Gartner：2020年存储战略路线图

中存储网消息，Gartner最近发布了一份报告：2020年存储战略路线图，由分析师Jeff Vogel，Julia Palmer，Michael Hoeck，Jerry Rozeman，Santhosh Rao，Joseph Unsworth等撰写。

导语

先进的存储技术和基于消耗的IT服务提供了在数字经济中蓬勃发展所需的敏捷性和灵活性。基础架构和运营（I＆O）领导者必须投资于可感知应用程序的基础架构，接受基础架构主导的创新，并对混合云服务的存储系统进行现代化改造。

主要发现

•在Covid-19后的数字经济中，组织将重点放在持续的成本优化和财政约束上，I＆O领导者将节省的资金重新投资于数字业务计划。

•人工智能操作（AIO / s）的广泛使用将把IT基础架构管理转变为更主动，更具预测性的环境，从而减少管理和停机成本。

•大多数I＆O领导者将用混合云存储服务替换昂贵的本地备份解决方案，以进行灾难恢复，网络安全和无中断测试。

•他们指出，提高运营效率和与数字业务计划保持一致是其现代化核心IT系统的两大理由。

•成功实施了全面，自适应数据治理的组织可以提高对数据的信任度，并提高数据管理流程的效率。

建议

负责数据中心基础架构的I＆O领导者必须：

•通过实施一种财务上可持续的，持续的成本管理文化，避免捷径，从而消除技术债务和未充分利用的能力。

•通过投资于AIO / s来增强IT功能，支持混合存储并提供自助服务功能，从而利用日益多样化的数据资产进行实时分析。

•通过实施基于IT服务的混合云，平台策略来集中，简化和保护现有备份（BU）系统。

•通过主动使用先进的存储技术来推动基础架构主导的创新，使旧存储系统实现现代化和自动化。

•通过AI / ML策略驱动的保护措施持续控制对数据的访问，从而弥合数据治理差距。

战略规划假设

到2024年，HCI在本地工作负载中的份额将增长到40％（从目前的20％增长），主要是通过蚕食三层基础设施。

与2020年相比，到2024年，大型企业会将存储在本地，边缘或公共云中的作为文件或对象存储的非结构化数据增加两倍。

到2024年，40％的I＆O领导者将实施至少一种混合云存储架构，而2020年为10％。

到2024年，全球存储容量的50％将作为SDS部署在本地或公共云上，而2020年不到15％。

到2024年，超过30％的企业存储容量将在企业数据中心之外进行远程管理，而2020年不到5％。

分析

为了从战略上改变其运营，CIO等领导者必须了解企业存储的现状和新兴趋势。这些存储趋势将影响I＆O服务，流程，人员，技术和成本优化最佳实践。

图1标识了企业存储格局的当前和未来状态。该战略路线图涵盖了当前状态与未来状态之间的主要差距，并提供了短期，中期和长期的行动计划。

图1：2020年存储战略路线图概述

到2025年，I＆O领导者必须将其IT运营和存储系统转变为以创新为主导的增长引擎，以支持策略驱动的，可感知应用的数字商务基础设施。未来的企业将以数据驱动，基于云和API为中心。这样，具有进步精神的I＆O领导者将接受存储创新，这些创新可以振兴核心的旧系统，从而推动收入增长并提高整个企业的效率。

新应用程序的增长将推动对存储的需求，对存储基础架构，用例和工作负载具有广泛的破坏性影响。为了满足不断增长的需求，I＆O领导者必须利用AI / ML和基于云的IT策略以及基于消耗的新IT操作模型的力量。技术将使企业能够不断降低新应用程序，产品和服务的运营成本并缩短上市时间。

今天，企业存储环境的当前状态更加多样化，数据密集型和地理分散，并且将继续以前所未有的速度加速发展。I＆O领导者必须现代化传统的IT存储管理系统，以实现敏捷性，控制，规模和效率之间的适当平衡。

