什么是存储优化及其重要性？

作为整体数据优化的重要方面，存储优化涉及策略和技术（例如 重复数据删除和压缩）以提高效率。这些方法帮助企业管理与 人工智能 (AI) 及其他数据密集型 工作负载相关的大量 非结构化数据。

随着 AI 采用率的加速，存储优化已成为组织扩展和支持其 AI 计划的关键。根据 Mordor Intelligence 的数据，2025 年数据存储市场规模估计为 2507.7 亿美元。¹预计到 2030 年将达到 4839.0 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 14.05%。

能够支持 AI 和 机器学习 (ML) 密集计算需求的数据存储解决方案的需求推动了这一增长。 防范因停电、系统故障或网络攻击造成的数据丢失的需求也推动了这一增长。

当今组织管理的许多数据都由包含结构化、半结构化或非结构化数据的大型数据集组成。 非结构化数据（例如图像、视频、文档和传感器数据）不容易符合关系数据库的固定模式。因此，传统工具和方法通常无法用于其处理和分析。

与此同时，企业面临着利用可访问、可信赖且支持数据完整性的 AI 就绪数据的压力。

生成式 AI（或 gen AI） 模型也在改变存储需求。这些基础模型和大语言模型 (LLM) 持续适应，产生大量数据集。组织需要可扩展的分布式存储解决方案（例如分布式文件系统、Object Storage）来管理 AI 工作负载所产生的数据量。

最终，如果没有改进的存储来处理这些新需求，组织会遇到瓶颈，从而减慢 AI 性能、增加成本并带来数据管理挑战，限制其成功扩展 AI 的能力。

存储优化由相互关联的组件组成，这些组件在整个数据生命周期中管理性能、容量和存储成本。 这些技术结合起来也构成了 AI 存储的基础，AI 存储是一套专门构建的系统，旨在满足 AI 工作负载的性能和可扩展性需求。

以下是一些重要的存储优化技术：

• 重复数据删除与压缩

• 闪存存储与固态硬盘 (SSD)

• 存储分层

• 数据归档

• 精简配置

• 存储自动化

• 云存储集成

• 数据生命周期管理 (DLM)

重复数据删除是识别重复数据并仅存储单个副本的过程。该功能通过在文件或 Block Storage 级别分析数据来减少备份时间。

压缩涉及检测模式和冗余、更高效地编码数据并减小文件大小——同时保持高速访问。

这两种技术都能消除冗余并减少组织的存储占用空间。

闪存存储和 SSD 等半导体技术提供了性能密集型工作负载所需的速度和低延迟。

与旋转磁盘不同，闪存存储以内存速度以电子方式访问数据，消除了机械延迟并提高了整体吞吐量。

存储分层根据访问模式和成本自动将数据移动到适当的存储类型。

热数据（经常访问）驻留在高性能闪存上，温数据（偶尔访问）移动到标准 SSD，冷数据（很少访问）迁移到磁盘或云归档层。

数据归档将较旧或不常检索的数据移动到以容量而非性能为优先的长期存储中，从而为活跃工作负载释放高端存储空间，同时归档数据仍可按需访问。

精简配置根据应用程序实际消耗的物理存储空间来分配存储容量，而不是预先预留大块空间。这种 方法可避免过度配置，提高使用率，并减少硬件投资。

软件自动化在人工干预有限的情况下管理运维和工作流。

自动化系统可预测容量需求、优化数据放置并实时响应工作负载需求，从而在环境日益复杂时减少人工操作。

混合云架构将用于性能关键型操作的本地存储与用于存储库和归档的云存储相结合， 使组织无需资本投入即可动态扩展。

 DLM 实践建立策略，确定数据从创建到删除如何在存储层之间移动。它还根据业务价值和法规要求定义保留期限、迁移计划和删除规则。

企业通过一系列技术和解决方案实现存储优化，包括以下 技术：

• 软件平台： 存储优化平台提供灵活性，可与现有存储系统配合使用，自动化任务（如重复数据删除、压缩、智能分层），无需更换硬件。 这些平台还提供监控和分析能力，使存储使用情况可见，并帮助团队识别异常。

• 云原生能力： 云服务提供商（如 IBM、AWS、Google Cloud 或 Microsoft Azure）提供云原生优化功能，自动管理数据放置和生命周期策略，随使用量扩展，并提供按需付费定价。

• 集成存储系统： 专门构建的存储系统（例如 IBM FlashSystem、NetApp）将存储优化集成到硬件中，在提供速度的同时简化混合环境中的管理。

• 数据管理工具： 统一数据管理工具提供对整个存储生态系统的可见性和控制，以及安全和治理能力。

存储优化带来了多种优势，帮助组织管理当今的 AI 和数据密集型工作负载：

• 提高性能：提供更快的数据检索速度和更低的延迟，帮助团队快速响应，使用户无延迟地获取洞察。

• 节省成本：通过压缩、重复数据删除和智能分层降低存储费用，确保组织 仅为其所需的存储付费。

• 实现可扩展性：使存储基础设施能够随着数据量的增长和业务需求的变化而扩展，无需重大基础设施投资。

• 提升数据管理：自动化数据移动、归档和删除的生命周期策略，同时简化数据治理。

• 增强安全性：通过加密、不可变存储、细粒度访问管理和全面的审计追踪来加强数据保护，满足合规要求。

• 与数据湖架构集成：支持数据湖环境和云原生策略，以支持高级分析和 AI 工作负载。

• 增强可持续性：通过优化资源利用和智能存储分配，降低能耗和碳足迹。

组织可以将存储优化应用于各种工作负载和环境中的业务用例：

• AI 与机器学习工作负载

• 备份与归档

• 高性能计算

• 虚拟化环境

以下战略步骤可帮助组织实现存储优化。

1. 评估存储需求： 首先评估当前存储使用情况，以确定优化将在哪些方面产生最大影响，以及哪些工作负载将从更高的性能或更低的成本中受益最多。
2. 实施自动化数据管理： 实施自动分层和生命周期策略，根据访问模式在存储类型之间移动数据，减少人工操作，并确保数据位于最具成本效益的位置。
3. 进行常规监控： 跟踪性能指标和容量趋势，帮助组织在存储管理 挑战影响运营之前就做好准备。
4. 先测试后部署： 首先在非生产环境中验证优化变更，了解其对性能和应用程序行为的影响，然后再广泛推广。
5. 满足业务需求： 在成本效益与性能要求之间取得平衡，同时规划未来的数据增长。最有效的存储优化策略能够在不过度建设基础设施的前提下支持业务优先事项。