存儲未來的發展方向在哪裡？換言之，使用者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為智能存儲，智能存儲的下一個發展階段又有哪些重要趨勢？這是目前廠商和使用者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領航者峰會上，新華三又帶來了對智能存儲乃至智能資料的新思考。這一次，新華三不僅描繪出在基礎設施層的智能資料全景圖，更重磅推出了智能資料平台（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。
智能資料平台是什麼
可能有人要問，智能資料平台是什麼産品，還嫌資料中心基礎設施中各種軟硬體産品不夠多麼？
在筆者看來，如今海量資料時代下，包括存儲、超融合等在内的資料中心基礎設施恰恰需要一個具備全局視角的資料平台去洞察整個基礎設施狀況。以存儲為例，資料中心中的存儲往往是品牌多、型号多、媒體種類多、協定多，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資料中心各項裝置、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準，這就是智能資料平台的使命。
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産品線副總裁、存儲産品線總經理兼首席産品經理徐潤安所言：“IT環境已經發生了潛移默化的變化，混合雲的趨勢不可逆，在這種趨勢下使用者對于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。”
新華三計算存儲産品線副總裁、存儲産品線總經理兼首席産品經理 徐潤安
那麼，何為智能資料平台？新華三智能資料平台IDP其實是一個大的架構。徐潤安介紹道，智能資料平台是一個全局智能管理平台，包括三層：運維裝置層包括各種類型的存儲、超融合等裝置；全局分析層則是全局資料智能引擎，是整個平台的核心所在；感覺應用層則是可以對各種應用進行自動化感覺、識别、分析和管理等。
新華三智能資料平台架構
“作為存儲市場首個‘智能資料平台’，它具備為雲而生、體驗‘即服務’、AI驅動等特點。”徐潤安表示。目前，智能資料平台IDP主要包括兩大功能：一是智能管理設施，包括自動預測、線上預防、主動分析、全局拓撲等；還有就是智能服務資料，包括資料流動、資料挖掘、永久恒新、100%可靠等。
筆者認為，智能資料平台不是一個簡單技術堆棧的堆砌，更像是對資料中心基礎設施運維、管理思維理念的升華與改變。徐潤安直言，這種改變其實背後就是人工智能所驅動的。正因為有人工智能技術的加持，才使得資料中心基礎設施從産品設計到運維管理正在發生深刻的改變。
以存儲産品的設計為例。新華三推出的全新的關鍵業務智能存儲Primera，是一款面向資料中心全新設計，傳承3PAR基因、結合Nimble等産品的設計理念，包含機器學習平台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。
“智能存儲的産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很多功能子產品其實是從3PAR、Nimble這些産品的功能子產品上不斷收集、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，使用者會越來越不關心高、中、低端存儲。存儲邊界會相對模糊，而是會根據使用者不同業務的需求，通過服務級别來定義。”
智能存儲的關鍵在哪裡
事實上，人工智能技術的引入是存儲業界目前的主流做法。目前，市場上很多産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，通過分析裝置的資料特征預測等等。
與之相比，新華三智能存儲的關鍵差別在于智能資料平台IDP中的全局智能資料引擎元件。該元件給存儲的管理、維護和使用帶來了一個全新的視角。
智能資料引擎是智能資料平台關鍵元件
比如，什麼時候儲存設備運作到了性能極限，這在現在的資料中心很難去量化。SPC測試那種單一場景、單一應用情況不同，使用者資料中心現實情況往往是應用、裝置都非常複雜，是以很難去量化儲存設備的極限。但是，新華三智能資料引擎可以通過綜合名額來實作存儲飽和度的預測。
據悉，新華三是目前市場上唯一可以給出存儲飽和度量化名額的廠商。徐潤安透露：“存儲飽和度顧名思義就是儲存設備達到飽和的狀态。當儲存設備達到飽和時，延時會快速上升，但是IOPS卻不會有太多變化。是以，越早預知儲存設備什麼時候性能跑滿了，就可以越早做安排。”
這就是智能資料引擎全局視角所帶來的好處，可以放眼從底層存儲、超融合等各種裝置到上層的各種應用，通過不斷收集資料參數進行學習、分析，并給出優化建議。
目前，新華三智能資料引擎分為線上智能引擎和離線智能引擎兩種。線上智能引擎具有自動預防、智能預測以及應用感覺等共同，通過全球聯網可以最快擷取相應的服務，比如某個存儲問題隻要範圍内發生了一次，就可以為全球使用者類似問題進行免疫，推送相應的解決方案。
而針對不友善聯網的使用者實際情況，新華三還推出了離線智能引擎。所謂離線智能引擎，是新華三将機器學習知識庫固化到離線使用者的存儲OS之中，并結合使用者配置、環境和場景進行再分析，進而提供性能管理、應用負載、虛機拓撲等功能。
據悉，目前新華三智能資料引擎每個月主動為客戶發現并預防了超過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将會保持一個相對較為緩慢的增長速度。這并不意味着企業級存儲将會變成一個創新乏力的市場。恰恰相反，未來五年将會是智能存儲最好的市場機會，智能存儲将會加速取代占據市場佔有率占比很大的傳統存儲。
可以說，誰先占領智能存儲的賽道，誰就能在未來市場中占據先機。新華三智能存儲經過這幾年的發展已經圍繞智能資料平台建構起了大架構，并且在相關的産品、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名額，并且可以根據飽和度名額進一步去分析和優化資料服務等；徐潤安透露，未來針對飽和度還将可以在資料中心基礎設施做更多事情，像存儲與存儲、多系統之間的資料流動問題等等。此外，新華三還會加強AI離線化的發展，不斷針對不聯網使用者的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資料流動。今後在資料中心裡，資料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别的相應的流動政策。”徐潤安補充道。
另外，新華三智能資料平台已經逐漸擴大能力範圍，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、伺服器、超融合等裝置之外，智能資料平台未來還将拓展到關鍵業務伺服器等裝置的管理。屆時，智能資料平台它收集的資料會更加全面、分析與優化的方法也将進一步完善。
最後，新華三智能資料平台擁有靈活的産品政策，通過線上和離線的不同方式可以讓使用者根據不同需求特點進行靈活選擇。“智能資料平台架構已經建構起來，未來還需要我們持續去完善架構中的各種功能。”徐潤安總結。