随着企业扩展数字业务计划以利用数据的大量增长，I＆O领导者将把他们的企业存储系统视为关键的战略资产。Gartner估计，到2025年将交付350万PB企业级HDD，SSD和磁带介质，并且至少到2030年，企业级介质的年均增长率将超过30％。因此，I＆O领导者将可能确实需要以应用程序为中心的企业系统，以每年存储，保护，管理，保护并从数百万个新生成的PB级（大多数为非结构化数据）中获取先进的，经过多元化分析的价值。

到2025年，本地存储与非本地存储（包括公共云和混合云）的分布将发生显着变化，只有20％的企业PB保留在本地，低于2020年的44.2％。基于服务器的存储（SBS）/ DAS与基于外部控制器（ECB）的存储阵列也将发生变化，到2025年，ECB系统所消耗的企业PB数量将不到5％，低于2019年的9.2％（见图） 2）。

图2：2018-2030年企业数据的分布百分比

随着组织积极追求数字化转型和运营效率，I＆O领导者将采用颠覆性的软件定义解决方案和基于云的服务。为此，他们必须制定出大胆，主动的策略，以利用存储作为竞争优势。

花费在云存储上的IT预算百分比预计将从2017年的5.8％增长到2023年的11.6％。此外，随着Covid-19的全球供需波动，企业要求提高灵活性以应对Covid-19。这将进一步加速企业采用和在混合云解决方案上的支出。

I＆O主管还必须通过使用发现和优化工具来调整数据基础架构资产的规模并提高效率，从而改进其成本管理实践。这些工具对于使旧式存储系统现代化至关重要，因为企业在成本优化项目与支持业务增长的IT产品投资之间取得平衡。

简而言之，以下因素正在塑造企业存储格局：

•自动化，编排和AI / ML技术是减少运营支出和复杂性，同时优化资源利用率的主要手段。

•到2024年，网络安全威胁和勒索软件攻击将影响95％的I＆O领导者。

• 到2024年，对内部部署和混合云存储使用基于消费的按需购买，按需购买的订阅将迅速增加。

•超低-延迟需求将推动对边缘数据中心基础架构的需求，其中将生成和处理50％以上的数据。

•由于缺乏工程和程序管理人才和技能，大多数IT组织在迁移到混合云架构时会遇到严重的延迟。

•Covid-19已将大部分IT工作负载永久转移到了远程位置。

•混合和多云服务提供商将继续用更持久的，基于服务的，可扩展的平台来替代本地ECB存储，以支持各种应用程序。

•在公共云和混合云基础架构上将越来越多地使用企业存储软件功能。

未来

I＆O领导者将把新的存储解决方案与运营计划相结合，以改善业务与IT之间的一致性。在数十年来仅专注于性能和成本之后，未来的存储创新将针对基础架构简单性，自动化，可操作性强的平台以及基于云的灵活IT服务模型。

在最成功的IT组织中，存储解决方案将最佳地平衡运营，技术和持续成本优化要求。I＆O领导者将通过展示业务成果驱动型领导力，来拥抱由基础架构主导的创新文化。

为了构建满足数字业务需求的基于服务的存储交付平台，80％的企业将转变其文化以强调业务成果并符合数字业务要求。I＆O领导者将超越传统的选择和实施正确的存储解决方案的角色。而是，它们将成为重要的盟友，并带动业务价值，在此颠覆性时期指导他们的组织。

智能基础架构解决方案

I＆O领导者必须通过快速采用基于AI / ML技术的新的基于云的运营模型来重新评估其存储和数据管理策略。机器学习和分析的强大功能将启用一个应用程序驱动的基础架构部署模型，该模型会将实时和历史数据的大量系统日志和操作日志转变为主动管理和规定性服务。

此外，AI / ML在不断变化的环境中提供最大灵活性的同时，还提高了生产率。这些见解将使I＆O领导者能够以前所未有的低水平提供可用性，持续的效率和优化，从而为客户提供更好的数字体验。

AIO / s会将存储管理转变为智能基础架构，从而可以在应用程序，VM或容器层全面查看基础架构。通过提高存储资产利用效率，它将加速自动化以推动持续的成本优化。它提供基础结构可见性，以发现IT存储系统数据中的复杂模式。它将提供现有监视工具不具备的自动推理功能。自动化还将降低支持和供应商开发的成本。

