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所以我们不能总把视野局限在机架、机柜、机箱上,对吗?
时间:2022-03-06 05:46:01 | 来源:行业动态
时间:2022-03-06 05:46:01 来源:行业动态
当然。存储到底是干嘛用的?不光是要存储数据,还要帮助实现数据管理自动化。我们现在要做的就是把这些集中存储的数据释放出来,用以支持多云架构和多应用协同。但终有一天,存储行业必将走出挖掘数据内容、获取洞见结论这一步。
这样的前景又将给存储行业带来哪些影响?最直接的影响当然在于基础设施。如今,软件定义存储的市场份额已经被Kubernetes存储所取代。
所以,像我们PortWorx或者Robin.io这样的数据存储与数据管理厂商,都在致力于建立自动化层。我们开始使用Kubernetes、将数据从存储阵列中释放出来,进而把数据资源交付给云端不同应用间的各个容器。但就当下而言,数据管理仍然是我们最重要的业务内容。
在说起数据这个概念时,很多人觉得这就是一件事。但在我看来,数据其实包含五大基本面。如今,应用程序已经开始把数据当成服务来使用,所以应用层肯定在最上。这就引出了我提出的第一个基本面,数据库也就是决定数据存储方式的机制。第二个基本面是数据搜索,即Elasticsearch。我把这些都当作服务来讨论,因为现实应用就是这样。第三个基本面是分析,它可以体现为Excel电子表格、也可以是Tableau或者其他更为传统的分析方式。第四个基本面,就是当下最热的AI与ML。为什么?因为它们会借助GPU与TensorFlow等技术的力量对数据进行解析。最后一个基本面就是流式数据,其中也包含消息传递。流式数据本身其实就涉及分布式数据、物联网乃至各类传感器之间的消息传递,所以我把它也归纳进流式数据范畴。
这五个基本面,实际对应着五种数据服务,而且直接指向一系列现代应用程序解决方案,分别是MongoDB、Elastic、Cassandra、Kafka与Spark。如今我们生活的时代已经不再是曾经那个Oracle与Sybase老死不相往来的世界,现在的基础设施云化才是大趋势,数据则全部存在于容器化应用程序之上。这,就是云原生的新形态。除此之外,数据在这五个子领域中都是以服务的形式进行消费的。