2015年已经过去了,在2015年,我们看到了存储市场发生了巨大的变化,软件定义存储、分布式存储、全闪存阵列等新兴技术不断冲击传统市场。而由此引发的戴尔收购EMC事件,更是被看为是传统存储市场的寒冬。
那么在2016年,存储市场会是什么样子呢?我们在这里进行下预测,仅供参考。
一、超融合系统打破服务器,存储和网络之间的壁垒
融合基础设施将最大限度的减少硬件集成苦差事,并腾出时间在软件方面进行创新提升客户体验,同时提高IT响应时间,降低计算总成本。
一个明确的迹象表明,融合将在2016年成为一个普遍的存储。
二、DevOps将推动经济增长
DevOps是一种持续交付软件的企业能力,它使企业能够抓住市场商机,快速响应客户反馈,并在速度、成本、质量和风险之间实现平衡。
通过在整个软件交付生命周期中应用精益和敏捷性原则,DevOps 帮助企业提供一种与众不同且引人入胜的客户体验,更快地实现价值,并获得更高的创新能力。
三、降价将让闪存的市场规模增加一倍
闪存技术的应用因为成本过高原因而被很多客户谨慎使用。到目前为止,闪存更多的是应用缓存和一些重要的业务需求,如数据库。
燃热,我们业绩看到了过去几年闪存市场的发展正呈现一个稳步增长的趋势。在2016年,随着闪存价格的降低,将使得闪存的市场增加一倍。
四、Flash会出现新的用途
随着闪存价格的下降,闪存的毕竟更多的被普及。也将有更多的企业开始在业务中采用闪存,以帮助推动他们的业务。能源、物流等领域可能将成为新的闪存应用拓展的领域。
五、混合云巨变
数据安全的担忧和主权的问题将推动IT企业更多的选择混合云的方式来满足业务需求,同时,针对这一市场需求,混合云方面的管理软件将可能大批出现。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。