【连载】华为展望数据存储的10大趋势与行动建议——AI赋能存储

管理智能到产品智能， AI 驱动数据全生命周期自动驾驶： 越来越多的企业开始引入 AIOps*提升存储的运维自动化能力，并且随着 AI 技术在存储领域的广泛应用， AI不再局限于存储设备的监控和运维，也让存储产品本身更加智能。

趋势

1 存储厂商纷纷拥抱 AI 变革，将更多颠覆性创新应用于存储管理 SLA 优化

AI 大模型与传统 AI 组合，将从多维度优化存储管理 SLA ：

业务上线周期优化：存储资源发放与变更效率 天级→分钟级。 传统业务变更需要人工规划方案、开发变更脚本并执行；基于传统 AI 技术可实现自动业务仿真以制定最佳变更方案，基于 AIGC 技术则可实现自动生成变更脚本，将变更周期缩短到分钟级。

基础设施可用性优化：数据中心年平均故障周期 小时级→分钟级。 基于传统 AI 实现性能、容量、备件故障等趋势提前预测，降低异常发生概率；在复杂的异常处理场景，存储管理系统可基于 AI 大模型快速强化交互逻辑，辅助人工快速定位问题，从而大幅缩短故障处理周期。

成本管理优化，存储资源利用率从 50%→ 60%。 资源不合理分配一直是造成数据中心资源利用率低的主要原因，基于 AI 智能识别并释放闲置资源，保护存储投资；同时，通过对全 局数据的热力分析，优化数据中心内的数据在不同介质的分布，及时搬移冷数据，从而改善存储成本。亚太某大型运营商，通过引入华为存储集中管理软件，将存储资源利用率从 30% 提升到 60% 以上。

2 加速 AI能力孵化，打造云 - 管 - 端协同的 AI 管理架构
大数据、容器、多云等新应用不断涌现，企业 IT 技术栈复杂度不断增长，作为 IT 基础设施底座，存储使用、管理对企业 IT 团队要求越来越高。越来越多的企业使用存储厂商提供的 AI 管理工具，构建“设备管理智能 - 数据中心智能 - 云端智能”的三层管理架构，在简化基础设施管理复杂度，优化管理效率的同时，构筑 AI 新能力“孵化 - 发布 - 优化”全流程，以更好地应对 AI 变革：

设备管理智能： 设备管理软件可以为云端 AI 模型的孵化提供基础信息采集，并通过在线更新或离线导入的形式获取云端的 AI 模型更新，同时，软件负责基于单个存储设备的使用和管理，包括最佳配置推荐，光模块、盘、控制器等部件级别的故障检测，以及慢盘检测等。

数据中心智能： 相对于存储设备自身管理软件，数据中心管理软件覆盖范围更广，首先，通过多厂商存储设备统一管理，简化运维流程，并通过跨设备的数据智能调度和分级优化存储成本；其次，通过对数据中心全栈设备的管理，针对复杂的性能问题，管理软件可智能分析应用、虚拟化、网络、存储资源，实现分钟级的问题诊断。相对于云端智能，数据中心管理软件部署在数据中心内，可以实现公网隔离，适用于数据安全管控严格的企业。

云端智能： 云端拥有强大的计算、存储资源，可持续对大量设备上传的运行数据做 AI 模型推理和训练，并按需将优化后的 AI 模型分发给数据中心管理软件和设备。云端管理软件也可提供诸如手机应用的多样化运维方式。相对数据中心管理软件，云端管理对数据中心基础设施全栈分析能力较弱，同时不支持设备的变更操作。

3 存储厂商加速投入存储产品智能，以优化设备效率和可靠性
随着不同应用对存储的诉求多样化，各大存储厂商纷纷布局存储产品智能，以实现在设备性能和可靠性上的能力飞跃。 Dell EMC 存储产品内置智能调节算法以及智能数据缩减算法，以实现实现存储配置自优化和最佳数据缩减比； NetAPP 存储能够智能优化存储硬件资源调度，为数据存取提速。华为存储实现硬件资源智能调配，加速数据读写效率，同时根据数据类型智能调整数据缩减算法，提升数据压缩率，降低单位数据的平均存储成本。

为了实现存储产品智能，存储厂商在产品架构上进行了创新。传统存储中算法和数据耦合，多种固定算法分散在存储设备缓存层、调度层和存储池中，需要手工调整算法参数来保障不同类型数据的存取效率，灵活性较差；智能存储在架构上将算法和数据
解耦，通过构建自学习、自适应的算法库，实现不同类型数据在存储设备中的布局、调度、缩减等场景自主决策，保障数据存取效率最优。

建议

建议 1 ：清晰地定义业务模型指标与 SLA 要求，做好新平台和新技术引入后的评价标准体系
在企业计划引入 AI 相关产品前，应优先评估企业当前和未来的业务需求，建立涵盖存储容量、性能要求、可靠性、能效要求、安全性要求、生态健壮性等多维度可量化的评价体系；针对企业采购名录中的多个存储供应商，应建立供应商的能力基线，并在供应商的产品能力进 / 退化时及时更新，以保障企业引入与业务需求最匹配的智能存储设备和管理平台。

建议 2 ：积极采用存储厂商提供的 AI 能力，并且与存储厂商联合，持续改进
AI 在存储系统的应用极大地提升了存储 SLA ，建议企业加强与存储厂商开展 AI 能力联合创新，从而孵化更贴近企业业务特征的 AI 能力。

建议 3 ：更新企业 IT 团队能力模型，对员工做好充足的预培训
随着智能存储设备的引入，员工需要学习和适应新的技术。企业需要建立培训计划和技术支持机制，确保员工能够充分理解和利用智能存储设备及其管理工具的功能，以确保智能存储设备能够有效地发挥其功效，实现更好的人机协同，为企业带来更高的价值。

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