存儲能夠聰明到什麼地步？

和從前對於應用幾乎是瞎子的數據塊存儲相比，今天的數據感知存儲產品直接就能從內部追蹤存儲操作相關的全部新型元數據。今天的存儲可能天生就知道哪個應用程序在創建、擁有和訪問存儲數據的每個數據塊;這些數據需要什麼級別的安全和保護;應如何實現應用程序I/O性能(通過緩存、分層規劃等等)和容量成本(各種壓縮和重複數據消除措施)之間的最佳平衡;甚至會知道哪些用戶在訪問、共享和、或者可能很快再次請求哪一個比特的數據。存儲平台可能還會在內部索引文本數據、分析存儲內數據的法規遵從性(或安全漏洞)、自動翻譯外國文字、轉碼數據內嵌的媒體，甚至主動學習不同分類的數據內容。

Qumulo也為前線運行的產品支持提供一套Call Home服務，但它真正的亮點是，他們的存儲會追蹤數據真實存儲過程的性能指標。基於其分布式的體系結構，Qumulo可以為存儲的每個文件和對象高效地報告歷史性能和其他關鍵指標，這有助於迅速捕獲新的使用模式、行為異常和性能影響熱點，即使是數十億的對象規模也能輕鬆管理。

Data Gravity在其常規的備份控制器內嵌入了一套搜索引擎，為陣列內存儲的所有數據建立索引，已經成功用於數據的監管和電子發現場景。同時，Reduxio提供幾乎無限的版本控制和按需快照，通過保存有關每個數據塊最後修改時間的元數據，存儲允許回滾到過去的任意一秒——可以視為一個細粒度的企業數據塊存儲時間機器，能有效抵禦惡意病毒對數據的破壞。

融合處理

存儲和伺服器在很多場景下會融合成為緊密合作的整體。融合的目的在於規避昂貴和龜速的遠程數據訪問，確保計算過程儘可能地貼近需要處理的數據。這至少是Hadoop分布式文件系統大數據存儲和VMware的虛擬化平台集成的vSAN存儲的主要原理。類似Nutanix和Simplivity的完整超融合平台會將軟體定義的存儲系統緊密融入優化的數據處理裝置，可以利用運行在應用伺服器資源上的內置分析驅動演算法獲得更大的優化。Datrium的「開放融合」機制會區分處理性能和容量優化、持續執行計算密集型存儲的優化分析，發現每台伺服器主機內消耗快閃記憶體的存儲熱點，同時通過網路共享冷容量來實現數據容災保護。

所有這些架構雖然實現了更優化的融合，但在存儲和客戶端應用程序之間仍然會保持傳統的I/O傳輸方式。容器化和微服務技術已經開始實現計算節和數據存儲的分離，催生 新的(無伺服器計算)方法，可以直接對通過的數據流進行處理。儘管最近亞馬遜的lambda雲計算服務又成為熱門，實際上lambda體系結構在很久以前就存在了，那就是在許多已部署的企業資料庫中能見到的「存儲過程」，直接在資料庫內部(而不是在應用程序代碼內部)執行由事件觸發的簡短的遠程代碼。然而，在存儲層面支持容器化插件的新型存儲產品打開了無限的可能，可以實現新一代的高效、可擴展的、實時的分析和優化。一些存儲供應商正在研發的支持容器化應用程序的新型存儲產品，甚至很多存儲產品自身就是用容器應用程序代碼編寫而成。例如，新興的開源對象存儲Minio由於採用了現代的容器架構，很容易實現極高的擴展性和原生lambda計算功能。Minio對象存儲可以包含嵌入的lambda功能，實現搜索、內存緩存、消息流、模式識別、內容轉換，以及能直接在數據存儲層中高效運行的其它功能。

全面的雲管理

分析功能會讓IT運維更強、更快、更智能。我堅信，我們會看到，在貼近數據存儲位置的存儲層，以及在雲內實現的由許多存儲系統的元數據組成的大規模聚合(如同Call home服務模式)，這些地方會有越來越多的存儲分析功能出現。

選擇一家基於雲的服務提供商來全面管理和運營本地或混合基礎設施，就可以將不同的存儲世界在管理即服務(MaaS)產品的層面實現統一。例如