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Pure Storage:2020年預(yù)測對象存儲再度登場

2020-01-08 11:25:43   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點(diǎn)擊:


  對象存儲已告別了過去的冷存儲形象,并以主存儲的全新形式出現(xiàn)
  對象存儲再度登場
  對象存儲已告別了過去的冷存儲形象,并以主存儲的全新形式出現(xiàn)。原先,對象存儲用于支持超大數(shù)據(jù)集的管理,這些超大數(shù)據(jù)集往往超出了傳統(tǒng)文件系統(tǒng)的處理能力。但如今,因能夠支持對大型數(shù)據(jù)集的高度并行及分布式訪問,對象存儲已經(jīng)成為云原生應(yīng)用的存儲標(biāo)準(zhǔn)。在對云友好型架構(gòu)進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)或重新部署時,對象存儲將自然地成為首選,其可支持應(yīng)用程序解耦,并能實(shí)現(xiàn)在共享存儲池中將應(yīng)用程序與計算資源分離。這種模式不僅可用于定制軟件的開發(fā),而且也得到了大型軟件供應(yīng)商(如Splunk和Vertica)的應(yīng)用。
  現(xiàn)代分析飛速發(fā)展
  現(xiàn)代分析增長的動力來自于基礎(chǔ)設(shè)施的使用變得更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠,這包括出現(xiàn)了更強(qiáng)大的CPU、在本地和公有云中均可應(yīng)用的消費(fèi)級基礎(chǔ)設(shè)施、價格更低的閃存。串流數(shù)據(jù)分析平臺也出現(xiàn)了顯著增長,包括開源平臺(Apache Flink、Apache Beam和Spark Streaming)以及商用平臺(Splunk DSP),它們?nèi)〈嗽絹碓蕉嗟呐幚砥脚_。借助由無狀態(tài)服務(wù)器、容器和高性能S3協(xié)議兼容的對象存儲構(gòu)成的云原生架構(gòu),現(xiàn)代分析可實(shí)現(xiàn)更大的規(guī)模。此外,包括智能設(shè)備(智能家居、可穿戴設(shè)備、汽車互聯(lián)、工業(yè)物聯(lián)等)在內(nèi)的數(shù)據(jù)來源飛速增長,也將推動現(xiàn)代分析技術(shù)的應(yīng)用,以獲得更多洞察。
  借助QLC等新一代媒介,閃存將挑戰(zhàn)“不可能”
  閃存自推出以來,在很大程度上僅被視為以性能為主的Tier1應(yīng)用程序。但隨著新的固態(tài)存儲技術(shù)出現(xiàn)并帶來存儲分層,譬如存儲級內(nèi)存(SCM)和QLC,閃存如今蓄勢待發(fā),將助力數(shù)據(jù)走向全新的發(fā)展方向。在高端領(lǐng)域,通過結(jié)合SCM和NVMe-oF等高速協(xié)議,共享存儲陣列現(xiàn)可為延遲敏感型應(yīng)用提供比肩基于服務(wù)器的存儲的性能表現(xiàn)。這組應(yīng)用是DAS上僅存的幾個應(yīng)用之一,其現(xiàn)可獲得和共享存儲相同的數(shù)據(jù)服務(wù),包括數(shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)規(guī)約等,這實(shí)現(xiàn)了頂級的性能和豐富的數(shù)據(jù)服務(wù)。同時,即將推出的QLC將把閃存引入目前主要位于磁盤上的存儲層。這種成本的降低使所有應(yīng)用程序都能盡享閃存除性能之外的更多優(yōu)勢:簡易、可靠、數(shù)據(jù)中心的能耗降低和空間節(jié)省等。
  容器躋身主流,需要持久性存儲
  容器的出現(xiàn)讓無狀態(tài)應(yīng)用程序的部署變得更為簡單且成本低廉。但隨著Kubernetes的出現(xiàn)和VMware對容器的支持,容器的使用迅速擴(kuò)展到了主流應(yīng)用程序。那么,為容器打造的持久性存儲對于賦能數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用程序以實(shí)現(xiàn)容器的重新部署則至關(guān)重要。2020年,大多數(shù)企業(yè)的私有云和混合云平臺發(fā)展有望超越VMs,他們將在企業(yè)范圍內(nèi)部署容器策略,包括奠定存儲基礎(chǔ)以支持狀態(tài)式、任務(wù)關(guān)鍵應(yīng)用程序,以全面迎接容器時代的到來。
  客戶希望獲得自動的解決方案,因此AI運(yùn)營將從過去顧問的角色轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊\(yùn)行
  未來,企業(yè)將更開放地接受AI,并借助AI進(jìn)行決策制定?蛻粝M贫ㄕ吆蠼挥晒⿷(yīng)商實(shí)施,這一部分上是由Kubernetes的聲明式特征和容器管理決定的。容器的簡易性將使企業(yè)能夠定義狀態(tài),并容器將作為催化劑。這樣的技術(shù)將在整體環(huán)境中得以應(yīng)用并提供洞察。AI將應(yīng)用于高效地探查預(yù)測模型的性能不足之處,并為該特征空間擴(kuò)充數(shù)據(jù)。這對AI的應(yīng)用至關(guān)重要,例如異常檢測和自動化根本原因分析能使其具有可擴(kuò)展性并適用于更多情境。
  客戶需要創(chuàng)新"訂閱即服務(wù)"的業(yè)務(wù)模式
  自公有云問世,“即服務(wù)”的模式相伴而生。對于大多數(shù)的存儲用戶而言,混合云既是當(dāng)下現(xiàn)實(shí),也是未來趨勢。不論何時,用戶都希望最大程度地發(fā)揮混合云的功效,以基于本地部署的基礎(chǔ)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)簡易化和自動化,從而像管理云一樣地管理基礎(chǔ)架構(gòu),并在云端實(shí)現(xiàn)與本地部署相同的企業(yè)級功能和控制——靈活的、基于訂閱的“即服務(wù)”模式。2020年,存儲領(lǐng)域?qū)?ldquo;即服務(wù)”模式的需求將會增加,企業(yè)也將對OPEX模型進(jìn)行更多投資。不過,成功的“即服務(wù)”模式需要平衡運(yùn)營和采購兩個方面。從運(yùn)營的方面來看,該模式的關(guān)鍵特征包括標(biāo)準(zhǔn)化(相較于雪花模式)、按需訪問、API驅(qū)動管理和無限擴(kuò)展。而從消費(fèi)方面來看,其關(guān)鍵特性包括付費(fèi)使用模型、云爆發(fā)能力(按需向上/向下擴(kuò)展)、無間斷的持續(xù)運(yùn)行體驗(yàn)、在不干擾業(yè)務(wù)的前提下實(shí)現(xiàn)服務(wù)持續(xù)增長/升級。以上的“即服務(wù)”模式都是通過100%的月付費(fèi)OPEX服務(wù)實(shí)現(xiàn)的。
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