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                Gartner:2020年存储战略道路图

                2020-09-21 17:22泉源:Gartner
                导读:Gartner:2020年存储战略道路图提示:向导者必需理解企业存储的近况和新兴趋向。这些存储趋向将影响I&O效劳,流程,职员,技能和本钱优化最佳理论。

                中国存储网音讯,Gartner近来公布了一份陈诉:2020年存储战略道路图,由剖析师Jeff Vogel,Julia Palmer,Michael Hoeck,Jerry Rozeman,Santhosh Rao,Joseph Unsworth等撰写。

                导语

                先辈的存储技能和基于耗费的IT效劳提供了在数字经济中发达开展所需的矫捷性和灵敏性。根底架谈判运营(I&O)向导者必需投资于可感知使用顺序的根底架构,承受根底架构主导的创新,并对混淆云效劳的存储零碎停止古代化改革。

                次要发明

                •在Covid-19后的数字经济中,构造将重点放在继续的本钱优化和财务束缚上,I&O向导者将节流的资金重新投资于数字业务方案。

                •人工智能操纵(AIO / s)的普遍运用将把IT根底架构办理变化为更自动,更具预测性的情况,从而增加办理和停机本钱。

                •大少数I&O向导者将用混淆云存储效劳交换昂贵的当地备份处理方案,以停止劫难规复,网络平安和无中缀测试。

                •他们指出,进步运营服从和与数字业务方案坚持分歧是其古代化中心IT零碎的两大来由。

                •乐成施行了片面,自顺应数据管理的构造可以进步对数据的信托度,并进步数据办理流程的服从。

                发起

                担任数据中央根底架构的I&O向导者必需:

                •经过施行一种财政上可继续的,继续的本钱办理文明,防止捷径,从而消弭技能债权和未充沛应用的才能。

                •经过投资于AIO / s来加强IT功用,支持混淆存储并提供自助效劳功用,从而应用日益多样化的数据资产停止及时剖析。

                •经过施行基于IT效劳的混淆云,平台战略来会合,简化和维护现有备份(BU)零碎。

                •经过自动运用先辈的存储技能来推进根底架构主导的创新,使旧存储零碎完成古代化和主动化。

                •经过AI / ML战略驱动的维护步伐继续控制对数据的拜访,从而弥合数据管理差距。

                战略计划假定

                到2024年,HCI在当地任务负载中的份额将增长到40%(从现在的20%增长),次要是经过蚕食三层根底设备。

                与2020年相比,到2024年,大型企业会将存储在当地,边沿或大众云中的作为文件或工具存储的非构造化数据添加两倍。

                到2024年,40%的I&O向导者将施行至多一种混淆云存储架构,而2020年为10%。

                到2024年,环球存储容量的50%将作为SDS摆设在当地或大众云上,而2020年不到15%。

                到2024年,超越30%的企业存储容量将在企业数据中央之外停止近程办理,而2020年不到5%。

                剖析

                为了从战略上改动其运营,CIO等向导者必需理解企业存储的近况和新兴趋向。这些存储趋向将影响I&O效劳,流程,职员,技能和本钱优化最佳理论。

                图1标识了企业存储格式确当前和将来形态。该战略道路图涵盖了以后形态与将来形态之间的次要差距,并提供了短期,中期和临时的举动方案。

                图1:2020年存储战略道路图概述

                Gartner:2020年存储战略道路图

                到2025年,I&O向导者必需将其IT运营和存储零碎变化为以创新为主导的增长引擎,以支持战略驱动的,可感知使用的数字商务根底设备。将来的企业将以数据驱动,基于云和API为中央。如许,具有提高肉体的I&O向导者将承受存储创新,这些创新可以复兴中心的旧零碎,从而推进支出增长并进步整个企业的服从。

                新使用顺序的增长将推进对存储的需求,对存储根底架构,用例和任务负载具有普遍的毁坏性影响。为了满意不时增长的需求,I&O向导者必需应用AI / ML和基于云的IT战略以及基于耗费的新IT操纵模子的力气。技能将使企业可以不时低落新使用顺序,产物和效劳的运营本钱并延长上市工夫。

                明天,企业存储情况确当前形态愈加多样化,数据麋集型和天文疏散,而且将持续曩昔所未有的速率减速开展。I&O向导者必需古代化传统的IT存储办理零碎,以完成矫捷性,控制,范围和服从之间的得当均衡。