存储系统将使用经过全球培训的ML模型来分析并向用户和应用程序行为提供预测，从而可以基于QoS级别和活动模式实时进行性能调整。内置的智能功能将使管理员可以优化数据布局和缓存行为，并建立分层以降低存储成本。

数据分类

对于构建可节省长期运营成本并保持控制的存储分层策略，这将继续至关重要。I＆O领导者将面临以最佳利用率水平分层和保持活动和非活动数据的挑战。三分之二的存储管理员报告说，他们存储的总数据中有一半处于非活动状态。他们可能需要将这些数据归档或迁移到低成本层。

如果不先对数据进行分类，I＆O主管将发现在适当的存储层或存储功能中优化或调整大小的数据具有挑战性。必须对数据进行分类，以减少人工密集型，低效的做法。自动化的数据分类使组织能够通过使用SRM和文件分析工具来识别，分类和在异构存储系统和云之间移动数据，从而洞察数据的使用和存储容量。

主存储

现代，高性能的企业级存储阵列将越来越多地基于横向扩展的多节点架构，这些架构利用固态阵列（SSA），NVMe技术和图3所示的关键属性。

图3：外部主存储产品的关键属性

基于NVMe的技术强调高性能和QoS，以满足对低延迟和更大带宽以及与主要主存储工作负载相关的IO的需求。I＆O主管必须调查大规模并行处理（MPP），多节点，所有活动的体系结构并对它们进行基准测试，以在测量期间实现一致，可预测的性能。

尽管FC将继续成为实现一致的高性能和可靠性的重要协议，但TCP / IP可能会发展成为NVMe-oF分布式系统的重要数据中心传输。NVME-oF利用高速网络，将加速采用下一代存储架构。NVMe-oF需要时间来发展，因此请调查Gartner炒作周期以了解采用指南。

SBS技术的进步和灵活的模块化体系结构（例如HCI和SDS）使SBS脱颖而出。企业将快速实施SBS方法，以通过简化实施和升级来优化存储容量的利用率。

非结构化数据的增长

由于非结构化数据每年继续以30％到60％的速度增长，企业必须通过采用可扩展的本地，边缘和公共云集成存储产品来支持各种用例并降低成本。分布式文件系统（DFS）和对象存储市场的部署数量和容量都在快速增长。这些平台将成为解决大规模非结构化数据增长的最佳解决方案。该市场中的许多存储体系结构系统都可以部署在现成的商品系统上，从而提供灵活性并节省大量资金。

分布式文件系统

I＆O主管必须评估DFS产品，以存储和分析大型非结构化文件数据。DFS将继续将分布式横向扩展存储体系结构带到基础架构规划的最前沿。存储供应商将开发DFS，以克服用于BU和归档的双控制器NAS存储设计的局限性。DFS适用于批处理，事务处理，交互式处理和其他高带宽工作负载。除了学术，HPC环境外，DFS在富媒体流，分析，内容分发，协作，业务单元和归档中也将变得越来越普遍。垂直应用程序需要高度可扩展的文件带宽以用于应用程序，例如金融服务，M＆E和生命科学，这将成为DFS的主要采用者。

对象存储

随着企业寻求以较低的总拥有成本（TCO）达到PB级存储基础架构，对象存储市场将继续增长。与公共云存储相比，对象存储平台的本地部署增长速度将降低。

与ECB存储（存储大量数据并将其扩展到公共云）相比，应用程序开发人员和DevOps团队成员越来越倾向于在较低TCO商品系统上实现的对象存储。对象存储供应商将提供多种部署选项（例如纯软件，打包设备和托管主机）以及永久性和基于订阅的许可模式。对象存储产品将支持大规模容量，最适合需要高带宽的工作负载（与需要高IO / s和低延迟的事务性工作负载相反）。

