下一个十年的存储趋势是怎样的（上）

下一个十年的存储趋势是怎样的（上）

一、 鉴往事

2010年：惠普收购3Par，23.5亿美元 ;

2011年：戴尔收购Compellent，9.6亿美元 ;

2011年：希捷收购三星硬盘，13.75亿美元 ;

2011年：西部数据收购日立GST，48亿美元 ;

2013年：Avago收购LSI，66亿美元 ;

2014年：闪迪收购Fusion-io，11亿美元 ;

2015年：戴尔收购EMC，630亿美元 ;

2015年：西部数据收购闪迪，160亿美元 ;

2016年：IBM收购对象存储，约13亿美元 ;

2016年：HCI（超融合）概念提出者Nutanix上市；

2017年：HPE收购Nimble Storage，10.9亿美元 ;

2018年：微软收购混合云数据存储公司Avere Systems ;

2019年： AWS收购E8 Storage，估计在5000万美元至6000万美元之间 ;

2019年： IBM收购 RedHat， 340亿美元，RedHat有两款开源存储产品：Ceph和Gluster。

站在企业存储系统的角度，有几件事值得注意：HCI、SDDC、SDS的相聚出现、戴尔收购EMC、西部数据收购闪迪、HPE收购3Par和Nimble Storage，以及云计算厂商微软、AWS和谷歌的收购。这些事件体现了全球存储发展的几大趋势：分布式、云化、闪存化、智能等。

1、分布式存储

戴尔收购的Compellent、HP收购的3Par，实现了块级虚拟化，将硬盘和RAID解耦；VMware Virtual SAN（现命名为vSAN）、Nutanix有别于以往的专用存储，将文件系统软件与服务器解耦，体现了分布式存储征程中的不同阶段

2、云化 （含容器、超融合、混合云）

据报道，全球云存储市场2017年为307亿美元，预计到2022年889.1亿美元，CAGR为23.7%；中国云存储市场2017年规模为88.68亿人民币，同比增长71.8%，2018年同比增长率将上升至72.8%，市场规模为158.5亿元人民币。

Gartner在2019年的报告中显示：到2024年，40%的企业将实施至少一种混合云存储方式，高于2019年的10% 。

上述提到的云存储主要是以AWS S3、EBS、阿里云块存储、OSS为代表的公有云存储。在本篇文章里，云化的概念更广泛，包括了公有云和私有云。

云的特点包括弹性灵活、按需交付、按用付费等，除了众所周知的公有云之外，还要看到私有云。AWS CEO Andy Jessy在AWS 2019 re:Invent大会上分享了如下消息：公有云的总支出只占到总IT支出的3% 。也就是说，全球IT支出总，私有云仍占绝大多数。我曾在2017年看到一篇文章提到：预计到2040年，公有云大约占整个IT开支的1/3和1/2之间。如果真是如此，也就是说即使二十年后，私有云仍占半壁江山。

1）私有云的云化对接

超融合可以视为私有云的一种部署形态，当计算资源池和存储资源池在初次采购以及后续扩容的过程中，计算和存储的比例比较适中，也即，不会出现少量计算资源需要搭配大量存储空间；也不会出现大量计算资源需要搭配很少的存储空间，此时超融合是不错的选择。

2）公私相互渗透

在云计算领域，开始出现To C和To B的融合。

早期公有云的用户主要是一些C端，或者小B的用户，随着云计算的深入和普及，云巨头开始希望吸引大B用户。但是，出于隐私保护、安全性、政府合规、管理、兼容性、惯性、迁移成本等多种因素的考虑，原有大B用户迁移到公有云的进展比预期要缓慢。

因此，云巨头早在几年前就开始通过构建混合云或者私有云的方式来瓜分B端IT市场的大蛋糕。AWS收购E8和推出Outposts，微软收购混合云数据存储公司Avere，阿里云推出混合云存储方案，腾讯云、金山云、京东云也不甘人后。

3、闪存化

根据IDC 在2019年12月31日的报道：“2019前三个季度，中国企业级全闪存存储阵列市场同比增长超过60%。IDC预测， 2019年全闪存存储市场仍将达到近50%的增长”。

据报道，闪存颗粒价格逐年下降（按照30%～40%的降幅），如下图所示。

国内的长江存储或将加速闪存颗粒下降趋势；

当全闪存相比机械盘价格差距不大时，更多用户愿意为延时缩短而买单（目前和15k转，10k转的机械盘价格相差不多；7.2k转的机械盘当下价格还有一些优势）；

机械硬盘逐渐退化成类似磁带地位的介质。

4、智能

这里包括两个方面，一是存储的智能化；二是存储如何为智能应用进行优化，也即AI存储应该如何优化。

1）存储智能化

存储智能化所希望达到的就是能够根据业务负载、运维管理等的历史记录，预测未来可能会发生什么，再据此动态地调整存储资源池，做到物尽其用；以及提供预警信息和执行动作，做到防患于未然。然而这个道路非常漫长，因为厂商需要在安全性稳定性和性价比（也即动态调整存储资源）之间做取舍；另外要想取得根据负载自动调整存储，其实不亚于将AI算法植入存储系统之中，难度不小。目前，存储厂商中，做得比较好的有HPE的Infosight和浪潮的InView。

2）AI存储

Gartner报告显示，到2022年，企业高管中将有半数以上会规划AI技术的部署，而这一数字在2018年的时候仅有4% 。

根据IDC数据，2018年上半年，中国AI基础架构市场销售额和出货量分别同比增长176%和129% 。

AI所需存储，可以分为准备、训练、推理和归档等阶段，每个阶段的IO特征不一样，对于存储的要求也不一样。例如，在推理阶段，IO的特征是读写混合，并且要求存储的延时低，能快速响应。

国内的AI公司针对不同行业不同细分场景，通过AI训练导出的模型，销售给最终用户。为了增加营收，降低部署难度，有不少AI公司将模型以及所需的软硬件打包，以一体机的方式销售。其中的存储系统多采用OEM或者转售的方式，因为AI公司的主业是它的算法以及针对场景不断优化，自研存储纳入到一体机里，性价比不高。

总结而言，过去的这些年，解决了数据的存放、保护和优化，尤其是在数字宇宙迅猛膨胀的过程中，如何低成本、高效率地存放。

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