势预测阶段，正在进入辅助实时精准决策、智能决策阶段。以近存计算为代表的数据新范式，将大幅提升湖仓一体大数据平台的分析效率。
- 以开源为基础的分布式数据库，正在承担越来越关键的企业应用，新的分布式数据库+共享存储的高性能、高可靠架构正在形成。
- 多云成为企业数据中心新常态，企业自建数据中心和公有云形成有效互补。云计算的建设模式从封闭全栈走向开放解耦，从而实现应用多云部署、数据/资源集中共享。
- AI大模型应用聚集海量企业私域数据，数据安全风险剧增。构建包括存储内生安全在内的完整数据安全体系，迫在眉睫。
- AI大模型推动数据中心的计算、存储架构从以CPU为中心走向以数据为中心，新的系统架构、生态正在重新构建。
- AI技术正在越来越多地融入在数据存储产品及其管理，从而大幅改善数据基础设施的SLA水平。
1、AI大模型
AI的发展远超过预期，2022年末，当OpenAI发布ChatGPT时，没有人能想到，AI大模型接下来将为人类社会带来历史性变革。
简单来说，AI大模型时代的到来，存储作为数据的关键载体，需要在三个方面演进，即海量非结构化数据的治理、10倍的性能提升、存储内生安全。在满足EB级海量扩展性的基础之上，需要满足百GBps级的带宽和千万级IOPS，实现10倍以上的性能提升。
企业在使用AI大模型、HPC、大数据时均需要丰富的原始数据，它们的来源是相同的，均是企业所积累的生产交易数据、科研实验数据和用户行为数据。因此，大模型采用和HPC、大数据同源的建设模式是最经济高效的，实现一份数据在不同环境中协同工作。
全闪存存储将带来性能大幅提升，加快AI大模型开发落地的速度；以数据为中心的架构可以带来硬件资源的解耦与互联，加速数据的按需流动；数据编织、向量存储与近存计算等新兴数据处理技术，将最大程度降低企业整合数据、使用数据的门槛，满足资源的高效利用，降低行业接入AI大模型的难度；存储内生安全体系将保护企业核心私密数据资产，让企业更加放心地使用AI大模型。
2、大数据
大数据应用的发展可以描述为传统数据应用、预测分析和主动决策三个阶段。
传统数据仓库时代：企业通过数据仓库构建面向主题的、可随时间变化的数据集合，从而实现对历史数据进行准确的描述和统计，为分析决策服务，但仅能处理TB级结构化数据。
传统数据湖时代：企业使用Hadoop技术构建数据湖，处理结构化、半结构化数据，实现基于历史数据预测未来的发展趋势。这个阶段形成了数据湖和数据仓库并存的“烟囱”架构，数据需要在数据湖和数据仓库之间流转，因而无法实现实时决策、主动决策。
湖仓一体时代：企业开始尝试从IT堆栈优化上寻找实时决策、主动决策解决方案，将大数据平台快速推向湖仓一体的新架构。其核心举措是与存储厂商联合创新，将大数据IT堆栈存算解耦，以数据湖存储实现数据湖和数据仓库共享同一份数据，无需在数据湖和数据仓库间进行数据流转，从而实现实时、主动决策。
3、分布式数据库
开源数据库MySQL和PostgreSQL占据全球数据库市场格局TOP2。开源数据库正在重构企业核心系统。同时为确保业务平稳运行，分布式数据库存算分离架构正在成为事实标准。
目前，全球主要银行均已通过存算分离架构分布式数据库建设新核心系统，亚马逊Aurora、阿里PolarDB、华为GaussDB、腾讯TDSQL等主要新型数据库厂商均已将其架构转向存算分离，存算分离架构已经成为分布式数据库建设的事实标准。
4、云原生
企业云计算基础设施已经从单云走向多云。不论哪一朵云都无法同时满足企业所有对应用与成本的诉求。因此，89%的企业选择建设多个公有云和私有云并存的多云IT架构。
目前基础设施面向多云打造的关键能力大致可分为两类。第一类是使能数据跨云流动，如华为和NetApp存储支持数据跨云分级、跨云备份能力，使数据始终使用性价比最高的存储服务；另一类是数据跨云管理，让用户通过全局数据视图把握数据总体情况，并将数据调度到产生价值最大的应用中。
企业采用开放解耦架构建设，让硬件资源可被多个云共享，数据可在多个云间按需流动，方可真正发挥多云架构优势。