储存加速

存储类内存（SCM）

下一代存储系统将包括SCM技术。SCM采用SSA或直接寻址的非易失性DRAM的形式，形式为永久性存储器双列直插式存储器模块（DIMM）。DRAM和NAND闪存之间的新型非易失性存储技术（在性能，价格和容量方面）的机会将继续增长，并更好地适应领先应用程序的工作负载需求。I＆O领导者将在快速的NVMe SSA中使用SCM，但是这种用例非常昂贵（大约是领先的辅助存储池[ASP] / GB闪存技术成本的10倍）。替代的小块，低延迟NAND技术（称为FastNAND）即将上市。

为了利用这些技术的性能优势，I＆O领导者将使用SCM作为可直接寻址的持久性存储器（PMEM）。PMEM可以实现持久的大内存容量，大约是服务器DRAM ASP / GB价格的一半。PMEM不会取代DRAM，但会补充PMEM以提供可接受的性能。从长远来看，它将成为一个更可行，更高性能的存储层，以更低的成本提供更大的容量。

四级单元（QLC）

3D NAND闪存将通过更高的层数转换（对于大多数供应商而言增加到128层）和迁移到QLC NAND闪存技术来降低成本。虽然QLC技术的目标是与主流TLC技术相比降低15％至20％的成本，但它的可靠性较低，顺序写入性能较低。根据应用程序工作负载的需求，I＆O领导者将使用QLC技术作为容量闪存的一层，或补充现有的TLC NAND闪存或SCM。

QLC已在多个供应商存储阵列中提供，但在存储环境中的采用尚处于初期。到2025年，采用率将提高到50％以上。I＆O领导者必须了解其应用程序工作负载的属性，并根据价格/性能需求对QLC存储阵列进行投资。

图4说明了基于价格，容量，可靠性和性能的NAND闪存技术的层次结构。

图4：2020 Flash技术层次结构

计算存储（CS）

它将使计算能力更接近存储，从而减少了在存储和计算资源之间移动数据时出现的效率低下和延迟问题。随着数据量的增加，数据的移动将成为瓶颈。由于存储空间通常远远超过内存，因此必须从存储介质中读取数据。这阻碍了应用程序性能，破坏了大多数数据集的实时分析。

数据密集型，对延迟敏感的应用程序将从消除CS的瓶颈中受益最大，包括AI / ML，HPC，分析，高频交易以及沉浸式和混合现实流。对于支持分布式处理，更高的每瓦性能和基于容器的架构的应用程序而言，边缘计算将是I＆O领导者的战略机遇。

I＆O领导者需要针对特定??用例探索CS的好处，但必须仔细权衡成本与性能之间的权衡。高度受I / O约束的工作负载将从存储中的处理中受益匪浅。

BU，存档和灾难恢复

到2022年，将有40％的组织使用基于云的解决方案来补充或完全取代BU应用程序。与内部内部部署和辅助站点解决方案相比，Cloud BU和DR的成本要低得多。但是，云解决方案可能并不适合每个用例。I＆O领导者需要选择和分层不同的方法，以在混合云环境中找到最佳匹配。

现代化的云BU和/或DR解决方案可简化数据管理并减少恢复时间。这些工具将更好地保护和从勒索软件等网络安全威胁中恢复数据。BU供应商提供全球性的单层管理工具，既可以作为SaaS形式运行，也可以作为自部署解决方案运行。I＆O领导者还应该投资于连续，主动的灾难恢复功能和无中断测试。

到2024年，反勒索软件 I＆O领导者将转变其业务部门和灾难恢复的方法，以应对日益猖ramp的网络安全威胁。勒索软件攻击代价高昂，可能迫使企业脱机。所有安全漏洞中有一半在多个月内未被发现，这影响了BU和恢复数据的完整性，并使风险水平超出了可承受的解决方案成本。

针对勒索软件攻击，供应商将继续开发功能来分析其存在，减轻其影响并加快恢复。BU / DR供应商将添加特定于勒索软件的新功能和打包的恢复解决方案，这些解决方案可以扫描存储库中的恶意软件。这些功能将消除还原过程中在BU操作中捕获的无法识别的恶意软件。结果，从恶意软件攻击中恢复将不会使导致中断的恶意软件重新利用基础结构。I＆O团队必须评估新的勒索软件产品，并确定哪种方法和功能可以最好地减轻风险。