                随着企业扩展数字业务方案以应用数据的少量增长,I&O向导者将把他们的企业存储零碎视为要害的战略资产。Gartner估量,到2025年将交付350万PB企业级HDD,SSD和磁带介质,而且至多到2030年,企业级介质的年均增长率将超越30%。因而,I&O向导者将能够的确需求以使用顺序为中央的企业零碎,以每年存储,维护,办理,维护并从数百万个重生成的PB级(大少数为非构造化数据)中获取先辈的,颠末多元化剖析的代价。

                到2025年,当地存储与非当地存储(包罗大众云和混淆云)的散布将发作明显变革,只要20%的企业PB保存在当地,低于2020年的44.2%。基于效劳器的存储(SBS)/ DAS与基于内部控制器(ECB)的存储阵列也将发作变革,到2025年,ECB零碎所耗费的企业PB数目将不到5%,低于2019年的9.2%(见图) 2)。

                图2:2018-2030年企业数据的散布百分比

                Gartner:2020年存储战略道路图

                随着构造积极寻求数字化转型和运营服从,I&O向导者将接纳****性的软件界说处理方案和基于云的效劳。为此,他们必需订定出大胆,自动的战略,以应用存储作为竞争劣势。

                破费在云存储上的IT预算百分比估计将从2017年的5.8%增长到2023年的11.6%。别的,随着Covid-19的环球供需动摇,企业要求进步灵敏性以应对Covid-19。这将进一步减速企业接纳和在混淆云处理方案上的收入。

                I&O主管还必需经过运用发明和优化东西来调解数据根底架构资产的范围并进步服从,从而改良其本钱办理理论。这些东西关于使新式存储零碎古代化至关紧张,由于企业在本钱优化项目与支持业务增长的IT产物投资之间获得均衡。

                简而言之,以下要素正在塑造企业存储格式:

                •主动化,编排和AI / ML技能是增加运营收入和庞大性,同时优化资源应用率的次要手腕。

                •到2024年,网络平安要挟和讹诈软件打击将影响95%的I&O向导者。

                • 到2024年,对外部摆设和混淆云存储运用基于消耗的按需购置,按需购置的订阅将敏捷添加。

                •超低-耽误需求将推进对边沿数据中央根底架构的需求,此中将天生和处置50%以上的数据。

                •由于缺乏工程和顺序办理人才和技艺,大少数IT构造在迁徙到混淆云架构时会遇到严峻的耽误。

                •Covid-19已将大局部IT任务负载永世转移到了近程地位。

                •混淆和多云效劳提供商将持续用更耐久的,基于效劳的,可扩展的平台来替换当地ECB存储,以支持种种使用顺序。

                •在大众云和混淆云根底架构大将越来越多地运用企业存储软件功用。

                将来

                I&O向导者将把新的存储处理方案与运营方案相联合,以改进业务与IT之间的分歧性。在数十年来仅专注于功能和本钱之后,将来的存储创新将针对根底架构复杂性,主动化,可操纵性强的平台以及基于云的灵敏IT效劳模子。

                在最乐成的IT构造中,存储处理方案将最佳地均衡运营,技能和继续本钱优化要求。I&O向导者将经过展现业务效果驱动型向导力,来拥抱由根底架构主导的创新文明。

                为了构建满意数字业务需求的基于效劳的存储交付平台,80%的企业将变化其文明以夸大业务效果并契合数字业务要求。I&O向导者将逾越传统的选择和施行准确的存储处理方案的脚色。而是,它们将成为紧张的盟友,并动员业务代价,在此****性时期指点他们的构造。

                智能根底架构处理方案

                I&O向导者必需经过疾速接纳基于AI / ML技能的新的基于云的运营模子来重新评价其存储和数据办理战略。呆板学习和剖析的弱小功用将启用一个使用顺序驱动的根底架构摆设模子,该模子会将及时和汗青数据的少量零碎日记和操纵日记变化为自动办理和规则性效劳。

                别的,AI / ML在不时变革的情况中提供最大灵敏性的同时,还进步了消费率。这些见地将使I&O向导者可以曩昔所未有的低程度提供可用性,继续的服从和优化,从而为客户提供更好的数字体验。

