存儲未來的發展方向在哪裏？換言之，用戶未來到底需要什麼樣的存儲？
面對這個問題，“智能存儲”是目前業界普遍給出的共識答案。但什麼樣的存儲才能真正稱之爲智能存儲，智能存儲的下一個發展階段又有哪些重要趨勢？這是目前廠商和用戶都在極力思考與探索的。
在智能存儲領域，紫光旗下新華三集團無疑是最有發言權的廠商之一。從最早Nimble、InfoSight開創智能存儲運維的先河，到去年推出全新的關鍵業務智能存儲系統Primera，新華三一直探索在智能存儲的最前沿。
如今，在2020NAVIGATE領航者峯會上，新華三又帶來了對智能存儲乃至智能數據的新思考。這一次，新華三不僅描繪出在基礎設施層的智能數據全景圖，更重磅推出了智能數據平臺（Intelligent Data Platform，簡稱IDP），給“什麼是面向未來的智能存儲”這個問題交出了新答卷。
智能數據平臺是什麼
可能有人要問，智能數據平臺是什麼產品，還嫌數據中心基礎設施中各種軟硬件產品不夠多麼？
在筆者看來，如今海量數據時代下，包括存儲、超融合等在內的數據中心基礎設施恰恰需要一個具備全局視角的數據平臺去洞察整個基礎設施狀況。以存儲爲例，數據中心中的存儲往往是品牌多、型號多、介質種類多、協議多，造成管理和運維的難度一直是挑戰不斷。通過全局視角去洞悉數據中心各項設備、應用的情況，不斷學習與優化，進而提升基礎設施層的整體智能化水平，這就是智能數據平臺的使命。
有能力做這件事情的，新華三無疑是其中之一。正如新華三計算存儲產品線副總裁、存儲產品線總經理兼首席產品經理徐潤安所言：“IT環境已經發生了潛移默化的變化，混合雲的趨勢不可逆，在這種趨勢下用戶對於基礎設施已不僅僅是使用，更多是服務的需求，客戶在慢慢習慣被基礎設施所服務。”
新華三計算存儲產品線副總裁、存儲產品線總經理兼首席產品經理 徐潤安
那麼，何爲智能數據平臺？新華三智能數據平臺IDP其實是一個大的框架。徐潤安介紹道，智能數據平臺是一個全局智能管理平臺，包括三層：運維設備層包括各種類型的存儲、超融合等設備；全局分析層則是全局數據智能引擎，是整個平臺的核心所在；感知應用層則是可以對各種應用進行自動化感知、識別、分析和管理等。
新華三智能數據平臺框架
“作爲存儲市場首個‘智能數據平臺’，它具備爲雲而生、體驗‘即服務’、AI驅動等特點。”徐潤安表示。目前，智能數據平臺IDP主要包括兩大功能：一是智能管理設施，包括自動預測、在線預防、主動分析、全局拓撲等；還有就是智能服務數據，包括數據流動、數據挖掘、永久恆新、100%可靠等。
筆者認爲，智能數據平臺不是一個簡單技術堆棧的堆砌，更像是對數據中心基礎設施運維、管理思維理念的昇華與改變。徐潤安直言，這種改變其實背後就是人工智能所驅動的。正因爲有人工智能技術的加持，才使得數據中心基礎設施從產品設計到運維管理正在發生深刻的改變。
以存儲產品的設計爲例。新華三推出的全新的關鍵業務智能存儲Primera，是一款面向數據中心全新設計，傳承3PAR基因、結合Nimble等產品的設計理念，包含機器學習平臺InfoSight等先進功能的高可靠、高可用的全新關鍵業務智能存儲系統。
“智能存儲的產品設計理念跟過去傳統存儲完全不一樣。‘存儲即服務’是智能存儲背後的驅動力。像Primera很多功能模塊其實是從3PAR、Nimble這些產品的功能模塊上不斷收集、分析和判斷之後進行優化和精簡的。”徐潤安透露，“這種變化是潛移默化的。未來，用戶會越來越不關心高、中、低端存儲。存儲邊界會相對模糊，而是會根據用戶不同業務的需求，通過服務級別來定義。”
智能存儲的關鍵在哪裏