从硬件、平台到应用，最优的服务往往来自不同供应商，因此通过开放解耦的建设方式企业能搭建最优的IT堆栈。以AI为例。当前市面上最为火热的AI大模型供应商，如openAI、Meta等，其硬件基础设施能力远不如NVIDIA、DDN、华为等IT巨头。没有任何一个厂商能够提供端到端的最优AI训练/推理方案，因此企业在搭建自己的AI训练/推理集群时，会选择开放解耦的架构，选择最优的硬件和训练/推理模型。
5、非结构化数据
随着5G、云计算、大数据、AI、高性能数据分析（HPDA）等新技术、新应用的蓬勃发展，企业非结构化数据快速增长，如视频，语音，图片，文件等，容量正在从PB到EB级跨越。例如，一台基因测序仪每年产生数据达到8.5PB，某运营商集团每天平均处理数据量达到15PB，一颗遥感卫星每年采集数据量可以达到18PB，一辆自动驾驶训练车每年产生训练数据达到180PB。
首先需要让数据“存得下”：以最低的成本、最小的机房空间、最低的功耗存下更多的数据。
其次要让数据在都要“流得动”：数据中心间和数据中心内的数据需要根据策略按需高效流动。
最后还需要让数据“用得好”：企业的视频、音频、图片、文本等多种混合负载应用都能满足要求。
6、存储内生安全
数据作为AI的根基，其重要性进一步凸显，数据的安全就是企业核心资产的安全。据splunk公司发布的《2023年安全现状报告》显示，超过52%的组织遭受了恶意攻击导致数据泄露，66%的机构遭受勒索软件攻击，数据安全的重要性正在不断上升。
数据在产生、采集、传输、使用、销毁的全生命周期处理过程中始终离不开存储设备。存储作为数据的最终载体，数据的“保险箱”，拥有近数据的保护能力，近介质的控制能力，在数据安全防护、数据备份与恢复、数据安全销毁等领域有不可替代的作用。
存储内生安全体系通过先天的架构与设计，不断增强存储的安全能力，包含两个方面：存储设备自身的安全能力、存储的数据安全防护能力。
7、全场景闪存
根据市场统计到2022年，SSD的市场份额和出货数量已经是机械盘的2倍以上，占比超过了65%。我们有理由相信企业正在迎来全面闪存化的时代。
企业级 SSD 的核心组成部分——NAND颗粒，很大程度上决定其成本。而3D NAND堆叠层数升级与QLC颗粒的应用，推动全闪存物料成本不断降低。目前，主流颗粒厂商量产的3DNAND颗粒堆叠层数已经达到176L，并纷纷给出200层以上设计路标，比2018年提升接近2倍。除了堆叠层数，在颗粒类型方面，TLC颗粒已经成为企业级SSD主流选择，QLC SSD也已登上舞台。
更多SSD内容，参考“2023年计算机SSD固态硬盘词条报告”，“企业级SSD技术和行业发展（汇总） ”、“《中国企业级SSD行业技术合集》”、“《SSD技术白皮书系列》”和“《SSD介质技术》”。
8、以数据为中心的架构
近年来，AI和实时大数据分析应用蓬勃发展，以CPU为主的算力向CPU+GPU+NPU+DPU的多样化算力发展。
未来，随着AI、大数据等应用更高的性能时延要求、CPU性能增速放缓，在服务器架构演进为Composable架构的同时，存储架构也将演进为以数据为中心的Composable架构，从而大幅提升存储系统的性能。存储系统的多样化处理器（CPU、DPU）、内存池、闪存池、容量盘池，将通过新型数据总线互联，从而实现数据进入存储系统之后可以直接存放至内存或闪存，避免CPU成为数据访问的瓶颈。
9、AI赋能存储
基于传统AI实现性能、容量、备件故障等趋势提前预测，降低异常发生概率；在复杂的异常处理场景，存储管理系统可基于AI大模型快速强化交互逻辑，辅助人工快速定位问题，从而大幅缩短故障处理周期。
10、存储绿色节能
在“碳达峰、碳中和”大背景下，绿色低碳成为数据中心的重要发展方向。存储能耗在数据中心占比超过30%。因此，除了降低PUE之外，降低以存储为代表的IT设备能耗，对于促进数据中心零碳排至关重要。
通过多协议融合和孤岛融合，实现多合一，提升资源利用率。一套存储可支持文件、对象、HDFS等多种协议，满足多样化需求，整合多种类型存储；同时通过融合资源池，实现资源池化，从而提升利用率。
存储有83%的能耗来自于存储介质，在相同容量下，SSD相比机械硬盘的能耗降低70%，空间占用节省50%。通过大容量SSD和高密硬盘框，提升存储容量功耗占比，减少相同数据量附带产生的数据处理和存储能耗，进而推动存储单位容量能耗降低，用更小的空间存储更大的容量。
