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智能存儲(chǔ)市場調(diào)查:數(shù)據(jù)移動(dòng)將成大問題

責(zé)任編輯:editor006

作者:謝濤編譯

2017-12-26 16:12:34

摘自:it168網(wǎng)站

·92%的受訪者預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)移動(dòng)將對(duì)他們的組織產(chǎn)生負(fù)面影響,62%的受訪者表示將影響服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)或存儲(chǔ)成本,48%的受訪者表示將影響應(yīng)用程序性能,29%的受訪者表示將限制其使用數(shù)據(jù)的方式。

G2M Research是一家業(yè)務(wù)覆蓋了NVMe市場的分析公司,該公司近日公布了其最新的關(guān)于“具有大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序?qū)χ悄艽鎯?chǔ)的需求”的調(diào)查結(jié)果,該調(diào)查共有112名調(diào)查對(duì)象,分別來自使用了大數(shù)據(jù)、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用的組織。

這項(xiàng)研究的目的是,評(píng)估在現(xiàn)有的處理和存儲(chǔ)架構(gòu)上,大數(shù)據(jù)集的移動(dòng)是否會(huì)對(duì)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)的成本和可用性產(chǎn)生負(fù)面影響。調(diào)查結(jié)果顯示,現(xiàn)有的計(jì)算和存儲(chǔ)架構(gòu)會(huì)對(duì)這些應(yīng)用程序的性能和成本產(chǎn)生負(fù)面影響,如果這些應(yīng)用程序在規(guī)模和功能上繼續(xù)擴(kuò)展,就需要新的架構(gòu)。

智能存儲(chǔ)市場調(diào)查:數(shù)據(jù)移動(dòng)將成大問題

“大數(shù)據(jù)、AI/ML、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)集將繼續(xù)以指數(shù)級(jí)增長,” G2M Research任事股東Mike Heumann說道,“我們的研究表明,這些應(yīng)用程序空間的大多數(shù)用戶都非常關(guān)心這種增長會(huì)如何對(duì)他們?cè)谖磥?2個(gè)月內(nèi)使用這些應(yīng)用程序產(chǎn)生影響。大多數(shù)終端用戶也相信這些新的方法如在存儲(chǔ)設(shè)備中處理數(shù)據(jù),將需要克服現(xiàn)有的數(shù)據(jù)移動(dòng)瓶頸。”

在各種應(yīng)用程序中,大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的移動(dòng)對(duì)于實(shí)時(shí)分析越來越重要。然而,這種數(shù)據(jù)移動(dòng)并非沒有成本或影響。該調(diào)查的主要結(jié)果如下:

·52%的受訪者認(rèn)為,大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)系統(tǒng)、存儲(chǔ)設(shè)備和服務(wù)器之間的移動(dòng),對(duì)于他們的組織來說,在目前或未來12個(gè)月內(nèi)將是一個(gè)重大問題。

·92%的受訪者預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)移動(dòng)將對(duì)他們的組織產(chǎn)生負(fù)面影響,62%的受訪者表示將影響服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)或存儲(chǔ)成本,48%的受訪者表示將影響應(yīng)用程序性能,29%的受訪者表示將限制其使用數(shù)據(jù)的方式。

·超過79%的受訪者認(rèn)為,目前的處理/存儲(chǔ)架構(gòu)在未來5年內(nèi)將無法處理他們所在行業(yè)的數(shù)據(jù)量。

·64%的受訪者認(rèn)為在存儲(chǔ)系統(tǒng)/設(shè)備上處理或預(yù)處理數(shù)據(jù)可以幫助解決數(shù)據(jù)移動(dòng)問題。

智能存儲(chǔ)市場調(diào)查:數(shù)據(jù)移動(dòng)將成大問題

解決“存儲(chǔ)-CPU瓶頸”最有希望的辦法之一是在存儲(chǔ)設(shè)備中使用“就地處理”(in-situ processing)。“就地處理”徹底改變了各種應(yīng)用程序的部署,這些應(yīng)用程序目前需要大量的昂貴的多套接字服務(wù)器,并且需要大量的RAM。通過顯著減少在存儲(chǔ)系統(tǒng)/設(shè)備和服務(wù)器/ CPU/ GPU之間移動(dòng)的數(shù)據(jù)量,NVMe閃存固態(tài)硬盤(SSD)中的就地處理可以顯著降低網(wǎng)絡(luò)的大小/復(fù)雜性、CPU / GPU負(fù)載,以及使用大量IO的應(yīng)用程序的功耗。

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