                AIO / s会将存储办理变化为智能根底架构,从而可以在使用顺序,VM或容器层片面检查根底架构。经过进步存储资产应用服从,它将减速主动化以推进继续的本钱优化。它提供根底构造可见性,以发明IT存储零碎数据中的庞大形式。它将提供现有监督东西不具有的主动推理功用。主动化还将低落支持和供给商开辟的本钱。

                存储零碎将运用颠末环球培训的ML模子来剖析并向用户和使用顺序举动提供预测,从而可以基于QoS级别和运动形式及时停止功能调解。内置的智能功用将使办理员可以优化数据结构弛缓存举动,并树立分层以低落存储本钱。

                数据分类

                关于构建可节流临时运营本钱并坚持控制的存储分层战略,这将持续至关紧张。I&O向导者将面对以最佳应用率程度分层和坚持运动和非运动数据的应战。三分之二的存储办理员陈诉说,他们存储的总数据中有一半处于非运动形态。他们能够需求将这些数据归档或迁徙到低本钱层。

                假如不先对数据停止分类,I&O主管将发明在得当的存储层或存储功用中优化或调解巨细的数据具有应战性。必需对数据停止分类,以增加人工麋集型,低效的做法。主动化的数据分类使构造可以经过运用SRM和文件剖析东西来辨认,分类和在异构存储零碎和云之间挪动数据,从而洞察数据的运用和存储容量。

                主存储

                古代,高功能的企业级存储阵列将越来越多地基于横向扩展的多节点架构,这些架构应用固态阵列(SSA),NVMe技能和图3所示的要害属性。

                图3:内部主存储产物的要害属性

                Gartner:2020年存储战略道路图

                基于NVMe的技能夸大高功能和QoS,以满意对低耽误和更大带宽以及与次要主存储任务负载相干的IO的需求。I&O主管必需观察大范围并行处置(MPP),多节点,一切运动的体系构造并对它们停止基准测试,以在丈量时期完成分歧,可预测的功能。

                虽然FC将持续成为完成分歧的高功能和牢靠性的紧张协议,但TCP / IP能够会开展成为NVMe-oF散布式零碎的紧张数据中央传输。NVME-oF应用高速网络,将减速接纳下一代存储架构。NVMe-oF需求工夫来开展,因而请观察Gartner炒作周期以理解接纳指南。

                SBS技能的提高和灵敏的模块化体系构造(比方HCI和SDS)使SBS锋芒毕露。企业将疾速施行SBS办法,以经过简化施行和晋级来优化存储容量的应用率。

                非构造化数据的增长

                由于非构造化数据每年持续以30%到60%的速率增长,企业必需经过接纳可扩展的当地,边沿和大众云集成存储产物来支持种种用例并低落本钱。散布式文件零碎(DFS)和工具存储市场的摆设数目和容量都在疾速增长。这些平台将成为处理大范围非构造化数据增长的最佳处理方案。该市场中的很多存储体系构造零碎都可以摆设在现成的商品零碎上,从而提供灵敏性并节流少量资金。

                散布式文件零碎

                I&O主管必需评价DFS产物,以存储和剖析大型非构造化文件数据。DFS将持续将散布式横向扩展存储体系构造带到根底架构计划的最前沿。存储供给商将开辟DFS,以克制用于BU和归档的双控制器NAS存储设计的范围性。DFS实用于批处置,事件处置,交互式处置和其他高带宽任务负载。除了学术,HPC情况外,DFS在富媒体流,剖析,内容分发,协作,业务单位和归档中也将变得越来越广泛。垂直使用顺序需求高度可扩展的文件带宽以用于使用顺序,比方金融效劳,M&E和生命迷信,这将成为DFS的次要接纳者。

                工具存储

                随着企业寻求以较低的总拥有本钱(TCO)到达PB级存储根底架构,工具存储市场将持续增长。与大众云存储相比,工具存储平台的当地摆设增长速率将低落。

                与ECB存储(存储少量数据并将其扩展到大众云)相比,使用顺序开辟职员和DevOps团队成员越来越偏向于在较低TCO商品零碎上完成的工具存储。工具存储供给商将提供多种摆设选项(比方纯软件,打包设置装备摆设和托管主机)以及永世性和基于订阅的答应形式。工具存储产物将支持大范围容量,最合适需求高带宽的任务负载(与需求高IO / s和低耽误的事件性任务负载相反)。

                贮存减速

                存储类内存(SCM)