高可用性和弹性数据服务

为了保证可接受的操作连续性水平，I＆O主管必须通过围绕多种服务交付方法来计划和设计其流程和系统，以消除单点故障。通过消除单点故障，它们将实现可持续的，具有成本效益的冗余和弹性。数据镜像，存储群集，擦除编码和数据复制将仍然是提供弹性的主要默认技术。这些技术将在本地和云中得到利用，以提供本地，混合，云中或云到云的弹性。SDS体系结构将充当这些服务的基础层。更多的存储供应商将开始通过自动故障转移和多站点复制（包括到云）提供100％保证的数据可用性。

数据治理和管理

法规将提出一系列新的用例，并且组织必须主动降低非结构化，结构化和半结构化数据中的风险。在金融服务和医疗保健等高度管制的行业中，法规的范围将进一步扩大。IT组织将部署数据保护，归档，电子发现和文件分析解决方案的组合，以识别和缓解法规遵从风险。

越来越多的BU / DR解决方案将扩展新的数据重用功能，以将信息治理，自动数据管理策略和文件分析应用于BU数据。企业信息归档（EIA）和电子发现解决方案将继续扩展其模型，以涵盖非结构化形式的媒体，包括社交媒体和协作平台。这些解决方案将提供改进的可访问性并管理越来越多的数据源。

混合云存储（HCS）

HCS解决方案将不断发展，以利用跨解决方案满足大多数应用程序需求的公共云基础架构和平台服务。这包括对块，文件和对象存储协议的支持。超过三分之一的I＆O领导者将实施HCS基础架构，以支持云存储解决方案计划，以提供敏捷性，移动性并提高运营效率和弹性。但是，由于该市场的分散性以及与云的集成挑战，I＆O领导者必须在实施解决方案之前彻底检查特定于用例的HCS产品功能。

HCS市场正在迅速发展，许多知名和小型供应商都在解决各种用例和采用模式。

HCS的5个主要用例将是：

1 BU / DR。将本地或边缘存储中的结构化或非结构化数据集快照，复制和复制到公共云IaaS。

2容量爆发。通过将结构化或非结构化数据分层到公共云来扩展本地存储容量，而无需部署其他本地或边缘存储基础结构。

3突发计算。移动或访问数据进行处理，或将其渲染到与存储位置不同的位置。这解决了数据和应用程序处理未共置的情况。

4数据编排。跨混合云部署方案抽象数据的底层存储和编排。

5存储标准化。 针对部署方案标准化存储平台，以提高存储服务的操作一致性。

图5概述了这些新兴的HCS用例和相关的部署技术。

图5：混合云存储部署技术和用例

边缘存储

I＆O领导者将开发混合云战略，其中包括部署下一代边缘或“企业数据中心外”存储平台，以支持对超时延敏感的应用程序。各种各样的用例和要求将导致一个巨大的平台可以在地理分布的拓扑中运行，而计算基础结构则分布在成千上万个物理站点中。

此外，边缘计算所需的分布式计算和存储规模（尤其是在没有IT人员的部署位置）将带来新的管理挑战。

边缘计算还带来了新的安全挑战，因为许多处理和存储都位于传统信息安全可见性和控制范围之外。这扩大了企业的攻击面。

HCI平台目前是针对通用虚拟化边缘和ROBO用例的最受欢迎的本地解决方案之一。这些系统提供了简化的操作和许可。到2023年，大多数人机交互（HCI）供应商将提供内置于系统中的，具有足够弹性的，面向边缘的产品。

SDS

SDS提供存储服务以替换或扩展传统存储阵列。它将作为VM，容器或存储软件部署在裸机行业标准服务器上。它将使组织可以在本地，边缘或公共云中部署存储即服务软件。I＆O领导者将利用SDS创建基于标准硬件的弹性存储基础架构平台，以用于文件，块或对象协议。

