Системы хранения данных в условиях цифровой трансформации

Рынок систем хранения данных (СХД) показывает устойчивый рост, где основные инвестиции наблюдаются со стороны корпоративного сегмента. Программы цифровой трансформации и новые онлайн-сервисы требуют постоянной модернизации инфраструктуры, что повышает спрос на высокопроизводительные системы. Эксперты из компаний Synology, RAIDIX, "СИТРОНИКС", QNAP и Infinidat оценили текущую ситуацию на рынке СХД и поделились профессиональными прогнозами развития в ближайшем будущем.

В каких сферах системы хранения данных наиболее востребованы?

Анна Балашова, Synology

Системы хранения данных востребованы в:

• финансовом секторе (в основном банки);
• сфере образования (вузы или НИИ);
• здравоохранении (много запросов от частных клиник и центров стоматологии);
• медиа (запросы от различных телеканалов, в том числе и региональных).

СХД используются для хранения файлов и документооборота компаний, для хранилища под виртуализацию и видеонаблюдение или для резервного копирования. После участившихся кибератак по всему миру внимание к резервному копированию усилилось. многие компании занялись модернизацией существующих систем резервного копирования, добавляя новые уровни бэкапа ("бэкап для бэкапа") или же размещая вторые резервные копии в облаке или на СХД, который находится в другом офисе, чтобы избежать потери данных в случае, если с самим аппаратным решением что-то случится, скажем он станет предметом кражи или его банально зальют соседи сверху.

Сергей Платонов, RAIDIX

На этот вопрос можно смотреть под разными углами. можно выделять СХД как отдельный класс оборудования, а можно рассматривать ее как часть инфраструктуры, вне зависимости от того, как СХД представлена – в виде SDS или части гиперконвергентной инфраструктуры. Я бы перефразировал вопрос так: каким компаниям стоит заботиться об СХД, а каким – нет?
Проще ответить, кому нет: это компании, для которых ИТ не является значительной частью бизнеса и конкурентного преимущества. Таким организациям можно забыть про развитие собственных ИТ и использовать ресурсы SaaS- или PaaS-провайдеров.
Всем остальным, конечно, СХД нужна. В последнее время к таким компаниям присоединились, например, банки, ритейл и те, у кого есть серьезный, дорогой контент, – медийные компании, которым тоже важно и нужно заботиться о надежности хранения данных и их консистентности, где бы ни была бы развернута СХД – на собственном или арендованном оборудовании. И конечно, контент, который создают IoT, сервисы видеонаблюдения и видеоаналитики, также увеличивает спрос на надежное хранение данных.

Дмитрий Огородников, СИТРОНИКС

Наше общество находится в глобальном процессе цифровой трансформации, которая оказывает влияние на абсолютно все сферы деятельности и бизнеса. Но для нас эти изменения наиболее заметны в кредитно-финансовых учреждениях, телекоммуникационных операторах связи и государственных структурах, которые оказывают населению услуги в электронной форме. И объем таких услуг экспоненциально растет год от года. Банковские платежи и переводы, оплата товаров и услуг, бронирование билетов и отелей, открытие ИП или ООО онлайн, доставка, почта, кино, музыка – цифровая трансформация для населения действительно открыла двери в цифровой мир, в котором можно не выходить из дома, особенно в условиях пандемии COVID-19. Банки становятся ИТ-компаниями, а ИТ-компании становятся банками. В то же время со стороны государства почти все услуги оказываются в электронном виде, будь то запись к врачу, регистрация автомобиля, получение справок или данных по налогам, включая их оплату. Все это требует огромных массивов хранения и обработки данных, объем которых уже давно перешагнул зеттабайты и, по прогнозам аналитиков IDC, будет составлять 175 Збайт уже в 2025 г.¹

Дмитрий Нефедов, Иван Котенок, QNAP

Любая профессиональная и не только деятельность на работе или дома влечет за собой генерацию данных, будь то таблицы, рисунки, графики или картинки с котятами. Следовательно, если есть данные, то их нужно где-то хранить, и если их ценность чуть выше рисунков с котятами, то желательно организовать безопасное хранение. Вот тут и появляется необходимость в СХД. Если же принимается решение хранить информацию в облаке, то нужно помнить, что и сами облака размещаются на СХД. Следовательно, любая сфера, работающая с данными, является потребителем систем хранения.

Как и где оптимально хранить огромные объемы информации, полученные с камер видеонаблюдения и других систем?

