浪潮存储发布2023年十大数字化创新关键词

近日，浪潮存储发布2023年十大数字化创新趋势。当今世界不断变化，数字经济正在加速演进，算力成为驱动社会经济发展的生产力，数据成为核心生产要素。数据管理和存储作为数据的核心载体，需要跟上时代的步伐，不断迭代创新，才能充分释放数据要素价值。

那么2023年数据管理和存储领域，有哪些新趋势呢？经分析，浪潮信息从产品技术、算法、场景三个维度出发，筛选出十个年度关键词：全闪存储、分布式存储、SSD、计算型存储、分布式数据库、智能运维、东数西算、数字孪生、AIGC以及元宇宙。

一、新产品

在产品层面，随着闪存技术逐步成熟、丰富，集中式存储正加速向全闪形态演进；分布式存储在全闪和混闪两种形态并存的同时，分布式架构呈现出多元融合的趋势。此外，计算型存储作为一种能够支撑部分数据处理任务的新形态存储产品，才刚刚起步，预计会在未来5~10年走向成熟。

1. 全闪存储

近年来，随着固态硬盘（SSD）的应用越来越广泛，集中式存储的架构渐渐往全闪存储架构的方向演进，据IDC统计，全闪存储阵列(AFA)在以集中式存储为主的传统企业级存储市场（TESS）的份额占比上升至39%。越来越多的本地供应商开始专注于高端全闪产品，端到端NVMe AFA产品不断涌现以服务于需要高性能的业务场景。全闪存储2022年市场增速约为21%，同期中国存储市场增速为7%。全闪存储成为企业关键业务的新选择，凭借高IOPS、低时延、高可靠、高安全等优势批量进驻金融、证券等关键行业。

2. 分布式存储

分布式存储作为近几年不断被熟知的存储产品形态，不断被市场认可，凭借性能、系统可靠性、扩展性等方面的优势，在互联网、人工智能、大数据、云计算等新兴场景中被广泛使用。据IDC统计，2022年分布式存储份额为23%，预计到2026年市场份额将达到28%，成为中国存储市场的重要组成部分。

分布式存储因其支持块、文件、HDFS、对象多种协议的特性，被广泛应用于内容资源池、备份归档、视频存储、云平台存储等多个场景，具有较好的场景适应性。目前Dell EMC、浪潮信息等厂商成为分布式存储领域的主流厂商。

3. SSD闪存盘

在存储产业闪存化趋势带动下，由于NAND闪存介质具有高性能、低延时的特性且Flash颗粒单位成本不断降低，SSD市场迎来高速发展。据IDC预测，SSD有望突破成本瓶颈，凭借访问速度和存储密度优势，代替机械硬盘成为市场主流存储介质，预计到2025年全球的SSD市场规模将由2020年的300亿美元增长到约为500亿美元。其中企业级SSD的技术开发壁垒相比较高，代表厂商有浪潮信息、Samsung等 。

4. 计算型存储

2023年，计算型存储（Computational storage）成为新的存储产品形态，将带来IT架构的变革。计算型存储能够将部分数据处理的任务交给存储层，而不用把数据挪到主机里用CPU来处理，这样可以节约数据迁移时间、带来更低的业务时延。

随着AI 在各领域的应用逐渐广泛，深度学习需要系统高效处理海量的非结构化数据。而传统冯·诺依曼体系下运行的计算机通常包括存储和计算两部分，数据需要在处理器与存储器之间进行频繁迁移。如果数据的传输速度跟不上CPU的性能，就会导致计算能力受到限制，出现"内存墙"、"功耗墙"。计算型存储，能够在实现数据存储的同时直接进行计算，能够消除数据迁移带来的时间成本和能耗。在大规模并行计算场景中，例如VR/ AR、无人驾驶、车联网等场景，计算型存储具备高带宽、低时延、低功耗的显著优势。

目前，计算型存储已经在产业细分领域掀起了创业浪潮，受到投资界和产业界的高度关注。计算型存储在技术上向着高精度、高算力和高能效的方向发展，基于非易失性、新型存储元件的计算型存储依赖于工艺、良率的提升，走向成熟预计需要5-10 年。

二、新算法

算法层面，运维管理平台、数据库作为数据基础设施的关键组成部分，正在加速创新。

1. 智能运维（AIOps）

数据爆炸趋势下，运维管理上大量依赖人工已经不能满足应用需求，企业将更多依靠人工智能进行自动化运维，Gartner认为AIOps的广泛应用将让IT基础设施管理变得更主动、更具预测性，能够有效减少管理和停机成本。

存储的AIOps就是通过AI技术实现存储自治，即自我管理、自我修复、自我调优，提高存储系统的性能、稳定性和易用性，降低存储使用的复杂性，简化运维，使存储设备永远保持在最优运行状态，加速数据在线。

