2019数据基础设施全景白皮书_30页_4mb

2019 数据基础设施全景白皮书总结

核心内容

本白皮书系统分析了2019年数据基础设施的发展现状与趋势，重点围绕数据存储、数据计算、数据传输、数据智能分析和数据安全五个方面，探讨了数字经济时代对数据基础设施的新需求和挑战，并展望了未来发展方向。白皮书强调了数据作为新型战略资源的重要性，指出数据基础设施是支撑数据创新和企业数字化转型的关键。

主要观点与关键信息

一、数字经济时代需要新的数据基础设施

• 2019年被视为新数据时代的元年，数据创新已成为企业发展的主要目标。
• 传统存储系统面临性能瓶颈，全闪存、分布式存储、第二存储等技术成为应对海量数据处理的重要手段。
• 云服务是数据基础设施的重要组成部分，混合云成为连接公有云和私有云的关键桥梁。

二、数据存储需求及其挑战

2.1.1 传统存储系统

• 传统存储系统主要依赖块存储和文件存储，以纵向扩展为主。
• 闪存技术快速发展，全闪存存储系统在性能、成本、运维效率等方面具有显著优势。
• 智能存储通过内嵌AI/ML模块提升运维效率，成为趋势。

2.1.2 分布式存储

• 分布式存储通过Scale out架构，解决了传统集中式存储扩展成本高的问题。
• 面临的挑战包括节点故障时的数据重建、存储系统的复杂性等。
• 开源分布式存储方案在生态和灵活性上有优势，但需要长期投入和明确的产品Roadmap。

2.1.3 超融合

• 超融合技术融合计算、存储和网络，提供部署简单、横向扩展的优势。
• 超融合2.0发展为多云管理，需关注其灵活性和延续性。
• 软硬件一体化方案成为主流，具有技术优势的厂商将占据更大市场份额。

2.1.4 存储器

• 存储器包括SCM、SSD和HDD，各具特点，需根据应用场景选择。
• SSD介质从SLC到QLC、从2D到3D不断演进，SCM作为桥梁，具有更高的性能和非易失性。
• HDD技术也在不断进步，如SMR、MAMR和HAMR，提升容量和访问性能。

三、数据计算需求及其挑战

• 数据计算是数据创新的基础，计算力呈指数增长，性价比持续提升。
• x86架构主导企业级市场，ARM在低功耗智能终端中占主导地位。
• 异构计算（GPU、TPU、FPGA等）在大数据、AI等场景中发挥重要作用。
• Chiplet技术成为后摩尔定律时代的重要趋势，改变计算核心与I/O电路的集成方式。

四、数据传输需求及其挑战

• 数据传输效率对数据创新至关重要，云控制网络传输，提升数据控制力。
• RDMA、NVMe over Fabric等技术提升传输效率，推动智能化网络发展。
• 5G和Wi-Fi技术在企业智能边缘和IoT领域影响深远。
• 数据传输市场的技术演进推动了网络架构和传输模式的革新。

五、数据智能分析需求及其挑战

2.4.1 数据智能分析的主要方法

• 数据库作为数据智能分析的基础，面临性能、扩展性和兼容性等挑战。
• 传统关系型数据库难以满足非结构化数据和高并发需求，非关系型数据库和分布式数据库成为趋势。
• 开源数据库在灵活性和成本方面具有优势，但需持续优化和迭代。

2.4.2 以数据为核心的智能AI应用

• AI技术呈高速增长趋势，2025年市场规模将达1906亿美元，年复合增长率36.62%。
• AI作为数据驱动的应用，依赖于高质量数据和高效计算资源。
• 企业级AI应用面临数据处理、模型训练和算法优化等挑战，需要更多专业人才支持。

六、数据安全需求及其挑战

• 数据安全是数据基础设施的重要组成部分，面临云安全、用户隐私泄露、数据合规性等挑战。
• 云安全包括网络、存储和账户安全，需防范恶意攻击和数据泄露。
• 数据隐私问题日益突出，需结合技术手段和合规要求加以解决。
• 安全可控成为企业关注的重点，需构建系统化的数据安全体系。

以云服务为核心的数据业务创新

• 云计算是数据基础设施的重要平台，提供资源弹性、快速部署和易管理等优势。
• 公有云和私有云各有优劣，混合云成为企业应对复杂数据需求的解决方案。
• 开源技术（如OpenStack）在私有云建设中占据主流，但需结合企业需求进行定制化。
• 云服务的标准化和统一管理成为未来发展的重点，企业需关注多云管理技术。

总结

• 数据基础设施是支撑数字经济发展的关键，需构建全面、高效、安全的体系。
• 企业需结合自身需求，选择适合的数据基础设施方案，实现数据驱动的业务创新。
• 数据基础设施的建设是一个长期过程，需持续投入和优化，同时关注技术发展趋势和行业变化。
• 白皮书旨在为企业提供数据基础设施的全景分析，助力数字化转型和数字中国建设。