                下一代存储零碎将包罗SCM技能。SCM接纳SSA或间接寻址的非易失性DRAM的方式,方式为永世性存储器双列直插式存储器模块(DIMM)。DRAM和NAND闪存之间的新型非易失性存储技能(在功能,价钱和容量方面)的时机将持续增长,并更好地顺应抢先使用顺序的任务负载需求。I&O向导者将在疾速的NVMe SSA中运用SCM,但是这种用例十分昂贵(约莫是抢先的辅佐存储池[ASP] / GB闪存技能本钱的10倍)。替换的小块,低耽误NAND技能(称为FastNAND)行将上市。

                为了应用这些技能的功能劣势,I&O向导者将运用SCM作为可间接寻址的耐久性存储器(PMEM)。PMEM可以完成耐久的大内存容量,约莫是效劳器DRAM ASP / GB价钱的一半。PMEM不会代替DRAM,但会增补PMEM以提供可承受的功能。从久远来看,它将成为一个更可行,更高功能的存储层,以更低的本钱提供更大的容量。

                四级单位(QLC)

                3D NAND闪存将经过更高的层数转换(关于大少数供给商而言添加到128层)和迁徙到QLC NAND闪存技能来低落本钱。固然QLC技能的目的是与主流TLC技能相比低落15%至20%的本钱,但它的牢靠性较低,次序写入功能较低。依据使用顺序任务负载的需求,I&O向导者将运用QLC技能作为容量闪存的一层,或增补现有的TLC NAND闪存或SCM。

                QLC已在多个供给商存储阵列中提供,但在存储情况中的接纳尚处于初期。到2025年,接纳率将进步到50%以上。I&O向导者必需理解其使用顺序任务负载的属性,并依据价钱/功能需求对QLC存储阵列停止投资。

                图4阐明了基于价钱,容量,牢靠性和功能的NAND闪存技能的条理构造。

                图4:2020 Flash技能条理构造

                Gartner:2020年存储战略道路图

                盘算存储(CS)

                它将使盘算才能更靠近存储,从而增加了在存储和盘算资源之间挪动数据时呈现的服从低下和耽误题目。随着数据量的添加,数据的挪动将成为瓶颈。由于存储空间通常远远超越内存,因而必需从存储介质中读取数据。这障碍了使用顺序功能,毁坏了大少数数据集的及时剖析。

                数据麋集型,对耽误敏感的使用顺序将从消弭CS的瓶颈中受害最大,包罗AI / ML,HPC,剖析,高频买卖以及沉溺式和混淆理想流。关于支持散布式处置,更高的每瓦功能和基于容器的架构的使用顺序而言,边沿盘算将是I&O向导者的战略机会。

                I&O向导者需求针对特定??用例探究CS的益处,但必需细心衡量本钱与功能之间的衡量。高度受I / O束缚的任务负载将从存储中的处置中收获颇丰。

                BU,存档和劫难规复

                到2022年,将有40%的构造运用基于云的处理方案来增补或完全代替BU使用顺序。与外部外部摆设和辅佐站点处理方案相比,Cloud BU和DR的本钱要低得多。但是,云处理方案能够并不合适每个用例。I&O向导者需求选择和分层差别的办法,以在混淆云情况中找到最佳婚配。

                古代化的云BU和/或DR处理方案可简化数据办理并增加规复工夫。这些东西将更好地维护和从讹诈软件等网络平安要挟中规复数据。BU供给商提供环球性的单层办理东西,既可以作为SaaS方式运转,也可以作为自摆设处理方案运转。I&O向导者还应该投资于延续,自动的劫难规复功用和无中缀测试。

                到2024年,反讹诈软件 I&O向导者将变化其业务部分和劫难规复的办法,以应对日益猖ramp的网络平安要挟。讹诈软件打击价钱昂扬,能够迫使企业脱机。一切平安破绽中有一半在多个月内未被发明,这影响了BU和规复数据的完好性,并使危害程度凌驾了可接受的处理方案本钱。

                针对讹诈软件打击,供给商将持续开辟功用来剖析其存在,加重其影响并放慢规复。BU / DR供给商将添加特定于讹诈软件的新功用和打包的规复处理方案,这些处理方案可以扫描存储库中的歹意软件。这些功用将消弭复原进程中在BU操纵中捕捉的无法辨认的歹意软件。后果,从歹意软件打击中规复将不会使招致中缀的歹意软件重新应用根底构造。I&O团队必需评价新的讹诈软件产物,并确定哪种办法和功用可以最好地加重危害。