SDS改变了企业存储基础架构的交付模型，并可能节省大量资金，以应对各种工作负载，包括分析，HPC，AI / ML和应用程序整合。SDS提供了硬件独立性，可以经济高效地进行扩展。它提供用于工作流程自动化的API可编程性。SDS允许将控制平面与数据平面分离，从而实现集中式编排。由于多核Intel x86处理器的强大功能，高通量网络以及基于软件的RAID或擦除编码和闪存的使用，专有硬件将不再是主要差异化因素。因此，I＆O领导者必须利用基于软件的进步来实现差异化价值。

I＆O主管还必须从资本支出和运营支出中识别出TCO节省，包括管理，认证，部署以及持续的管理，维护和支持。

基础架构即代码（IaC）

数字化转型需要基于云的IT基础架构，该基础架构必须能够可靠地扩展以满足快速变化的业务需求。I＆O负责人将部署IaC，以便以与应用程序代码相同的方式处理基础架构的配置和配置。IaC利用使用描述性语言编排和配置基础结构的版本控制和审核功能。因为它在代码存储库中，所以I＆O主管将IaC用作持续集成/持续部署（CI / CD）管道的一部分。IaC还可以简化测试和配置，并通过存储基础架构强化变更管理流程。

通过从基础架构配置中删除手动步骤，IaC可以最大程度地减少人为错误并提高环境的一致性和可重复性。而且，它将通过简化应用程序开发和操作工作，提高应用程序的弹性来增强产品团队的敏捷性。主要好处是减少了基础架构故障，消除了基础架构漂移，降低了成本，提高了效率并加快了产品上市时间。

存储安全性

大多数数据泄露最终都是由存储安全性故障引起的。各种合规性法规还要求设计良好的存储安全性，从而增加了对存储安全性要求的法律含义。

全球数字数据量的增长将推动安全支出增长41.2％。实时分析数据和管理系统的AI / ML算法，以及针对目标安全策略的基于规则的引擎，将有助于检测异常数据访问和移动模式，以便进行更深入的调查。密钥管理解决方案和自加密驱动器的使用进一步增强了保护关键企业数据资产的能力。I＆O领导者将越来越需要证明其数据安全可靠，并且已经完整地收集，存储和处理了这些数据。

当前

Storage阵列供应商在过去的一年中花费了大量的时间来合并和更新其产品，这些产品具有更丰富的功能，高端至中型系统的通用OS，软件自动化功能以及混合云服务产品。业界继续通过一套全面的存储管理功能和数据服务向SSA过渡。

企业存储当前状态的其他主要主题包括：

•在已安装的基础中，90％的外部双控制器体系结构存储阵列的设计目的不是以成本效益的方式支持基于NVMe的高性能存储工作负载。

•89％的I＆O组织针对具有明确定义的开始和结束的技术项目进行了优化。但是，组织现在开始将资金，开发资源和持续的管理支持与针对连续业务价值流的IT服务战略路线图保持一致。

•部署IT存储操作中的AI / ML技术以进行事件关联和异常检测，并具有根因果关系和自动补救功能。ML简化了性能异常检测和影响分析，同时不断优化成本并提高了利用率。

•部署在商品硬件，公共云上或作为混合体系结构的SDS解决方案可以扩展到具有良好性能的PB级。随着供应商提供支持两种架构的单一平台，DFS / OS存储架构正在融合。

•在部署存储解决方案以在混合云环境中提供无缝存储时，混合云存储是三大I＆O挑战之一。

•HCI系统正在取代大型企业中的中型存储系统。所有领先的存储供应商都至少提供一种HCI产品线，以及其中档和高端存储阵列。由于简化了操作和许可，因此，HCI系统优于整合的通用虚拟化工作负载和ROBO工作负载。

差距分析和相互依赖性

运营创新

I＆O领导者必须通过构建支持云的运营模型，利用先进技术并重新调整文化规范以专注于支持应用程序和业务成果的平台即服务（PaaS）消费产品，来接受基础架构主导的创新。他们必须提高具有云体系结构以及云运营角色和职责的I＆O团队的技能，以通过基于云的自动化来实现生产力的提高。IT组织还必须通过利用软件AI / ML来替代或补充管理和手动密集型基础架构管理任务，从而开发自动化功能。

