什么是智能存储？

换句话说，它是一个智能软件层，可在企业生态系统范围内提供广泛的存储管理。主要功能包括预测分析、自动数据分层、自动软件更新和主动故障排除。

当今组织面临不断扩展的数据密集型工作负载，尤其是在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的采用加速之际。他们正在对其数据存储基础设施进行现代化改造，以支持这些高级分析工作负载并利用新的业务机会。

对智能存储的需求正在迅速增长。根据 Fortune Business Insights 的数据，全球数据存储市场预计将从 2026 年的 2985.4 亿美元增长到 2034 年的 9845.6 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 16.10%。¹

这一增长是由来自物联网 (IoT) 设备、云计算和 AI 应用程序以及需要本地数据处理能力的边缘数据的大量数据所驱动。作为回应，组织正在转向软件定义存储 (SDS) 和智能存储系统等先进解决方案来管理这种复杂性。

数据存储主要有三种类型：

• File Storage 将数据组织成文件、文件夹和目录的层次结构。该技术适用于协作、文档管理以及需要在用户之间轻松共享数据的情况。File Storage 通常与硬盘和网络直连存储 (NAS) 设备一起使用。

• Block Storage 将数据划分为固定大小的块，每个块具有唯一标识符，并将其独立存储。Block Storage 提供高性能和低延迟，非常适合任务关键型工作负载，例如数据库、容器和 虚拟机 (VM) 的后端存储。

• Object Storage 将数据作为具有唯一标识符和丰富元数据的独立对象进行管理。Object Storage 专为大规模可扩展性而设计，擅长处理分布在分布式、基于云的环境中的大量非结构化数据（例如图像、视频、传感器数据）。它特别适用于 AI/ML 工作负载、数据湖和生成式 AI 应用程序。

传统数据存储管理包含用于安全保存、组织和访问数据资产，同时优化存储资源并提供数据保护的各种流程。它依赖于手动配置、监控和优化，随着数据量增长以及工作负载在混合云环境中多样化，这变得越来越具有挑战性。

智能存储在此基础上发展，将 AI、ML 和自动化直接集成到存储基础设施中。智能存储不需要人工干预，而是在统一的管理系统中管理数据放置、预测容量需求、优化性能并防范威胁。

尽管密切相关，但智能存储和 AI 存储并不相同。

AI 存储是指为 AI/ML 工作负载所需的大规模数据集、高速数据访问和密集计算而设计的数据存储系统。这些系统是 专门为支持 AI 训练、 推理 和数据湖能力而构建的，以满足 AI 应用程序的性能需求。

智能存储将 AI 和 ML 嵌入存储系统，以自动化管理并优化组织所有数据的性能。此类系统分析数据模式、自动化数据分层、预测存储容量需求并降低整个 IT 生态系统的运维复杂性。

这些技术通常协同 工作：既存在为 AI 工作负载优化的智能存储系统，也存在包含智能管理功能的 AI 存储系统。

传统企业存储技术以用于归档数据和文件的单体 存储区域网络 (SAN) 为中心。然而，随着组织数据存储需求的增长，维护 SAN 的成本越来越高，需要更多的物理服务器和其他 IT 基础设施来满足其需求。

云存储应运而生，具备根据业务需求弹性扩缩数据容量的能力。通过将数据存储在云中，组织可以利用按需付费定价模式，优化成本。当今基于云的解决方案涉及混合多云方法，组织可以结合来自多个云提供商的存储来满足各种要求（如性能、成本和合规性）。

随着 AI 和 ML 技术日益成熟且更易获得，将这些智能直接嵌入存储基础设施成为可能。智能存储已演变为适用于可扩展、数据密集型环境的优化解决方案。

智能存储超越了传统的云解决方案，具备持续数据模式分析、自动数据分层和预测性维护等功能。它已成为支持当今 IT 需求（包括 AI 训练工作负载、边缘计算以及 IoT 设备产生的大量数据）的重要组成部分。

智能存储通过使用以下几项核心技术来管理整个生命周期中的数据：

• 软件定义存储 (SDS)：SDS 通过将存储软件与物理硬件解耦，在智能存储中扮演关键角色，实现灵活、自动化的资源管理。该软件层管理核心存储功能（例如 RAID 配置、资源分配），使组织能够独立于底层硬件扩展存储资源。

• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)：AI 和 ML 通过使用丰富的元数据分析数据访问模式、性能指标和使用趋势，对存储需求进行智能预测。ML 算法预测容量需求、检测潜在硬件故障，并自动优化数据放置、分类和策略执行。

• 实时分析：实时分析持续监控存储系统性能和工作负载模式，支持动态调整，并识别可能表明安全威胁或性能问题的异常情况。

• 自动分层与缓存：高速智能缓存算法将频繁访问的数据存储起来以加快检索速度并减少 CPU 等待时间，同时根据访问模式在存储层之间自动移动数据。“热”数据驻留在高性能闪存存储上，而“冷”数据则转移到更具成本效益的选项中。

• 数据缩减技术：重复数据删除、压缩及其他技术可最小化存储占用空间并降低成本，同时保持高性能访问。这些技术识别并消除冗余数据，仅存储唯一的数据块，以最大化存储效率。

• 预测性维护：智能存储使用 ML 模型分析系统健康指标并预测潜在故障，实现主动的预测性维护，最大限度减少停机时间。系统会触发警报、启动故障转移程序或自动安排维护。

• 集成安全与弹性：该存储解决方案集成了自动化威胁检测与响应，以及灾难恢复和内置冗余，以实现强大的安全性与弹性。智能存储系统可以隔离受损数据、保护访问路径并维护不可变的备份副本，以实现快速的网络恢复。

智能存储提供的优势有助于企业实现其业务和 IT 目标，包括以下内容：

• 提供更快的数据访问：使组织能够在保持高吞吐量、低延迟和受控数据访问的同时扩展数据，且停机时间极少或为零。

• 简化运维：消除数据孤岛，降低复杂性，并通过跨环境的无缝兼容性加速数字化转型项目实现价值的时间。

• 提高生产力：实现整体管理的自动化，消除孤岛，帮助团队改进工作流并减少对手动任务的关注。

• 优化成本：减少应用程序与数据蔓延以支持成本效率，同时将不常访问的数据转移到更便宜的存储层。

• 降低风险：通过 AI 驱动的威胁检测和自动加密来保护应用程序和数据，利用集成的勒索软件防护功能实现网络弹性，从而从数据泄露和攻击中快速恢复。

• 确保业务连续性：使用数据复制和同步来实现业务连续性，并在不同位置维护一致、可用的副本以支持快速恢复。

• 支持合规性：自动管理数据主权和合规性需求，使组织能够满足如 GDPR 等要求。

组织可以通过多种部署选项使用智能存储。主要的公有云提供商（例如 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud、IBM Cloud、Microsoft Azure）提供完全托管的智能存储服务。包括戴尔、惠普企业和 NetApp 在内的企业存储供应商提供可部署在本地数据中心或与云环境集成的智能存储平台。

许多组织根据性能、合规性和成本要求，采取优化数据放置于分布式混合基础设施的策略。这些解决方案支持多种业务用例，包括数据湖、高性能计算 (HPC)、虚拟桌面基础设施 (VDI) 和边缘计算。