联想如何整合即将收购的Infinidat存储系统

分析背景

联想和Infinidat对于联想即将收购的Infinidat存储系统如何与联想现有的NetApp ONTAP存储阵列共存问题一直保持沉默。Infinidat和NetApp的硬件和软件架构差异很大，两者之间兼容性有限。

NetApp向从中小企业到高端企业市场提供基于集群和双控制器的ONTAP存储系统。Infinidat将其基于3控制器的InfiniBox存储销售给高端和顶级企业细分市场，在高端企业领域与NetApp存在重叠。

我们了解到，联想希望在两个存储系统之间提供一定程度的通用性和统一性。这将有助于将其NetApp客户群向上销售到Infinidat系统，并将其NetApp系统交叉销售到Infinidat客户群。当前AI数据管道需要基于客户整个数据资产的单一视图，这也将促进Infinidat和NetApp环境之间的一些集成。

整合可能性分析

数据移动和访问

直接基于协议的访问（例如，从Infinidat客户端挂载NetApp NFS导出）是可能的，但仅限于只读场景。这不能提供统一的管理框架。

NetApp ONTAP通过FlexArray功能支持从第三方阵列导入LUN，这将为NetApp提供对Infinidat存储数据的访问。但这是针对块级存储聚合，而不是文件级访问。

Datadobi等迁移供应商以及Komprise等其他厂商可以设置和实施迁移计划，在InfiniBox和NetApp存储系统之间移动数据，包括块、文件和对象数据。Cirata和Cirrus Data等基于复制的供应商可以在两个环境之间移动块数据。Cirrus Data与Infinidat建立了合作伙伴关系，使用Cirrus Migrate On-Premises等工具提供块级数据迁移。

据我们了解，Commvault与两家供应商都有集成用于迁移。客户可以使用Commvault的在线数据移动性来配置源和目标阵列，通过自动化备份、恢复和数据移动实现基于快照的迁移。这支持PB级传输和混合云。

在混合本地+公有云环境中，客户使用云作为桥梁，例如使用SnapMirror Cloud将NetApp数据复制到S3兼容的云存储（如AWS或StorageGRID）。然后Infinidat可以通过其AWS集成或MinIO Gateway进行S3到NAS转换来访问这些数据，使其在InfiniBox中作为对象或文件存储可见。这避免了直接供应商集成，但需要云连接。

系统管理

在这里没有兼容性。NetApp和Infinidat都提供基于GUI和CLI的管理界面。它们都有RESTful API访问，这提供了开发前景。需要构建Infinidat InfiniVerse软件的扩展来覆盖NetApp系统管理区域。我们看不到NetApp会同意联想开发NetApp控制平面软件的扩展来覆盖Infinidat设备。

联想需要扩展其TruScale系统监控服务来覆盖Infinidat阵列，这应该相对容易。

命名空间和数据结构

这里的目标是为两个独立的物理环境提供单一的逻辑或虚拟视图。DataCore的SANsymphony软件在异构环境中虚拟化存储，包括NetApp和Infinidat的InfiniBox。这创建了一个软件定义的层，例如NetApp数据可以被池化、镜像或分层到Infinidat管理的卷中以便可见性和访问。它支持同步/异步复制和高可用性，使数据对Infinidat应用程序显示为本地。DataCore是Infinidat的技术合作伙伴。

第二种可能性是使用Hammerspace的全球数据环境作为桥接或联合层。Infinidat和Hammerspace共享一个专注于增强数据管理和编排的战略技术合作伙伴关系。它使Infinidat客户能够在InfiniBox之上为基于文件的工作负载、多站点数据访问和AI优化性能分层Hammerspace的GDE。

GDE提供了一个并行的基于NFS的文件系统，在Infinidat的InfiniBox（块和文件存储）上编排数据，为用户和应用程序创建一个单一的、位置无关的命名空间，允许数据被索引、分层和访问，就像本地一样，无论它存储在哪里。Hammerspace声称这种组合支持"世界上最快的企业AI文件系统"，为大语言模型和GPU计算提供低延迟访问。