组织必须开始将其资本支出密集型环境过渡到基于消耗的订阅计划的过程，该计划通过增加软件利用率来提供更大的灵活性和敏捷性。

技术创新

传统存储系统通常过于昂贵，无法满足性能标准。这些系统没有利用基于混合云的技术，并且不灵活或缓慢，无法适应业务需求的突然变化或数据的快速增长。

混合云存储解决方案是关键的支持技术，可支持整个业务IT连续性中不同用户所需的规模，智能和敏捷性。对智能平台服务的需求不断增长，并且正成为业务成功的先决条件。智能平台服务提供了创新的功能，包括在上下文中实时分析业务情况，人工智能辅助决策，开发自动化和增强的用户体验。I＆O领导者必须开始对软件定义的技术进行投资，并迅速摆脱僵化且难以管理的基于单片硬件的系统。他们还应将可组合的基础架构和开源软件（OSS）技术纳入其存储生态系统。

成本优化创新

如果没有先进的基于软件的AIO / s工具，I＆O领导者将很难持续优化资源利用率。IT组织必须过渡到计划的，持续的成本节约路线图，并消除资源密集型，非计划的成本节约项目。IT组织必须通过在云解决方案上的持续投资来平衡这些优先级，以降低运营成本。

迁移计划

图6说明了建议的企业存储迁移计划。该计划将帮助I＆O领导者投资自动化和软件，以简化存储管理，提高管理敏捷性并提供持续的成本优化和以基础架构为主导的创新。I＆O领导者必须使用该计划来设计和实施混合云IT服务平台，以使业务和IT围绕共享的，特定于应用程序的目标进行调整，以提高业务价值。

图6：2020年存储战略路线图时间表

该计划分为短期（较高优先级），中期（中等优先级）和长期（较低优先级）项目。优先级与每个项目的时间表相对应，高优先级项目将于2020年开始实施。

更高的优先级

主动拥抱基础架构领导的创新

•主动拥抱先进技术，体系结构和供应商，以实现可提供IT基础架构消费产品的混合云服务平台。

•在创新与风险之间平衡财务和运营收益。

•通过一流的替代方案为业务部门和基准交付物提供敏捷，经济高效的自动化应用程序感知基础架构服务。

重新组建I＆O团队并改变组织

•雇用和开发云架构，开发和运营技能。

•将I＆O定位为数字计划的基础设施服务代理。

•设计敏捷性，自动化，可扩展性和业务成果。

•根据交付的业务价值来衡量和奖励I＆O团队存储成果。

•与应用程序负责人协作以创建应用程序到基础架构的路线图。

•设计基于服务的存储和数据保护策略，使其与应用程序路线图和组织预算优先级保持一致。

自动执行手动流程并实现AIO / s

•对数据和应用程序管道的快速支持。

•自动化并简化基础架构和策略管理。

•使用存储供应商的AI / ML工具来自动化整个存储管理和支持过程，包括主动规划工具以就容量和利用率水平提供建议。

将存储重新构建为平台，成为应用程序的混合IT云

•采用云优先的IT采购策略，为在2025年之前减少本地数据中心基础架构的覆盖量奠定基础。

•通过支持以下技术的下一代技术对数据中心进行改造云和多云服务。

•将重点从基础架构管道和资产管理转移到为应用程序团队提供数据服务。

•创建可以快速部署新应用程序的规模经济平台。

•设计混合云策略，并确定协调和配置面向IT服务的功能所需的基础架构平台构建块。

•实施基于消耗的定价或订阅模型，该模型具有很高的透明度，可以按业务部门或应用程序计费。基准价格与供应商的资本支出和实用新型的价格对比，以跟踪未来五到十年的软件总拥有成本。

