存儲(chǔ)解決方案對(duì)于持續(xù)累積的數(shù)據(jù)而言是十分必要的，借由基礎(chǔ)架構(gòu)層面的有效管理，能夠最大程度延伸拓展應(yīng)用。當(dāng)下的基礎(chǔ)設(shè)施正在慢慢融入更多元素，旨在結(jié)合軟件與硬件的混合優(yōu)勢，進(jìn)一步輔助新型技術(shù)開發(fā)。無論是邊緣化、云計(jì)算，還是人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）都是從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作為源點(diǎn)，反之也作用于存儲(chǔ)方案的升級(jí)與創(chuàng)新。
自90年代起網(wǎng)絡(luò)呈爆炸式增長，具備獨(dú)立數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)架構(gòu)便開始興起，可以進(jìn)行針對(duì)性的數(shù)據(jù)操作，譬如專用于數(shù)據(jù)訪問的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，或者專用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的處理器等等。盡管這些處理工具具備通用性，但凸顯了單一化數(shù)據(jù)處理的有限性，因此市場逐漸將目光轉(zhuǎn)移至存儲(chǔ)虛擬化，旨在將所有功能集中打包。
想象一下，在同一套單元設(shè)備下既可執(zhí)行數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理，還能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)恢復(fù)，結(jié)合硬件服務(wù)器的基礎(chǔ)，最大限度實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)容量擴(kuò)展性和數(shù)據(jù)可用性，這便是HCI（Hyper Converged Infrastructure超融合基礎(chǔ)架構(gòu)）的轉(zhuǎn)化演變。
于2005年左右開始，存儲(chǔ)虛擬化從底層硬件變得愈加抽象，以軟件定義的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品在市場中不斷輸出。超融合技術(shù)主要組件以計(jì)算虛擬化、存儲(chǔ)虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化三大部分組成，以虛擬機(jī)為核心，提升集群運(yùn)算效能和存儲(chǔ)空間，具有簡單、高效的優(yōu)勢，同時(shí)它不需要單獨(dú)采購服務(wù)器和存儲(chǔ)，節(jié)省機(jī)柜空間，實(shí)現(xiàn)硬件資源與虛擬化平臺(tái)的融合。
香港知名IDC新天域互聯(lián)13年來專注香港服務(wù)器租用托管，以及境內(nèi)外ICT服務(wù)，從企業(yè)級(jí)角度出發(fā)，為滿足現(xiàn)代化企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理的高標(biāo)準(zhǔn)、高需求，我們引入戴爾全閃存系列SC7020F，Data Progression的自動(dòng)化智能可優(yōu)化驅(qū)動(dòng)器層和RAID級(jí)別，而內(nèi)置的Live Volume可通過陣列之間的自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移保持無縫的業(yè)務(wù)連續(xù)性，在發(fā)生意外中斷和災(zāi)難期間確保應(yīng)用程序正常運(yùn)行。
可以肯定，HCI的理念在某種程度上確實(shí)推動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案的創(chuàng)新。根據(jù)MarketsAndMarkets研究報(bào)告，HCI市場還將持續(xù)增長，預(yù)計(jì)在2018年至2023年期間增幅為32.9％，從41億美元到突破171億美元。
值得注意的是，近乎四倍的增長并非全部受惠于企業(yè)對(duì)HCI的采用，正如前文多提及的，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的新型技術(shù)亦是促進(jìn)HCI加速發(fā)展的重要影響因素。
首先，HCI將繼續(xù)加速邊緣計(jì)算的發(fā)展。邊緣計(jì)算的關(guān)鍵在于所占用的硬件空間比傳統(tǒng)硬件存儲(chǔ)要少得多，通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠壓縮大量數(shù)據(jù)，從而可以輕松地將其傳輸?shù)皆苹蛄硪粋€(gè)集中式數(shù)據(jù)中心。
其次，是HCI可以將AI提升至更高水平。根據(jù)市調(diào)機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測，到2022年人工智能將繼續(xù)蓬勃發(fā)展，其中80％智能設(shè)備將具備AI功能。
目前市場中的智能產(chǎn)品與服務(wù)已經(jīng)愈來愈多元，從家居領(lǐng)域到可穿戴設(shè)備，AI正慢慢滲透人們的日常生活。隨著AI運(yùn)用實(shí)例的需求不斷增長，發(fā)展邊緣計(jì)算成為必須要做的事，這一點(diǎn)在無人自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域來說就體現(xiàn)得非常明顯，因?yàn)橐东@實(shí)時(shí)的環(huán)境數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算可以大程度降低延遲，通過將邊緣計(jì)算與HCI融合，人工智能工具才能做出更明智決策。
結(jié)合邊緣計(jì)算的作用，AI應(yīng)用程序所需的數(shù)據(jù)都可以再靠近終端的位置進(jìn)行，以此提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的效率，將AI持續(xù)推向更高效的水平。
隨著新一代移動(dòng)通訊技術(shù)的鋪張，數(shù)據(jù)數(shù)量累積還在持續(xù)增加，數(shù)據(jù)價(jià)值能否及時(shí)的釋放，是HCI需要關(guān)注的方向，以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的智能化作為基礎(chǔ)，合并硬件與軟件、邊緣與AI等等優(yōu)勢，在保證HCI資產(chǎn)安全前提，開發(fā)更有深度、更具彈性的應(yīng)用值得人們期待。