                高可用性和弹性数据效劳

                为了包管可承受的操纵延续性程度,I&O主管必需经过围绕多种效劳交付办法来方案和设计其流程和零碎,以消弭单点毛病。经过消弭单点毛病,它们将完成可继续的,具有本钱效益的冗余和弹性。数据镜像,存储聚集,擦除编码和数据复制将依然是提供弹性的次要默许技能。这些技能将在当地和云中失掉应用,以提供当地,混淆,云中或云到云的弹性。SDS体系构造将充任这些效劳的根底层。更多的存储供给商将开端经过主动毛病转移和多站点复制(包罗到云)提供100%包管的数据可用性。

                数据管理和办理

                法例将提出一系列新的用例,而且构造必需自动低落非构造化,构造化和半构造化数据中的危害。在金融效劳和医疗保健等高度控制的行业中,法例的范畴将进一步扩展。IT构造将摆设数据维护,归档,电子发明和文件剖析处理方案的组合,以辨认弛缓解法例服从危害。

                越来越多的BU / DR处理方案将扩展新的数据重勤奋能,以将信息管理,主动数据办理战略和文件剖析使用于BU数据。企业信息归档(EIA)和电子发明处理方案将持续扩展其模子,以涵盖非构造化方式的媒体,包罗交际媒体和协作平台。这些处理方案将提供改良的可拜访性并办理越来越多的数据源。

                混淆云存储(HCS)

                HCS处理方案将不时开展,以应用跨处理方案满意大少数使用顺序需求的大众云根底架谈判平台效劳。这包罗对块,文件和工具存储协议的支持。超越三分之一的I&O向导者将施行HCS根底架构,以支持云存储处理方案方案,以提供矫捷性,挪动性并进步运营服从和弹性。但是,由于该市场的疏散性以及与云的集成应战,I&O向导者必需在施行处理方案之前彻底反省特定于用例的HCS产物功用。

                HCS市场正在敏捷开展,很多着名和小型供给商都在处理种种用例和接纳形式。

                HCS的5个次要用例将是:

                1 BU / DR。将当地或边沿存储中的构造化或非构造化数据集快照,复制和复制到大众云IaaS。

                2容量迸发。经过将构造化或非构造化数据分层到大众云来扩展当地存储容量,而无需摆设其他当地或边沿存储根底构造。

                3突发盘算。挪动或拜访数据停止处置,或将其渲染到与存储地位差别的地位。这处理了数据和使用顺序处置未共置的状况。

                4数据编排。跨混淆云摆设方案笼统数据的底层存储和编排。

                5存储规范化。 针对摆设方案规范化存储平台,以进步存储效劳的操纵分歧性。

                图5概述了这些新兴的HCS用例和相干的摆设技能。

                图5:混淆云存储摆设技能和用例

                Gartner:2020年存储战略道路图

                边沿存储

                I&O向导者将开辟混淆云战略,此中包罗摆设下一代边沿或“企业数据中央外”存储平台,以支持对超时延敏感的使用顺序。林林总总的用例和要求将招致一个宏大的平台可以在天文散布的拓扑中运转,而盘算根底构造则散布在不计其数个物理站点中。

                别的,边沿盘算所需的散布式盘算和存储范围(尤其是在没有IT职员的摆设地位)将带来新的办理应战。

                边沿盘算还带来了新的平安应战,由于很多处置和存储都位于传统信息平安可见性和控制范畴之外。这扩展了企业的打击面。

                HCI平台现在是针对通用假造化边沿和ROBO用例的最受欢送的当地处理方案之一。这些零碎提供了简化的操纵和答应。到2023年,大少数人机交互(HCI)供给商将提供内置于零碎中的,具有充足弹性的,面向边沿的产物。

                SDS

                SDS提供存储效劳以交换或扩展传统存储阵列。它将作为VM,容器或存储软件摆设在裸机行业规范效劳器上。它将使构造可以在当地,边沿或大众云中摆设存储即效劳软件。I&O向导者将应用SDS创立基于规范硬件的弹性存储根底架构平台,以用于文件,块或工具协议。

