和早年对于应用几乎是瞎子的数据块存储比拟，今天的数据感知存储产品直接就能大年夜内部追踪存储操作相干的全部新型元数据。今天的存储可能生成就知道哪个应用法度榜样在创建、拥有和拜访存储数据的每个数据块;这些数据须要什么级其余安然和保护;应若何实现应用法度榜样I/O机能(经由过程缓存、分层筹划等等)和容量成本(各类紧缩和反复数据清除办法)之间的最佳均衡;甚至会知道哪些用户在拜访、共享和、或者可能很快再次请求哪一个比特的数据。存储平台可能还会在内部索引文本数据、分析存储内数据的律例服从年夜性(或安然马脚)、主动翻译外国文字、转码数据内嵌的媒体，甚至主动进修不合分类的数据内容。
Qumulo也为前哨运行的产品支撑供给一套Call Home办事，但它真正的亮点是，他们的存储会追踪数据真实存储过程的机能指标。基于其分布式的体系构造，Qumulo可认为存储的每个文件和对象高效地申报汗青机能和其他关键指标，这有助于敏捷捕获新的应用模式、行动异常和机能幼ê崛点，即使是数十亿的对象范围也能轻松治理。
Data Gravity在其惯例的备份控制器内嵌入了一套搜刮引擎，为阵列内存储的所稀有据建立索引，已经胜应用于数据的监管和电子发明场景。同时，Reduxio供给几乎无穷的版本控制和按需快照，经由过程保存有关每个数据块最后修改时光的元数据，存储许可回滚到以前的随便率性一秒——可以视为一个细粒度的企业数据块存储时光机械，能有效抵抗恶意病毒对数据的破坏。
融合处理
存储和办事器在很多场景下会融合成为慎密合作的┞符体。融合的目标在于规避昂贵和龟速的长途数据拜访，确保计算过程尽可能地切近须要处理的数据。这至少是Hadoop分布式文件体系大年夜数据存储和VMware的虚拟化平台集成的vSAN存储的重要道理。类似Nutanix和Simplivity的完全超融合平台会将软件定义的存储体系慎密融入优化的数据处理装配，可以应用运行在应用办事器资本上的内置分析驱动算法获得更大年夜的优化。Datrium的“开放融合”机制会区分处理机能和容量优化、持续履行计算密集型存储的优化分析，发明每台办事器主机内消费闪存的存储热点，同时经由过程收集共享冷容量来实现数据容灾保护。
所有这些架构固然实现了更优化的融合，但在存储和客户端应用法度榜样之间仍然会保持传统的I/O传输方法。容器化和微办事迹巧已经开端实现计算节和数据存储的分别，催生 新的(无办事器计算)办法，可以直接对经由过程的数据流进行处理。尽管比来亚马逊的lambda云计算办事又成为热点，实际上lambda体系构造在良久以前就存在了，那就是在很多已安排的企业数据库中能见到的“存储过程”，直接在数据库内部(而不是在应用法度榜样代码内部)履行由事宜触发的简短的长途代码。然而，在存储层面支撑容器化插件的新型存储产品打开了无穷的可能，可以实现新一代的高效、可扩大的、及时的分析和优化。一些存储供给商正在研发的支撑容器化应用法度榜样的新型存储产品，甚至很多存储产品自身就是用容器应用法度榜样代码编写而成。例如，新兴的开源对象存储Minio因为采取了现代的容器架构，很轻易实现极高的扩大性和原生lambda计算功能。Minio对象存储可以包含嵌入的lambda功能，实现搜刮、内存缓存、消息流、模式辨认、内容转换，以及能直接在数据存储层中高效运行的其它功能。
周全的云治理
分析功能会让IT运维更强、更快、更智能。我坚信，我们会看到，在切近数据存储地位的存储层，以及在云内实现的由很多存储体系的元数据构成的大年夜范围聚合(如同Call home办事模式)，这些处所会有越来越多的存储分析功能出现。
选择一家基于云的办事供给商来周全治理和运营本地或混淆基本举措措施，就可以将不合的存储世界在治理即办事(MaaS)产品的层面实现同一。例如，应用HyperGrid(之前的Gridstore)开创的一套平台办事，你能(按需)订阅和租用本来须要本身整套采购的集中化的超融合设备混淆云群集。同样，Galactic Exchange能以办事的方法远迟疑作和治理你的大年夜数据平台，而实际的计算和数据节点集群可以同时分布在内部或云端。
MaaS存储的典典范子Igneous会在客户现场供给可订阅的对象存储，而这些存储实际上以治理即办事的方法进行远迟疑作治理。这种模式有助于IT存储团队融合云计算与众不合的市场游戏规矩，办事在云端，而数据的实际存储地位仍然在本地数据中间。因为MaaS供给商能积聚和应用大年夜量的操作分析经验，在面对以数据为中间的智能化目标时，应用API直接调用云端办事(例如lambda计算或机械进修)来扩大MaaS存储平台，将会成为新的机会。
在将来的几年中，我们将看到由新的物联网数据源海潮激发的数据大年夜爆炸。如不雅没有来自更智能的存储产品和基于云计算的专业治理办事的大年夜量支撑，大年夜多半IT组织将无法生计。
数据将存到何处?
我们已经无法躲避以云为中间的IT世界。我们所有人将来都必须治理跨越单设备、数据中间和全球云托管的混淆存储。跟着数据的持续增长和传播，我们所有的分析和智能处理才能范围也必须同步增长。
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本文标题：存储能够聪明到什么地步？
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