AIoT下，數據對存儲系統的需求發生變化，傳統存儲架構已經不適應于當前的存儲和應用。著眼于容量、性能，數據價值提升、運維管理等訴求，我們需要做到多設備資源池化、資源統一管理分配，容量和性能線性增長等。

    11月12日，由國際高科技產業研究機構TrendForce集邦咨詢主辦的“MTS2021存儲產業趨勢峰會”在深圳盛大舉行。宇視科技云存儲開發部副部長姚婷結合公司經驗，分享了AloT下存儲技術的演進和挑戰。

    傳統存儲架構不再適用

    隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能等業務的發展，數據呈幾何級增長。同時，數據的形態也出現了很多的變化，從原來的結構化數據變為現在的半結構化數據。姚婷首先強調：“傳統存儲架構已經不能適用于海量數據存儲。”

    舉例來說，原來的SAN、NAS的存儲主要是縱向擴展，受限于性能和存儲容量瓶頸，數據的可靠性也局限于設備的本身。隨著應用系統增多，設備的維護、管理都會相對復雜，就可能會出現資源和空間無法充分利用的情況。

    姚婷以宇視深耕的安防行業為例，重點介紹了AIoT下安防數據帶給存儲的挑戰。從安防數據來看，各類數據混存模式下，大量小文件導致普通存儲性能下降；AI激活了原始數據，讀需求大幅上升，顛覆了原有模型；分析、清洗后產生的新數據，價值大幅提升，對可靠性要求更高；系統如何做到更優的TCO都成為迫切問題。

    如何實現更優TCO？

    姚婷認為，應對當前挑戰，應當做到如下幾點：多設備資源池化、資源統一管理分配，容量和性能的線性增長，滿足高性能和海量數據的存儲需求；對塊、文件、對象存儲服務一體，滿足多樣化的應用需求；高可靠數據節點保護，業務故障切換，保證數據可靠和業務連續性。

    姚婷指出，AloT當前，業務出現許多新變化，系統如何實現更優的TCO（Total Cost of Ownership ）等議題，成為宇視的重要關注。姚婷認為，這需要存儲與計算、業務和智能相融合。

    基于對行業訴求的把握，宇視推出了一款云存儲超融合的解決方案，借助包含對外業務層、核心處理層以及硬件設備層的超融合架構，可以進行統一的運維服務。

    其中，云存儲方案可以將原來單一設備的資源進行池化，達到資源共享的目的。不同于傳統擴展模式，它采用全對稱的分布式架構，支持在線擴容。隨著存儲節點增加，存儲的容量、計算、性能都會呈線性增加。

    針對業務和計算的融合，存儲方案存儲上設置了計算板卡，可以通過存儲給計算板卡提供資源，從而拉通計算資源池實現池化。計算板卡會提供虛擬機，為上層再提供業務服務。

    為了實現智能融合，宇視也針對存儲方案做了許多改進，如進行專用高密GPU部署。據姚婷介紹，單存儲主機最多可支持5張GPU板卡部署，每張GPU板卡有2顆專用GPU芯片，單存儲主機可最多支持10顆專用GPU芯片。