                SDS改动了企业存储根底架构的交付模子,并能够节流少量资金,以应对种种任务负载,包罗剖析,HPC,AI / ML和使用顺序整合。SDS提供了硬件独立性,可以经济高效地停止扩展。它提供用于任务流程主动化的API可编程性。SDS容许将控制立体与数据立体别离,从而完成会合式编排。由于多核Intel x86处置器的弱小功用,高通量网络以及基于软件的RAID或擦除编码和闪存的运用,专有硬件将不再是次要差别化要素。因而,I&O向导者必需应用基于软件的提高来完成差别化代价。

                I&O主管还必需从资源收入和运营收入中辨认出TCO节流,包罗办理,认证,摆设以及继续的办理,维护和支持。

                根底架构即代码(IaC)

                数字化转型需求基于云的IT根底架构,该根底架构必需可以牢靠地扩展以满意疾速变革的业务需求。I&O担任人将摆设IaC,以便以与使用顺序代码相反的方法处置根底架构的设置装备摆设和设置装备摆设。IaC应用运用描绘性言语编排和设置装备摆设根底构造的版本控制和考核功用。由于它在代码存储库中,以是I&O主管将IaC用作继续集成/继续摆设(CI / CD)管道的一局部。IaC还可以简化测试和设置装备摆设,并经过存储根底架构强化变卦办理流程。

                经过从根底架构设置装备摆设中删除手动步调,IaC可以最大水平地增加人为错误并进步情况的分歧性和可反复性。并且,它将经过简化使用顺序开辟和操纵任务,进步使用顺序的弹性来加强产物团队的矫捷性。次要益处是增加了根底架构毛病,消弭了根底架构漂移,低落了本钱,进步了服从并放慢了产物上市工夫。

                存储平安性

                大少数数据泄漏终极都是由存储平安性毛病惹起的。种种合规性法例还要求设计精良的存储平安性,从而添加了对存储平安性要求的执法寄义。

                环球数字数据量的增长将推进平安收入增长41.2%。及时剖析数据和办理零碎的AI / ML算法,以及针对目的平安战略的基于规矩的引擎,将有助于检测非常数据拜访和挪动形式,以便停止更深化的观察。密钥办理处理方案和自加密驱动器的运用进一步加强了维护要害企业数据资产的才能。I&O向导者将越来越需求证明其数据平安牢靠,而且曾经完好地搜集,存储和处置了这些数据。

                以后

                Storage阵列供给商在过来的一年中破费了少量的工夫来兼并和更新其产物,这些产物具有更丰厚的功用,高端至中型零碎的通用OS,软件主动化功用以及混淆云效劳产物。业界持续经过一套片面的存储办理功用和数据效劳向SSA过渡。

                企业存储以后形态的其他次要主题包罗:

                •在已装置的根底中,90%的内部双控制器体系构造存储阵列的设计目标不因此本钱效益的方法支持基于NVMe的高功能存储任务负载。

                •89%的I&O构造针对具有明白界说的开端和完毕的技能项目停止了优化。但是,构造如今开端将资金,开辟资源和继续的办理支持与针对延续业务代价流的IT效劳战略道路图坚持分歧。

                •摆设IT存储操纵中的AI / ML技能以停止事情联系关系和非常检测,并具有根因果干系和主动弥补功用。ML简化了功能非常检测和影响剖析,同时不时优化本钱并进步了应用率。

                •摆设在商品硬件,大众云上或作为混淆体系构造的SDS处理方案可以扩展到具有精良功能的PB级。随着供给商提供支持两种架构的单一平台,DFS / OS存储架构正在交融。

                •在摆设存储处理方案以在混淆云情况中提供无缝存储时,混淆云存储是三大I&O应战之一。

                •HCI零碎正在代替大型企业中的中型存储零碎。一切抢先的存储供给商都至多提供一种HCI产物线,以及此中档和高端存储阵列。由于简化了操纵和答应,因而,HCI零碎优于整合的通用假造化任务负载和ROBO任务负载。

                差距剖析和互相依赖性

                运营创新

                I&O向导者必需经过构建支持云的运营模子,应用先辈技能偏重新调解文明标准以专注于支持使用顺序和业务效果的平台即效劳(PaaS)消耗产物,来承受根底架构主导的创新。他们必需进步具有云体系构造以及云运营脚色和职责的I&O团队的技艺,以经过基于云的主动化来完成消费力的进步。IT构造还必需经过应用软件AI / ML来替换或增补办理和手动麋集型根底架构办理义务,从而开辟主动化功用。

