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人工智能與存儲大碰撞，到底是新需求還是零火花？
如今，人工智能的高速發展，徹底改變了人類的工作方式、生活方式和思維方式，也實現了生產力的整體躍升和社會治理的新變革。隨著計算力的不斷突破，人工智能的技術也在日趨成熟，越來越多的企業開始將AI技術融入至行業中。
然而,人工智能在適配行業需求過程中往往會出現慢熱現象，一方麵是缺乏需求入口來實現技術顛覆，另一方麵則是要麵臨行業內新技術攻防戰所產生的阻力。而存儲作為傳統行業，即便經曆過一輪又一輪如軟件定義，超融合，雲計算等技術的市場洗牌，當麵對人工智能技術時，又將如何撬動市場的新需求呢？
基於市場趨勢， 9月8日，業界軟件定義存儲與數據服務公司ProphetStor先智數據首次在北京召開正式媒體見麵會，會議由存儲在線總編宋家雨主持，並邀請到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等眾多資深媒體人以趣味對話的形式大開腦洞，深入探討人工智能如何融入存儲，以及在存儲市場如何進一步推進人工智能發展等熱門話題。
此次見麵會也是先智數據中國領導團隊部分高管的首次亮相。會上，先智數據北京代表處高級總監李曉芳發表了《當人工智能遇到存儲》的主題演講，通過介紹先智數據的發展曆程，主營業務以及產品解決方案，表明了先智數據未來以人工智能技術為重要發展方向的市場策略，並進一步闡述了人工智能與存儲之間的融合創新模式。
先智數據北京代表處高級總監李曉芳
李曉芳表示，公司在成立之初就明確了人工智能的重要性，所有產品技術宗旨都圍繞"AI融入存儲"這一核心，在存儲係統構建、運維，存儲係統性能提升和可靠性提升等方麵，利用人工智能進行不斷地創新。
據介紹，目前先智數據主要有四款產品：
Federator：帶外存儲資源管理平台，類似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但擴展了智能化能力。存儲資源終歸是被動性資源，如果想實現真正的按需調度，必須能夠提前預測。Federator可以通過機器學習認知客戶應用負載變動模式，提前預測應用的性能和容量需求變化，提前調配資源到位。
Stellar Flash：包含智能預測能力的全閃存陣列和混合塊存儲陣列。功能包括采用流量模型模塊(TMM)和彈性資源控製(ERC)技術進行智能緩存；對磁盤故障進行監測預警，並根據資源和業務負載狀況規劃提前修複數據；支持本地重複數據刪除和壓縮技術。
DR Prophet：針對當下複雜多變的雲化數據中心場景，基於Federator平台實現，麵向業務需求的數據保護解決方案。主要功能包括可設置的自動數據保護，基於應用感知的數據保護，鏡像磁盤容錯和本地保護，無破壞性的災難演練等。
Disk Prophet：智能化的故障數據分析解決方案。功能為磁盤故障預測，也就是為磁盤"算命"，綜合運用了大量機器學習和磁盤故障細節知識，旨在利用人工智能技術實現精準故障預測，消除因磁盤故障而出現不可預期的QoS波動，同時提升數據可靠性和資源效率。
企事錄張廣彬，《大話存儲》作者冬瓜哥，日知錄技術社區何曉峰，中國雲報郭濤（從左向右）
會上，企事錄張廣彬，日知錄技術社區何曉峰，《大話存儲》作者冬瓜哥，中國雲報郭濤作為嘉賓參與了趣味對話環節，對話深入探討了"存儲行業是否已經夕陽西下？"和"AI是否已經過度炒作？"兩個問題，第一個問題圍繞"存儲行業是否已經夕陽西下"展開，討論在互聯網碾壓下，包括傳統存儲與新存儲的存儲行業未來的發展樂觀與否，以及存儲如何實現價值差異化展開討論，並提出存儲唯一的出路就是智能化，存儲需要感知業務等觀點。
而"AI是否已經過度炒作？"話題，四位嘉賓首先就AI的範圍界定闡述了各自的看法，提出新技術的過度炒作是一個必經的過程，而它們的區別在於能否生存下去等觀點，並就人工智能在行業內是否具備實用價值，行業與人工智能的融合形式等進行了討論。
針對市場需求與與發展趨勢，先智數據表示針對AI與存儲的融合，公司產品的具體實踐大致分為兩個階段：
第一階段是智能化提前預判性能和空間資源要求，並提前調配到位，也就是Federator產品所提供的智能化能力。這種智能化成分實際上也體現了新型的存儲資源管理模式。
因此AI與存儲結合的第二階段，在於存儲設備本身可以借助AI技術構建新型的智能化存儲。智能化的故障數據分析解決方案Disk Prophet的推出就是旨在幫助二次元存儲轉變為三維的智能存儲。因為預測能力可以把磁盤故障這種隨機事件，變成可計劃事件，使得冗餘程度大大降低，破局二次元存儲的可靠性與性能無法共存的困境。
先智數據中國區總經理董唯元在最後的會議總結中表示，先智數據未來會更多專注存儲與AI結合的領域，並延展到運維領域，以目前AI現有的技術幫助運維人員實現存儲運維流程優化以及存儲係統管理自動化。隨著技術的不斷發展，行業劃分在未來將會有新的結合方式，在新的行業格局變化下，先智數據將會是一家介於人工智能，存儲，運維之間的跨界企業。
2017年9月11日
劉新萍
最後更新：2017-09-11 15:32:55