典型的數據存儲技術?2020年中國頒布了“新基建”的指導意見，目的是為了服務數字經濟數字經濟實際有三個關鍵的概念，第一個是“算力成為新生産力”，第二個是“5G、雲、AI”成為新生産工具，第三個是“數據是新生産資料”然而在新基建當中，大家普遍對5G、人工智能、超算、大數據中心等更了解，很少有人聽說過數據存儲，今天小編就來說說關于典型的數據存儲技術?下面更多詳細答案一起來看看吧!

典型的數據存儲技術

2020年中國頒布了“新基建”的指導意見，目的是為了服務數字經濟。數字經濟實際有三個關鍵的概念，第一個是“算力成為新生産力”，第二個是“5G、雲、AI”成為新生産工具，第三個是“數據是新生産資料”。然而在新基建當中，大家普遍對5G、人工智能、超算、大數據中心等更了解，很少有人聽說過數據存儲。

其實，我們首先是不太了解“基礎設施”的基礎技術，是近年來的互聯網技術發展以及國際科技和貿易摩擦等原因，讓我們了解了ICT基礎設施的重要性。ICT基礎設施，一般包括計算、存儲、網絡和能源幾個關鍵部分，大家普遍了解5G、雲、AI、計算等熱詞，甚至由于綠色節能問題，數字能源等基礎技術都已經被廣泛了解。

為什麼單單數據存儲不被了解呢？這是因為數據存儲的選擇，不是企業數字化運營最開始的起點，不是跟業務強關聯的基礎設施部分。為什麼要關注數據存儲呢？因為數據存儲對企業數字化轉型至關重要且影響巨大。尤其是數據的極緻體驗、穩定可靠、數據安全、綠色節能等問題，如果數據存儲出現瓶頸，對企業的數字化運營的影響是與算力不足、聯接不廣同等重大的影響。

如果你對這裡提到的企業應用的數據存儲不太了解，我們可以對比一下消費電子産品中的數據存儲的情況，是比較類似的。好比我們選一台智能手機，關注5G、拍照、屏幕、處理器能力、内存和存儲等。内存和存儲空間很重要，但是往往不是第一時間的考慮，但是考慮不好内存和存儲的選擇，後續肯定很痛苦，比如删聊天記錄，删圖片/視頻騰挪空間等。不僅如此，一旦手機丢失了，或者受到機械破壞，水質浸泡，誤删除或者病毒入侵後可能導緻關鍵的數據丢失。這些都是存儲平時不被感知，但是作為“基礎設施”至關重要的表征。

同樣的，在新基建當中數據存儲也是非常重要的，但是沒有被顯性化地提出來。比如新型信息基礎設施，數據中心中就是包含計算、存儲、網絡和能源的，人工智能是需要數據存儲提供海量數據的；比如在融合基礎設施當中，金融行業提供“兩地三中心多活”的數據存儲，能源産業需要數據存儲幫助進行“能源三維勘測”的數據密集型超算，生命科學需要數據存儲支撐“基因測序”；又比如，創新基礎設施當中，為科教中心提供HPC存儲等。

那麼，如何認識數據存儲呢？數據存儲的重要性有哪些呢？

華為OceanStor數據存儲

首先數據存儲是企業業務的生命線，要極度可靠。對于很多企業的經營管理者來講，最好平時運營業務的時候，想不到存儲，因為你想到他就意味着出事兒了。東京證券交易所在某年十月份，因為存儲故障導緻業務大癱瘓，暫停交易一天，損失和影響不可估量；互聯網技術服務商微盟，數據被惡意删除，恢複耗時七天七夜，賠償客戶損失1.5億；天津市第二人民醫院，2018年數據中心因持續大雨被淹，由于未做災備，導緻醫院無法繼續開展業務。有一套好的存儲就不一樣了，例如2001年的911恐怖襲擊的時候，雖然世貿雙子塔的數據中心被毀壞，但是因為各大金融企業都建設了完備的金融災備方案，金融業務在幾個小時内就恢複了。不同于服務器中的内置盤，或者我們平時看到的U盤，數據存儲在安全性上有專業的設計，包括數據冗餘備份、雙活架構、掉電保護、生産流程工藝保障，以及快照，複制，克隆，鏡像等。

其次，數據存儲關系客戶體驗，是企業獲客和運營能力的關鍵。比如，金融銀行的移動在線支付業務，鐵路12306購票系統，運營商的賬單計費，醫院的醫療信息管理系統，在普遍移動互聯網應用的快速發展下，消費者都是不能容忍一秒鐘地等待的，現在的數據存儲的時延，已經從原本的10ms等級下降到100us的等級。另外，企業的很多經營分析活動，也是受限于數據存儲。在2020年的華為全聯接大會上，浦發銀行的客戶就介紹，如果數據的IO（讀寫）性能做不起來，配置再多的算力都沒有用，無法高效的利用大數據提升精準營銷的能力。還有就是企業是否能夠把數據治理好，形成統一的數據湖，對于“大數據”來講非常重要。

還有，數據存儲還是科技探索的“重器”。高性能計算一緻是科研的一個珠穆朗瑪峰，決定者機構/企業的科研創新能力。曆史上我們都是關注算力的提升，例如比較出名的“銀河計算機”。但是近些年，業界已經普遍能夠提供充沛和經濟的算力，但是很多時候決定差異的地方已經從算力轉換到了對數據量的掌握以及數據處理能力的提升。在人工智能的時代，是算力、算法和算據缺一不可的情況，而且數據決定者資産的差異，而如何利用好這個資産很困難，因為數據量大、數據的類型複雜、數據處理的過程步驟過多。可以說高性能計算已經從計算密集型走向了數據密集型。

基因測序依賴高性能數據分析

最後，現在的經濟發展要環境友好，要綠色節能。根據華為GIV預測，全球數據量将從2018年的33ZB增加到2025年的180ZB，增長六倍。這将帶來大量的數據存儲需求，而數據存儲需要消耗電子設備和電力能源。據統計，數據存儲在數據中心的ICT設備中，耗電量占比是25%，如果六倍耗電量提升是不可持續的。那麼，對數據存儲的數據縮減、功耗等進行優化就至關重要。

以上是從商業本身思考，如果從供應連續性考慮的話，數據存儲當中也有關鍵器件獲取的問題，比如機械硬盤目前技術主要掌握在日本，而新興的閃存技術則全球有更好的可獲得性，這也對很多大型企業，關注供應風險的企業，也是一個關鍵的考量點。如果進一步考慮數據主權的風險，企業需要做好數據接入的鑒權，分級保護，防範黑客攻擊等等，數據存儲對企業業務的網絡安全、數據安全也能起到很好的保護作用。

所以，雖然數據存儲沒有被正式列在“新基建”的清單當中，但是作為數字經濟的三大要素之一的數據，對數據存儲有很高的依賴性。期望今天對數據存儲的介紹，能幫你解開一些迷惑。

我是2019年轉入華為數據存儲産業工作的。2012年華為出資将華賽收購後，開始正式進軍數據存儲産業。接着産業進入移動互聯網時代、介質技術向全閃存快速邁進、系統架構向雲化演進的整體浪潮，華為推出了OceanStor融合存儲，OceanStor Dorado全閃存，OceanStor Pacific海量數據存儲等系列産品，目前已經在中國取得了産業領導者的地位，在Gartner的魔力四象限評估中，已經多年被列為産業領導者，在全球已經位列市場規模第三（根據Gartner/IDC分析師報告數據），相信有更多的機會為新基建的發展貢獻力量。

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