                构造必需开端将其资源收入麋集型情况过渡到基于耗费的订阅方案的进程,该方案经过添加软件应用率来提供更大的灵敏性和矫捷性。

                技能创新

                传统存储零碎通常过于昂贵,无法满意功能规范。这些零碎没有应用基于混淆云的技能,而且不灵敏或迟缓,无法顺应业务需求的忽然变革或数据的疾速增长。

                混淆云存储处理方案是要害的支持技能,可支持整个业务IT延续性中差别用户所需的范围,智能和矫捷性。对智能平台效劳的需求不时增长,而且正成为业务乐成的先决条件。智能平台效劳提供了创新的功用,包罗在上下文中及时剖析业务状况,人工智能辅佐决议计划,开辟主动化和加强的用户体验。I&O向导者必需开端对软件界说的技能停止投资,并敏捷解脱僵化且难以办理的基于单片硬件的零碎。他们还应将可组合的根底架谈判开源软件(OSS)技能归入其存储生态零碎。

                本钱优化创新

                假如没有先辈的基于软件的AIO / s东西,I&O向导者将很难继续优化资源应用率。IT构造必需过渡到方案的,继续的本钱浪费道路图,并消弭资源麋集型,非方案的本钱浪费项目。IT构造必需经过在云处理方案上的继续投资来均衡这些优先级,以低落运营本钱。

                迁徙方案

                图6阐明了发起的企业存储迁徙方案。该方案将协助I&O向导者投资主动化和软件,以简化存储办理,进步办理矫捷性并提供继续的本钱优化和以根底架构为主导的创新。I&O向导者必需运用该方案来设计和施行混淆云IT效劳平台,以使业务和IT围绕共享的,特定于使用顺序的目的停止调解,以进步业务代价。

                图6:2020年存储战略道路图工夫表

                Gartner:2020年存储战略道路图

                该方案分为短期(较高优先级),中期(中等优先级)和临时(较低优先级)项目。优先级与每个项目标工夫表绝对应,高优先级项目将于2020年开端施行。

                更高的优先级

                自动拥抱根底架构向导的创新

                •自动拥抱先辈技能,体系构造和供给商,以完成可提供IT根底架构消耗产物的混淆云效劳平台。

                •在创新与危害之间均衡财政和运营收益。

                •经过一流的替换方案为业务部分和基准交付物提供矫捷,经济高效的主动化使用顺序感知根底架构效劳。

                重新组建I&O团队并改动构造

                •招聘和开辟云架构,开辟和运营技艺。

                •将I&O定位为数字方案的根底设备效劳署理。

                •设计矫捷性,主动化,可扩展性和业务效果。

                •依据交付的业务代价来权衡和嘉奖I&O团队存储效果。

                •与使用顺序担任人协作以创立使用顺序到根底架构的道路图。

                •设计基于效劳的存储和数据维护战略,使其与使用顺序道路图和构造预算优先级坚持分歧。

                主动实行手动流程并完成AIO / s

                •对数据和使用顺序管道的疾速支持。

                •主动化并简化根底架谈判战略办理。

                •运用存储供给商的AI / ML东西来主动化整个存储办理和支持进程,包罗自动计划东西以就容量和应用率程度提供发起。

                将存储重新构建为平台,成为使用顺序的混淆IT云

                •接纳云优先的IT推销战略,为在2025年之前增加当地数据中央根底架构的掩盖量奠基根底。

                •经过支持以下技能的下一代技能对数据中央停止改革云和多云效劳。

                •将重点从根底架构管道和资产办理转移到为使用顺序团队提供数据效劳。

                •创立可以疾速摆设新使用顺序的范围经济平台。

                •设计混淆云战略,并确定和谐和设置装备摆设面向IT效劳的功用所需的根底架构平台构建块。

                •施行基于耗费的订价或订阅模子,该模子具有很高的通明度,可以按业务部分或使用顺序计费。基准价钱与供给商的资源收入和适用新型的价钱比照,以跟踪将来五到十年的软件总拥有本钱。

