我是誰？我從哪里來？要到哪里去？要回答關于數(shù)據(jù)中心的靈魂三問，得從上個世紀60年代說起。 那時，一些“大塊頭”的計算機喜歡“扎堆兒”，最原始的機房就出現(xiàn)了。后來又有了小型機，PC和服務器也聯(lián)袂亮相，“數(shù)據(jù)中心”概念逐漸浮出水面——只不過冠以“數(shù)據(jù)”多少有些名不副實，機房更像是“設備中心”。

到了新技術風起云涌的90年代，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（Internet Data Center，簡稱IDC）開始大行其道，其定位是為有互聯(lián)網(wǎng)與通信需求的用戶，提供托管維護、場地出租、帶寬租賃等服務，此刻的數(shù)據(jù)中心相當于“服務中心”。 接下來登場的是從本世紀初一直活躍至今的云計算、科學計算，它們徹底改變了傳統(tǒng)的IT基礎設施構建模式和運行方式，引發(fā)數(shù)據(jù)中心“大干快上”的熱潮。當然，很多新落成的IDC已不再叫“數(shù)據(jù)中心”，“算力”、“智算”等名稱更契合計算當?shù)赖木置妗?故事演繹到這里，數(shù)據(jù)中心似乎總是“名不正、言不順”，而真正的轉折點雖遲但到。人工智能和數(shù)據(jù)要素聯(lián)袂出擊，前者以數(shù)據(jù)為“燃料”并激活數(shù)據(jù)潛能，后者重構數(shù)據(jù)底座且打造數(shù)據(jù)空間，二者共同驅動數(shù)據(jù)中心向“數(shù)據(jù)型”中心加速蛻變，延遲了半個世紀的“正名時刻”終于到來。 當“數(shù)據(jù)型”中心站到歷史舞臺的中央，最靠近數(shù)據(jù)的存力自然地位擢升，存儲架構乃至整個存力基礎設施的變革更是備受矚目——過往的容量、性能等指標已難以適應新的需求，圍繞多元混合負載和數(shù)據(jù)全生命周期重塑存儲基座迫在眉睫。 新型工作負載引領存儲基座的演進方向 從某種意義上講，工作負載的不斷變化是數(shù)據(jù)中心持續(xù)進化的最大動力，也是存儲基座謀求變革的核心基石。人工智能和數(shù)據(jù)要素是“數(shù)據(jù)型”中心的兩類新型負載，透過其演進軌跡可以找到存儲迭代升級的最佳路徑。

在生成式AI加速滲透的背景下，人工智能工作負載主要涵蓋模型訓練、微調、推理和應用等環(huán)節(jié)。伴隨大模型技術步入相對“穩(wěn)態(tài)”，以數(shù)據(jù)驅動模型優(yōu)化及應用落地變得尤為重要。存儲在AIGC場景中也不再是簡單的數(shù)據(jù)容器，而是推動人工智能發(fā)展的核心組件。 與風光無限的生成式AI相比，已升格為五大生產要素之一的數(shù)據(jù)要素絲毫不落下風。數(shù)據(jù)要素工作負載包括數(shù)據(jù)基礎設施的建設、數(shù)據(jù)空間的生成與應用等，以數(shù)據(jù)為中心達成“人機物”智聯(lián)融合，打造資源利用率最優(yōu)的“數(shù)據(jù)型”中心是其預期目標。不難看出，新型工作負載不約而同地將數(shù)據(jù)托舉到“C”位，這對存儲基座帶來了前所未有的挑戰(zhàn)：一方面，人工智能對多類型數(shù)據(jù)的快速歸集、海量EB數(shù)據(jù)的混合負載、高維向量數(shù)據(jù)的組織形式和數(shù)據(jù)的全命周期管理寄予更高期望；另一方面，可信數(shù)據(jù)空間作為數(shù)據(jù)要素的資源中心，要求存儲在數(shù)據(jù)跨域管理、高效流通共享、數(shù)據(jù)安全調用及節(jié)能降耗等維度再上臺階。

