2023年存储行业的主要趋势

Source: Sameer Danave, Storage Industry Trends in 2023, February 8, 2023

随着存储行业格局的不断变化，是时候开始思考2023年哪些趋势将占主导地位了。数据中心市场正在崛起，并将在2021-2030年间增长10%。DNA存储和不可变备份副本等高级存储技术正在兴起，其中一些技术比其他技术并非主流。由于存储、管理和处理大量数据，存储行业继续成为企业组织的关注焦点

以下是我们对2023年存储领域最重要趋势的主要预测：

一、增加对数据保护和安全的投资

2022年，美国数据泄露的成本平均为944万美元。数据中心将实施强大的安全措施，通过物理和逻辑安全来保护关键数据。

• 基于云的加密：利用算法和数学运算将数据转换为难以理解的格式，使任何没有密钥的人都无法查看内容。

• 增加区块链的使用：安全永久地记录双方之间的交易，同时通过公共分类账功能对其进行身份验证。

• 数字版权管理（DRM，Digital Rights Management）：保护数字内容免遭未经授权的使用和复制，允许版权所有者完全拥有其信息分发方式的所有权。

二、通过主动预防性洞察，强化存储基础设施

面向IT运营的AI（AIOps）告诉企业组织存储发生了什么、为什么会发生，以及如何处理。

• AI、ML和大数据分析将越来越多地用于管理存储容量，同时提供对复杂存储系统的主动洞察。

• AI的预测分析可检测数据中的异常模式并识别复杂的趋势。

• ML通过在已知数据集上训练算法来自动化特定过程。

• NLP理解用户友好的命令并创建更高效的工作流管理。

三、利用复制、加密和对象生命周期管理实现无故障存储系统

企业组织将投资于存储解决方案，同时计划转向ISV或云原生部署，以便在公有云中进行存储。根据Gartner的数据，到2025年，关键细分市场的企业IT支出将超过一半转移到云端。AWS、Google和Azure等著名的公有云服务商将继续扩张，ISV正在大力投资在公有云中提供数据服务。

• 具有以下功能的亚马逊S3：

• 用于灾难恢复的版本控制、访问控制列表（ACL）和跨区域复制（CRR）

• 满足安全需求的服务器端加密（SSE）

• Microsoft Azure Blob存储具有高可用性和持久性，同时提供跨不同地理区域的低延迟数据访问。

• Google Cloud Storage，具有流行的第三方工具集成，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），Apache Spark和Apache Kafka。

四、存储容器：使用Docker、Kubernetes等实现自动配置

容器不会因操作系统和软件版本的差异而陷入困境，而且它们非常灵活且可移植。

采用率将提高：

• Docker、Kubernetes和OpenShift提供了强大的基于容器的解决方案，用于存储和管理数据。

• OpenShift可快速将代码部署到生产环境中

• 用于快照备份的Portworx云原生存储服务

• Ceph的对象存储功能与AmazonS3兼容

五、采用节能存储基础设施

企业组织越来越意识到其IT运营中对环境稳定性的需求。对在存储基础设施中采用环保做法的需求不断增长，这将导致：

• 云计算可远程存储和访问数据并降低能耗。

• 虚拟化通过将多个物理设备集中到一个虚拟环境中来提高资源利用率并降低功耗

• Organic Rankine cycle（ORC）技术，因为它们使用服务器废热发电。

• 微型模块化数据中心取代大型机架式服务器，以降低与维护和安装相关的成本。

  
  

六、不可变备份副本，确保防止未经授权的访问和更改

不可变备份副本可帮助企业组织保护其数据免遭未经授权的访问或更改。通过以不可变格式备份数据，无法对数据进行未经授权的更改，从而防止数据被盗或损坏。

• 区块链技术使用分类账系统来跟踪存储在链上的数据。这允许用户备份数据，而不必担心数据被修改或更改。

• 对象存储使用户能够将不同大小的对象存储在一个位置，使它们更安全、更易于管理。

• 分布式不可变存储利用分散式系统，其中所有数据都安全地存储并在网络中的多个节点之间复制。

  
  

七、利用全闪存存储的强大功能实现高性能应用程序

NAND闪存在主流存储阵列产品中的引入已经发展到存储介质中“存储类内存”（SCM）的额外进步。

• 由于卓越的性能、可扩展性和处理更多不同工作负载的能力，全闪存存储的采用率不断提高。

• 功能的进一步进步，例如与闪存技术集成的AI，用于跨多种媒体类型的预测分析。

• 基于闪存的存储解决方案的NVMe协议允许设备通过PCIe总线直接相互通信，速度比SATA或SAS产品快7倍。

  
  

八、AI解决存储基础架构问题

随着越来越多的密集基础设施位于狭小的空间内，数据中心面临着确保有效散发产生的热量的挑战。人工智能的使用有助于提供更具成本效益的数据存储基础设施。

• AI自动执行数据管理和企业组织，使访问更加容易。

• AI通过检测重复/接近重复的内容并帮助客户在适当的时间移动或归档正确的数据，降低了存储成本。

• 使用AI的存储优化分析可自动迁移到成本较低的存储并跟踪存储节省情况，从而计算整体投资回报率。