未来，随着超大规模数据中心数量的不断增长，AIOps技术将迎来快速发展。Gartner预测到2025年，30%的企业级存储将使用AIOps来进行IT硬件管理和维护，而2022年这一比例还不到3%，智能运维将成为业界的趋势。

2．分布式数据库

自上世纪70年代问世以来，关系型数据库经过了40多年的发展，目前仍旧是数据库市场的主流。在核心应用领域，尽管大数据技术的应用提升了市场对非关系型数据库的关注度，但关系型数据库在其核心应用领域的重要性并没有降低，据IDC统计，关系型数据库在中国数据库总体市场中的占比仍超过60%。

在新兴领域，随着移动互联网、大数据、人工智能、IoT、5G等新兴技术的快速发展，数据的产生速度和使用方式都发生了变化。数据呈现出海量规模和高速增长的态势，数据的部署环境也日益复杂，传统关系型数据库在应对某些极端场景时面临挑战，而分布式关系型数据库的优势得以显现。分布式关系型数据库利用分布式技术，突破了传统集中数据库的容量与性能瓶颈，简化了运维工作，并有效降低了对高性能硬件的依赖。近年来，中国分布式关系型数据库市场呈百花齐放的态势，新兴数据库厂商、云厂商、大数据厂商、数据库服务商、系统集成商等供应商都相继推出新产品。

三、新场景

伴随新应用爆发式增长，无论是国家级的东数西算，渗入各个行业的数字孪生，当红的AIGC还是"包罗万象"的元宇宙等等，都成为当前业界的热点。

1. 东数西算

中国数据中心格局，正发生改变。今年，在一批云厂商的积极布局下，一座座数据中心建成落地，坐标却绕开东南沿海和一线城市，选址在成都、张北、乌兰察布、重庆等地。这种趋势概括起来就是：中国数据中心格局，正在向西推进。

运营商成为推进东数西算落地的先行者，中国运营商已经建立起全球规模最大的网络。同时全国约50%以上的IDC（互联网数据中心）都是由运营商提供。例如，某家运营商累计投产云服务器和存储超66万台，构建起"N+31+X"资源池体系，即建设N个中心资源池，面向31个省份建设若干省级节点，在全国范围内灵活部署X个下沉式边缘云，100%覆盖"东数西算"核心枢纽，能力辐射全国。

2. 数字孪生

2003年，美国密歇根大学Michael Grieves 教授首次提出了"数字孪生"的概念。数字孪生最早应用于航空航天领域。随着新一代信息技术的成熟，数字孪生开始向智能制造、智慧城市、金融、交通、科研、医疗及农业等垂直行业拓展。

例如，在金融行业，随着数字孪生技术的不断成熟，金融机构可以利用数字孪生技术构建"数字经理"，为客户提供个性化、定制化服务，还可以将其应用于金融产品研发，在数字孪生模型中进行产品的迭代设计等。

再如，在科研领域，复杂、多尺度（multi-scale）的数字孪生应用将会出现，包括天气和气候模型、地震现象、材料特性、类脑研究等。这将推动当前的科学模拟实现百万倍加速，带来新的科学洞察与发现。科研领域对数据有很强的需求：基于对海量数据的高维建模能力，可以对特定科学问题进行预测评估，典型案例如AlphaFold2。同时，"科学原理+数据计算"新方式将科学模型的AI精准解析作为机器学习的数据来源之一，催生第五范式的产生。

又如，在交通领域，数字孪生是交通行业实现数字化、网联化和智能化发展的重要技术手段。在全天候、全要素数字孪生的基础上，自动驾驶开发和测试的安全性获得提升，时间和资金成本不断降低，推动自动驾驶加速落地。当前，自动驾驶新应用成为推动存储市场发展的重要力量：在车载存储领域，L3水平时车内数据容量将达到512GB以上，到L5时将更高。例如自动驾驶卡车的存储容量需求在1TB至2TB之间，而自动驾驶出租车领域的配置是4TB。NAND Flash将成为车载存储领域的主力存储技术，从2020年到2026年，汽车存储NAND的年复合增长率高达66%。在道路方面，车路协同成为自动驾驶的重要推动力，端-边-云数据基础架构能够确保汽车行驶过程中数据处理的时效性，例如，中国首个车联网项目基于分布式存储构建了边缘云数据中心，以便实现巨量数据的实时处理。

当前，全球加速布局数字孪生应用，美国和德国分别成立了数字孪生联盟和工业数字孪生协会，中国已将建设数字孪生城市被写入"十四五"规划，成为国家发展战略。据Global Industry Analysts预测，到2026年全球数字孪生市场规模将达到287亿美元。

3. AIGC

2022年，效果惊人的Disco Diffusion、Midjourney、DALL·E2和Imagen AI，让大众切身体会到了AI在图像生成上的惊人表现。