針對存儲基座面臨的諸多痛點，產學研各界都在積極探索破局之道。近日，由中國電子技術標準化研究院、存儲產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟等數(shù)十家產學研機構聯(lián)合發(fā)布的《AIGC數(shù)據(jù)存儲研究報告》新鮮出爐，歸納出新環(huán)境下存儲能力的“六位一體”畫像，即要在處理、容納、管理、安全、共享、數(shù)據(jù)流動等方面協(xié)同發(fā)力，為存儲基座的演進指明了方向。 除了方法論的指引，在實踐層面尋找突圍路徑同樣至關重要。浪潮信息存儲認為，“數(shù)據(jù)型”中心迫切需要構建數(shù)據(jù)近計算存儲和數(shù)據(jù)全生命周期存儲兩大能力，而當前的存儲架構無法滿足新興場景的多元需求，亟需打造面向未來數(shù)據(jù)中心的存儲平臺。 新型存儲平臺演繹“121”協(xié)奏曲 目前，市場中主要存在4種存儲架構，即集中式、分布式、超融合和云存儲。每種架構各有優(yōu)劣勢，但都難以完全匹配數(shù)據(jù)近計算和數(shù)據(jù)全生命周期兩種關鍵場景。 以集中式存儲為例：其具有IO性能高、時延低等優(yōu)點，可以在近計算存儲領域施展身手，但受制于域擴展能力不足，無法滿足全生命周期存儲要求。此外，超融合存儲在性能和擴展能力上均短板明顯，云存儲擴展能力雖強卻有性能欠缺之憾，都難以承擔存儲架構變革的重任。 相對而言，更具擴展能力和靈活性的分布式存儲有機會挑起大梁，但也要以創(chuàng)新思路打破既有的桎梏。浪潮信息存儲首席架構師孫斌認為，“數(shù)據(jù)型”中心需要一套心邊一體、存算分離、服務融合的新型存儲架構，可組合分布式融合存儲（CDFS）即是典型代表。它以全IP互聯(lián)為基礎，通過機柜級存儲底座（BoR）和數(shù)據(jù)中心級存儲底座（BoD），實現(xiàn)機柜內、數(shù)據(jù)中心級的存算分離，提升存算協(xié)同、數(shù)據(jù)共享及流轉效率，進而借助場景共同體驅動存儲平臺完成躍遷。

筆者將其濃縮為“121”協(xié)奏曲——1套可組合架構×2種底座模式×1個生態(tài)包容的場景共同體。三個部分互為依托、相輔相成，形成強大的新型存儲基座，為“數(shù)據(jù)型”中心發(fā)展保駕護航。 開創(chuàng)先河的可組合分布式融合存儲CDFS為存儲架構創(chuàng)新樹立了新標桿。它分為三層三面兩體，堪稱全方位、立體式解決方案。其中，數(shù)據(jù)編織層建立數(shù)據(jù)跨地域、跨系統(tǒng)的流通技術規(guī)范，微服務化功能層推進控制面軟件定義、數(shù)據(jù)面鏈路加速、智能面感知調度，硬件資源層則致力于實現(xiàn)存算資源按需彈性組合。BoR和BoD兩種存儲底座模式為化解不同負載場景的難題找到了最優(yōu)解。機柜級存儲底座由一臺存儲應對單個機柜計算節(jié)點的存儲性能、容量、時延訴求，擁有近計算高性能和極致性價比，可滿足邊緣數(shù)據(jù)中心或小型數(shù)據(jù)中心的xPU高效IO需求；數(shù)據(jù)中心級存儲底座則包含跨云跨域跨系統(tǒng)的統(tǒng)一智能數(shù)據(jù)管理平臺、融合多種協(xié)議多樣算力多類介質的分布式存儲融合架構和全局全域的數(shù)據(jù)編織存儲能力，主要為大規(guī)模、超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的AI數(shù)據(jù)就緒奠定根基。 新存儲架構的場景化落地與生態(tài)共建 如果說可組合分布式融合架構和面向不同工作負載的底座模式為“數(shù)據(jù)型”中心重構存儲平臺創(chuàng)造了必要條件，那么以產品利器深入真實場景，并構建富有活力的生態(tài)體系，則是“數(shù)據(jù)型”中心行穩(wěn)致遠的根本保障。 早在今年5月，浪潮信息就發(fā)布為大模型專門優(yōu)化的分布式全閃存儲AS13000G7-N系列，其后又重磅推出基于新一代分布式存儲平臺AS13000G7的AIGC存儲解決方案——在國際權威MLPerf AI存儲基準評測中，AS13000G7勇奪8項測試中5項性能全球第一，并在高?？蒲?、自動駕駛等場景贏得高度認可。據(jù)孫斌透露，明年3月，還將發(fā)布新一代分布式存儲新品，并會融入新存儲架構的核心技術，CDFS有望落地生根。 站在更開闊的視角，打造以“場景共同體”為核心的生態(tài)圈，更有助于存儲基座的持續(xù)進化。浪潮信息通過技術整合、產品定制、方案聯(lián)合、服務外包、市場協(xié)同等新機制，聯(lián)合SI、ISV、CSP、服務、方案、產品、技術等產業(yè)鏈合作伙伴，構建起以用戶為中心、以應用為導向的場景共同體。據(jù)了解，場景共同體已催生出技術領先、一站式服務、商業(yè)敏捷等獨特價值，千行百業(yè)的沃土正綻放生態(tài)繁花。 顯而易見，“121”既是存儲平臺變革圖新的協(xié)奏曲，也是“數(shù)據(jù)型”中心奔赴未來的腳步聲。這條路的探路者并不孤單，攜手共建的美好前景值得期待。