                中优先级

                优化数据中央存储以进步弹性,矫捷性,正常运转工夫和功能

                •选择具有至多32GB FC或25GbE互连的NVMe后端SSA,以应对需求低耽误的要害扩展任务负载。

                •确保管储平台可以无缝迁徙到基于NVMe-oF的体系构造,并寻求联合QLC介质的处理方案来处置读取麋集型任务负载,从而低落本钱并完成可扩展性,而又不会捐躯所需的耐久性或耐用性。

                •运用HCI整合高度假造化的情况,托管Web使用顺序和中型数据库。选择纯软件的HCI,以便在选择硬件时提供更好的灵敏性;选择HCI设置装备摆设可简化操纵并简化供给商办理。

                •选择集成了云并支持容器办理的零碎。

                •投资支持多云存储办理的SDS东西。

                •与业务和IT协作同伴协作,以理解他们的道路图,以支持可简化数据挪动性和存储办理的多云情况。

                树立混淆云功用以加强BU,DR和网络平安性

                •积极拥抱第三方IT弹性和编排平台,这些平台可完成BU和DR情况的端到端可见性和办理。

                •投资文件剖析东西来剖析,索引,搜刮,跟踪和陈诉文件内容。依据文件剖析软件的可视化功用以及对元数据和内容剖析的支持,选择文件剖析软件。

                •关于非构造化数据,请评价提供文件和工具协议的基于SDS的DFS软件。选择与可扩展到多个PB的大众云集成的处理方案。

                树立企业IT存储效劳产物目次

                •为业务用户创立和公布可计费存储效劳的目次。

                •优先思索需求量更大,界说明白和规范化的列表效劳。

                •添加前瞻性效劳以预测将来需求,而不是仅仅满意要求。

                •提供每种效劳的方式描绘,包罗其要害交付物,属性,目标和SLA。

                •运用规范化的存储RFP东西包,经过在预算之前设置得当的希冀来例行地帮忙和基准化使用顺序需求。

                •包罗要害功能目标以监督和陈诉应用率和QoS。

                整合边沿盘算任务负载

                •确定哪些任务负载和用例属于边沿数据中央。

                •将盘算资源拉近边沿,以支持物联网设置装备摆设和使用顺序所需的带宽和耽误。

                •在数据中央,公有云和大众云中越来越疏散的地位运用盘算资源构建散布式存储架构。

                •整合弹性,单节点或两节点HCI平台上的ROBO和边沿任务负载。

                •由于ROBO零碎一直具有更长的革新周期,因而跟踪将来7年这些设置装备摆设的置办和维护本钱。

                优于专有处理方案的开源存储规范 •应用基于API的OSS的本钱和功能劣势,完成商品处理方案与品牌处理方案之间差别最小的商品功用。

                •经过积极摆设试点项目,确定外部支持者和培训存储团队,为构造接纳OSS做预备。

                •摆设OSS时,请运用贸易刊行版并与供给商协作以装置,维护和支持软件。

                •摆设开放核或收费增值存储产物时,请评价锁定的任何毛病以及潜伏收益。尽能够防止运用专有软件版本,由于它们会添加潜伏的本钱和支持题目。

                低优先级

                评价容器原生活储的弹性可伸缩性

                •为云原生使用顺序评价具有高粒度级另外容器原生活储零碎。

                •选择契合微效劳架构准绳并恪守容器原生数据效劳要求的存储处理方案。存储处理方案应与硬件有关,由API驱动,摆设为容器并针对容器粒度停止设计,基于散布式体系构造,并可以摆设在边沿,中心或大众云中。

                •鉴于容器生态零碎随着未经历证的供给贸易务模子而敏捷开展,评价供给商提供的优质客户支持和分歧的订价模子。

                盘算存储(CS)

                •探究在特定用例中运用CS的能够益处,包罗ML处置,及时数据剖析,高频买卖,多媒体制造和HPC。CS关于高度受I / O束缚的任务负载特殊有效。

                •在评价CS时,衡量本钱与功能增益之间的衡量。跨多个CS节点运转的使用顺序将体现最佳,并提供最大的收益。

                IaC

                •研讨用于主动实行特定DevOps运动以继续集成和测试存储的用例。特殊是,要针对跨多个存储效劳反复停止的手动,静态进程(比方,业务流程的编排和设置装备摆设以及相应的效劳级别)。

                •接纳新的设置装备摆设办理东西以支持IaC运用。

                证据

                这项研讨基于Gartner客户盘问和Gartner观察。

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                要害词 :
                Gartner 存储市场
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