中优先级

优化数据中心存储以提高弹性，敏捷性，正常运行时间和性能

•选择具有至少32GB FC或25GbE互连的NVMe后端SSA，以应对需要低延迟的关键扩展工作负载。

•确保存储平台可以无缝迁移到基于NVMe-oF的体系结构，并寻求结合QLC介质的解决方案来处理读取密集型工作负载，从而降低成本并实现可扩展性，而又不会牺牲所需的持久性或耐用性。

•使用HCI整合高度虚拟化的环境，托管Web应用程序和中型数据库。选择纯软件的HCI，以便在选择硬件时提供更好的灵活性；选择HCI设备可简化操作并简化供应商管理。

•选择集成了云并支持容器管理的系统。

•投资支持多云存储管理的SDS工具。

•与业务和IT合作伙伴合作，以了解他们的路线图，以支持可简化数据移动性和存储管理的多云环境。

建立混合云功能以增强BU，DR和网络安全性

•积极拥抱第三方IT弹性和编排平台，这些平台可实现BU和DR环境的端到端可见性和管理。

•投资文件分析工具来分析，索引，搜索，跟踪和报告文件内容。根据文件分析软件的可视化功能以及对元数据和内容分析的支持，选择文件分析软件。

•对于非结构化数据，请评估提供文件和对象协议的基于SDS的DFS软件。选择与可扩展到多个PB的公共云集成的解决方案。

建立企业IT存储服务产品目录

•为业务用户创建和发布可计费存储服务的目录。

•优先考虑需求量更大，定义明确和标准化的列表服务。

•添加前瞻性服务以预测未来需求，而不是仅仅满足要求。

•提供每种服务的形式描述，包括其关键交付物，属性，目的和SLA。

•使用标准化的存储RFP工具包，通过在预算之前设置适当的期望来例行地协助和基准化应用程序需求。

•包括关键性能指标以监视和报告利用率和QoS。

整合边缘计算工作负载

•确定哪些工作负载和用例属于边缘数据中心。

•将计算资源拉近边缘，以支持物联网设备和应用程序所需的带宽和延迟。

•在数据中心，私有云和公共云中越来越分散的位置使用计算资源构建分布式存储架构。

•整合弹性，单节点或两节点HCI平台上的ROBO和边缘工作负载。

•由于ROBO系统始终具有更长的刷新周期，因此跟踪未来7年这些设备的购置和维护成本。

优于专有解决方案的开源存储标准 •利用基于API的OSS的成本和性能优势，实现商品解决方案与品牌解决方案之间差异最小的商品功能。

•通过积极部署试点项目，确定内部支持者和培训存储团队，为组织采用OSS做准备。

•部署OSS时，请使用商业发行版并与供应商合作以安装，维护和支持软件。

•部署开放核或免费增值存储产品时，请评估锁定的任何弊端以及潜在收益。尽可能避免使用专有软件版本，因为它们会增加潜在的成本和支持问题。

低优先级

评估容器原生存储的弹性可伸缩性

•为云原生应用程序评估具有高粒度级别的容器原生存储系统。

•选择符合微服务架构原则并遵守容器原生数据服务要求的存储解决方案。存储解决方案应与硬件无关，由API驱动，部署为容器并针对容器粒度进行设计，基于分布式体系结构，并能够部署在边缘，核心或公共云中。

•鉴于容器生态系统随着未经验证的供应商业务模型而迅速发展，评估供应商提供的优质客户支持和一致的定价模型。

计算存储（CS）

•探索在特定用例中使用CS的可能好处，包括ML处理，实时数据分析，高频交易，多媒体制作和HPC。CS对于高度受I / O约束的工作负载特别有用。

•在评估CS时，权衡成本与性能增益之间的权衡。跨多个CS节点运行的应用程序将表现最佳，并提供最大的收益。

IaC

•研究用于自动执行特定DevOps活动以持续集成和测试存储的用例。特别是，要针对跨多个存储服务重复进行的手动，静态过程（例如，业务流程的编排和配置以及相应的服务级别）。

•采用新的配置管理工具以支持IaC使用。

证据

这项研究基于Gartner客户查询和Gartner调查。

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