事實上，人工智能技術的引入是存儲業界當前的主流做法。目前，市場上很多產品其實都引入了人工智能相關技術，但是大部分其實還是聚焦在局部某個功能的改進上，比如典型的故障預測，通過分析設備的數據特徵預測等等。
與之相比，新華三智能存儲的關鍵區別在於智能數據平臺IDP中的全局智能數據引擎組件。該組件給存儲的管理、維護和使用帶來了一個全新的視角。
智能數據引擎是智能數據平臺關鍵組件
比如，什麼時候存儲設備運行到了性能極限，這在現在的數據中心很難去量化。SPC測試那種單一場景、單一應用情況不同，用戶數據中心現實情況往往是應用、設備都非常複雜，因此很難去量化存儲設備的極限。但是，新華三智能數據引擎可以通過綜合指標來實現存儲飽和度的預測。
據悉，新華三是目前市場上唯一可以給出存儲飽和度量化指標的廠商。徐潤安透露：“存儲飽和度顧名思義就是存儲設備達到飽和的狀態。當存儲設備達到飽和時，延時會快速上升，但是IOPS卻不會有太多變化。因此，越早預知存儲設備什麼時候性能跑滿了，就可以越早做安排。”
這就是智能數據引擎全局視角所帶來的好處，可以放眼從底層存儲、超融合等各種設備到上層的各種應用，通過不斷收集數據參數進行學習、分析，並給出優化建議。
當前，新華三智能數據引擎分爲在線智能引擎和離線智能引擎兩種。在線智能引擎具有自動預防、智能預測以及應用感知等共同，通過全球聯網可以最快獲取相應的服務，比如某個存儲問題只要範圍內發生了一次，就可以爲全球用戶類似問題進行免疫，推送相應的解決方案。
而針對不方便聯網的用戶實際情況，新華三還推出了離線智能引擎。所謂離線智能引擎，是新華三將機器學習知識庫固化到離線用戶的存儲OS之中，並結合用戶配置、環境和場景進行再分析，從而提供性能管理、應用負載、虛機拓撲等功能。
據悉，目前新華三智能數據引擎每個月主動爲客戶發現並預防了超過5000起故障，發現了超過54%存儲意外的問題，存儲實際真實統計可用性超過99.9999%，客戶滿意度達到了4.91（滿分5分）。
新華三的智能存儲謀局
如何結合全球企業級存儲市場的狀況分析，我們可以進一步認識到智能存儲在未來存儲市場的重要性。
IDC最新預測顯示，全球存儲市場未來五年將會保持一個相對較爲緩慢的增長速度。這並不意味着企業級存儲將會變成一個創新乏力的市場。恰恰相反，未來五年將會是智能存儲最好的市場機會，智能存儲將會加速取代佔據市場份額佔比很大的傳統存儲。
可以說，誰先佔領智能存儲的賽道，誰就能在未來市場中佔據先機。新華三智能存儲經過這幾年的發展已經圍繞智能數據平臺構建起了大框架，並且在相關的產品、解決方案上已經日臻完善。
首先，新華三是少數對智能存儲發展趨勢看得更深和更遠的廠商。比如，利用AI技術來量化存儲飽和度指標，並且可以根據飽和度指標進一步去分析和優化數據服務等；徐潤安透露，未來針對飽和度還將可以在數據中心基礎設施做更多事情，像存儲與存儲、多系統之間的數據流動問題等等。此外，新華三還會加強AI離線化的發展，不斷針對不聯網用戶的AI離線引擎進行功能完善。
“存儲今後面臨的最大問題就是根據業務需求進行數據流動。今後在數據中心裏，數據所有流動也會類似自動駕駛等級那樣，按照業務需求進行不同級別的相應的流動策略。”徐潤安補充道。
另外，新華三智能數據平臺已經逐步擴大能力範圍，已經從存儲管理拓展到整個IT基礎設施的管理。比如，除了存儲、服務器、超融合等設備之外，智能數據平臺未來還將拓展到關鍵業務服務器等設備的管理。屆時，智能數據平臺它收集的數據會更加全面、分析與優化的方法也將進一步完善。
最後，新華三智能數據平臺擁有靈活的產品策略，通過在線和離線的不同方式可以讓用戶根據不同需求特點進行靈活選擇。“智能數據平臺框架已經構建起來，未來還需要我們持續去完善框架中的各種功能。”徐潤安總結。