英特爾等公司推出了非易失性隨機(jī)訪問存儲器(NVRAM),這些存儲器在電源斷電后仍然能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)。由于NVRAM位于服務(wù)器的內(nèi)存總線上,因此比磁盤或SSD快幾個(gè)數(shù)量級。但與SSD不同,NVRAM可以作為內(nèi)存字節(jié)或4K存儲塊進(jìn)行訪問。這為系統(tǒng)架構(gòu)師在配置系統(tǒng)時(shí)提供了最大性能和兼容性的靈活性。
NVRAM一個(gè)常見的用例是用于大型內(nèi)存服務(wù)器。例如,最新的Xeon SP(Skylake)服務(wù)器每個(gè)處理器可以支持高達(dá)1.5TB的內(nèi)存,但實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)所需的12個(gè)128GB DIMM成本很高。相反,英特爾的Optane NVRAM DIMM價(jià)格低至每128GB 625美元,而且功耗也低得多。使用經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的Optane DIMM,可以在內(nèi)存中運(yùn)行大型數(shù)據(jù)庫,從而顯著提高性能。
所有的云供應(yīng)商都使用高度可擴(kuò)展架構(gòu)來存儲數(shù)十億的數(shù)據(jù)。 目前,越來越多的橫向擴(kuò)展技術(shù)開始應(yīng)用到企業(yè)中。在橫向擴(kuò)展存儲流行之前,企業(yè)往往要購買大量的存儲陣列,以確保將來擴(kuò)展時(shí)能有足夠的磁盤空間。如果后來沒有擴(kuò)展容量或者擴(kuò)展的比預(yù)期的要少的多,那么原先購買的磁盤都會浪費(fèi)。
有了橫向擴(kuò)展存儲架構(gòu),在購買磁盤時(shí)就可以量力而行,一旦存儲空間的需求超出預(yù)期,可以添加新的陣列而不會受到任何限制。如今,隨著人們對數(shù)據(jù)越來越看重,數(shù)據(jù)的安全性已經(jīng)成為企業(yè)的重點(diǎn),數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域?qū)⒃谖磥韼啄陜?nèi)進(jìn)行徹底的改變。
隨著歐洲通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)的出臺,如今人們對數(shù)據(jù)安全達(dá)到了前所未有的高度,同時(shí)也擴(kuò)大了對于用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的定義。企業(yè)必須將用戶個(gè)人的IP地址或cookie數(shù)據(jù)等信息置于和其他用戶機(jī)密數(shù)據(jù)(姓名、地址以及社會安全號碼等)相同的保護(hù)等級。
雖然數(shù)據(jù)安全法規(guī)的出臺,對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是積極的,但由此對行業(yè)帶來的影響也是巨大的。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)這些領(lǐng)域的發(fā)展,依靠著數(shù)據(jù)量來訓(xùn)練,這些領(lǐng)域的發(fā)展將面臨合規(guī)考驗(yàn),這就需要企業(yè)在滿足數(shù)據(jù)安全合規(guī)的情況下,利用好數(shù)據(jù),創(chuàng)造價(jià)值。
如果您的企業(yè)使用或計(jì)劃使用機(jī)器學(xué)習(xí),你就需要熟悉神經(jīng)處理器。神經(jīng)處理器是大規(guī)模并行算術(shù)邏輯單元,針對機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的模型進(jìn)行了優(yōu)化。如今,神經(jīng)處理器越來越普遍,所有云供應(yīng)商都在試圖創(chuàng)建了自己的神經(jīng)處理器,例如Apple Watch中有神經(jīng)處理器的應(yīng)用。谷歌的阿法狗中也有神經(jīng)處理器的應(yīng)用,TensorFlow加速器每秒可以運(yùn)行90萬億次。
那么神經(jīng)處理器對存儲的需求是什么?帶寬。在實(shí)時(shí)應(yīng)用中,例如在機(jī)器人、自動駕駛和在線安全中,神經(jīng)處理器需要盡可能快地提供的數(shù)據(jù),因此帶寬很重要。同時(shí)值得注意的是,除了帶寬,在提供數(shù)據(jù)時(shí)還要盡可能少地延遲,以便盡快完成所需的數(shù)學(xué)運(yùn)算。
隨著邊緣和數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)量的快速增長,將數(shù)據(jù)移動到處理器計(jì)算越來越困難。相反,處理正在轉(zhuǎn)移到存儲。這個(gè)概念目前被HPE,Dell / EMC和NGD Systems標(biāo)記為智能存儲,并開始逐漸應(yīng)用到他們的存儲設(shè)備中,通過內(nèi)置于存儲陣列控制器中的優(yōu)化,可以管理磁盤延遲或訪問模式的問題,我們稱之為存儲智能。
隨著快速和廉價(jià)的神經(jīng)處理器的出現(xiàn),以及用于機(jī)器學(xué)習(xí)的足夠的數(shù)據(jù)庫,智能存儲在很大程度上可以被訓(xùn)練成自我管理。除此之外,智能數(shù)據(jù)池也可以使用深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行管理,優(yōu)化存儲設(shè)備的應(yīng)用。如今,數(shù)據(jù)中心計(jì)算時(shí)代已經(jīng)來臨,全球有45億臺的計(jì)算設(shè)備在使用,尤其是大量移動設(shè)備的使用,將產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)也正逐漸成為企業(yè)競爭武器。
通過存儲設(shè)備,保存數(shù)據(jù),通過分析工具,讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值,這一趨勢將在未來不斷的持續(xù)下去。