NetApp将Hammerspace列为合作伙伴，因此Hammerspace作为第三方数据桥接和联合供应商随时可用。

AI方面

联想拥有其AI Factory产品集，使用NetApp采购的DM和DG系列阵列，DG系列是全闪存阵列，DM系列是混合闪存-磁盘阵列。

联想尚未OEM NetApp新宣布的分解AFX阵列。它也没有位于自己阵列之上的AI数据管道软件堆栈。可能有一个在等待中，因为NetApp已经宣布了其AIDE（AI数据引擎）来提供AI数据管道，使AFX存储的数据可交付给大语言模型和智能体并被其使用。AIDE在AI工作流程的文件和对象级别运行，而不是块级别，也许是联想OEM的潜在机会。

Infinidat拥有自己的AI相关软件，具有RAG工作流程架构，将Infinidat系统与第三方AI软件链接。该公司在AI数据管道领域不如NetApp先进，这很可能是其软件开发人员的现有重点。如果不是，我们可能会认为应该是。

备份和数据保护

Infinidat拥有其InfiniGuard数据保护备份目标和网络弹性系统。一个明显的机会是使用Cohesity、Rubrik和Veeam数据保护产品将其销售给联想的NetApp存储基础，因为它们都支持NetApp和Infinidat。

InfiniGuard是Veeam就绪的存储库。Cohesity可以使用InfiniGuard作为长期保留或主动访问的目标层。Rubrik支持NetApp ONTAP进行备份，并通过Infinidat验证PB级备份。

将InfiniGuard销售给联想的NetApp存储基础看起来相对简单，因为NetApp没有自己的备份目标设备。这将提供一个初始且有界的Infinidat足迹，然后可以随着联想开发两个存储系统之间的集成设施而扩展。

联想可以将InfiniGuard系统品牌化为其ThinkSystem Storage产品线中的另一个D系列子品牌，与其现有的DG、DM和DE系列子品牌并列；例如DI系列。我们认为这会比拥有另一个高级Think品牌更好，比如针对其HCI产品的ThinkAgile，比如ThinkInfinite或者更荒谬的ThinkIdat。

总结评论

在不想不尊重联想软件能力的情况下，我们可以合理地说，联想更专注于交付服务器、网络和存储盒子（硬件），而不是开发自己的软件能力。通过收购Infinidat，它现在将拥有自己的存储操作系统和服务能力。

Infinidat软件团队的主要重点显然是开发以Infinidat为中心的软件。我们建议一个新的次要重点将是或可能是致力于为Infinidat和OEM的NetApp阵列提供联合服务和管理。短期内最快的方法是使用第三方桥接和联合软件，Hammerspace的GDE看起来很适合履行这一角色，特别是因为它还带来了覆盖数据资产的AI数据管道设施。

Q&A

Q1：联想收购Infinidat后如何解决与现有NetApp存储系统的兼容性问题？

A：Infinidat和NetApp的硬件和软件架构差异很大，兼容性有限。联想可能通过第三方软件如Hammerspace的全球数据环境、DataCore的SANsymphony等来实现两个系统间的数据桥接和统一管理，提供单一的逻辑视图。

Q2：联想如何利用InfiniGuard系统扩展其存储业务？

A：InfiniGuard是Infinidat的数据保护备份目标和网络弹性系统。联想可以将其销售给现有的NetApp存储客户群，因为NetApp没有自己的备份目标设备。这将为Infinidat产品提供初始市场足迹，然后逐步扩展集成功能。

Q3：联想在AI数据管道方面如何整合两家公司的技术优势？

A：NetApp有AIDE（AI数据引擎）为大语言模型提供AI数据管道，而Infinidat有RAG工作流程架构。联想的AI Factory产品使用NetApp的DM和DG系列阵列，未来可能通过统一的AI数据管道软件栈，结合两家公司的技术优势为企业AI应用提供更完整的解决方案。