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万万没想到!存储管理才是企业的短板!

 

可能你早就有所耳闻:企业竞相采用新的技术模式,但在存储方面仍然使用的是相对过时的技术。

由存储供应商NGD系统公司对300多名存储专业人员进行的一项调查发现,在受访的企业中,只有11%会把自己的计算和存储能力评为“A”级。

为什么? 受访企业给出的主要原因是,尽管企业正在快速部署用于边缘网络、实时分析、机器学习和物联网(IoT)项目的技术,但仍在使用传统的存储解决方案,而这些解决方案并不是针对此类数据密集型工作负载而设计的。超过一半的受访者(54%)表示,对边缘应用的处理是瓶颈,他们需要更快、更智能的存储解决方案。

NVMe SSD的应用在增长,

但不能满足所有需求

也不全是坏消息。由Dimension研究公司进行的题为“存储和边缘计算现状”的研究发现,60%的存储专业人员使用NVMe SSD技术来加速处理边缘生成的大量数据。

然而,这并没有满足他们的需求。人工智能(AI)和其他数据密集型应用的部署越来越多,数据传送的距离也越来越长,这会导致网络瓶颈,分析结果大大延迟。边缘计算系统往往比传统的数据中心占用的空间更小,因此性能有所限制。

解决方案是在接收数据的地方处理数据,在本例中是边缘设备。把“麦粒”与“谷壳”分开后,只把相关的数据发送到上游数据中心进行处理。这被称为计算存储,在存储数据的地方处理数据,而不仅仅是移动数据。

据这项调查,89%的受访者表示,他们希望计算存储能真正带来价值。当然了,NGD是计算存储系统的供应商。所以,这个发现是不是有点私心不得而知,但这并不意味着他们的观点是无效的。处理其所在位置的数据是边缘计算的重点。

调查中发现:

● 55%的受访者使用边缘计算。

● 71%的受访者使用边缘计算进行实时分析。

● 61%的受访者表示,传统存储解决方案的成本一直困扰着其应用。

● 57%的受访者表示,更快地访问存储能提高他们的计算能力。

研究还发现,NVMe应用的速度非常快,但受碍于价格。

● 86%的受访者预计存储的未来在于NVMe SSD。

● 60%的受访者在其工作环境中使用NVMe SSD。

● 63%的受访者表示,NVMe SSD有助于提高存储速度。

● 67%的受访者表示,预算和成本问题阻碍了NVMe SSD的应用。

最后一项发现就是这么多企业为什么工作受到阻碍的原因所在。无论出于什么原因,他们使用的还是传统的存储系统而不是新的NVMe系统,这不利于他们的工作。

GPU不会提高工作负载的性能

一项有趣的发现是:70%的受访者说他们正在使用GPU来帮助提高工作负载的性能,而NGD认为这并不好。

NGD系统公司的首席执行官兼创始人Nader Salessi在一份声明中指出:“我们发现,一半以上的受访者积极地使用边缘计算,超过70%的受访者使用传统的GPU,这不会减少实时分析海量数据集所需的网络带宽、功耗和占地空间,对此,我们丝毫也不感到奇怪。”

这是因为GPU虽然能够很好地完成重复性任务和并行处理工作,但计算存储在很大程度上是一种串行处理工作,面临的任务在不断变化。因此,虽然一些处理工作会受益于GPU,但很多工作不会,GPU基本上被浪费了。

作者:Andy Patrizio是南加州的一名自由撰稿人,20多年来一直从事计算机行业,他所拥有的每一台x86个人计算机都是他自己组装的,不包括笔记本计算机。

编译:Charles