Анна Балашова, Synology

Все зависит от существующей ИТ-инфраструктуры компании. Если соединение с Интернетом стабильное и скорость интернет-провайдера обеспечивает быструю передачу видеопотока, то можно воспользоваться облачными решениями для видеонаблюдения и хранить видеозаписи в облаке с возможностью просмотра прямо в облаке или скачивания. Этот вариант позволит избежать крупных затрат на приобретение аппаратных решений, их настройку, содержание, а также и возможного ожидания поставки необходимой модели в связи со сложившейся ситуацией с нехваткой компонентов.
Масштабирование возможно в любой момент после оплаты кредитной картой.
Если же у локальной сети есть ряд ограничений или конфиденциальные материалы не имеют права покинуть территорию РФ, то есть нет возможности воспользоваться облачными решениями, то выбор падет на NAS, так как зачастую NAS уже включает в себя и софт для видеонаблюдения, и хранилище большего объема, чем просто NVR. Клиенту удобно получать консультации по настройке и содержанию по "железу" и софту от одного вендора, при этом вопрос совместимости изначально уже решен сам по себе.

Сергей Платонов, RAIDIX

Здесь нет однозначного ответа. У всех своя история. Сейчас стоит рассматривать видеонаблюдение не просто как часть системы безопасности, но и как инструмент принятия бизнес-решений. То же можно сказать и о видеоаналитике. На мой взгляд, часть информации должна собираться и обрабатываться на граничных средах, а затем, после добавления необходимой метаинформации, передаваться в центральный архив. Центральный архив обычно строится на основе высокопроизводительных дисковых СХД на десятки петабайт со скоростью передачи информации в десятки или сотни Гбит/с. Часть информации из видеоархива можно передавать в более долгосрочные архивы, особенно если этого требуют регулирующие органы. Есть несколько подходов: можно использовать архивы на основе ленточных библиотек либо оптических накопителей On-Prem или задействовать облачные решения.

Дмитрий Огородников, СИТРОНИКС

Давайте представим, о каком размере данных может идти речь в отдельных системах видеонаблюдения. Например, в Москве установлено порядка 200 тыс. камер, которые объединяют системы подъездного и дворового видеонаблюдения, а также видеонаблюдения мест массового скопления людей. Если исходить из того, что при скорости 5 кадр/с и разрешении FullHD одна камера записывает в сутки около 4 Гбайт, то для всех камер Москвы потребуется до 1 Пбайт в день с оперативным доступом к полученным данным. Очевидно, что такие объемы информации нужно хранить в специализированных ЦОД с высоким уровнем резервирования и отказоустойчивости. При этом, поскольку стоимость хранения таких массивов данных достаточно высока, в системах видеонаблюдения Москвы оперативные данные хранятся всего пять дней на SSD-дисках с возможностью быстрого доступа и запроса архива видеозаписи.

Дмитрий Нефедов, Иван Котенок, QNAP

Нужно четко разграничивать, что с этой информацией будут делать дальше. Если задача – просто хранить "на черный день", то подойдут дисковые массивы на любых недорогих носителях, от низкоскоростных HDD до ленточных систем. Если с информацией будут работать и проводить аналитику больших объемов или потоков данных, тем более с привлечением AI, то однозначно потребуются твердотельные носители и мощные системы.

Каковы перспективы у облачных хранилищ? Могут ли они составить серьезную конкуренцию серверным решениям?

Анна Балашова, Synology

Облачные решения будут становиться все популярнее и популярнее для определенных групп потребителей, в первую очередь домашних пользователей и частных компаний.
Большое количество домашних пользователей уже хранят существенную часть своих данных в публичных облаках и доверяют таким решениям. Кроме того, объем хранилища, необходимый для домашнего видеонаблюдения, невелик и записи могут быть перезаписаны буквально на следующий день, если не было никаких инцидентов. Таким образом, плата за место в облаке будет невысокая.
Для частных компаний апгрейд ИТ-инфраструктуры в целом, и в том числе локальной сети, проходит обычно быстро, аллокация бюджета является более гибкой и законодательство не всегда предписывает определенный срок хранения видеозаписей, конечно, в зависимости от сферы деятельности. Поэтому облачные решения более привлекательны для них.

Сергей Платонов, RAIDIX

Конечно, облачные хранилища составляют серьезную конкуренцию серверным решениям.
В облаке очень удобно иметь систему резервного копирования. Уже давно все мы пользуемся облачными хранилищами для обмена файлами. Веб-контент тоже удобен для хранения в облаке – этому способствует сама архитектурная реализация облаков.

Дмитрий Огородников, СИТРОНИКС

Рынок облачных хранилищ развивается и в сфере потребительских сервисов, и в корпоративном сегменте. Это легко объясняется тем, что стоимость хранения данных для бизнеса в облаке зачастую ниже, чем на собственных серверных мощностях, а частным потребителям легче хранить свои данные в публичном облаке, чем задумываться над построением системы хранения у себя дома. Кроме того, в облачных хранилищах значительно выше сохранность хранимых данных.
Один из основных вопросов к облачным хранилищам – информационная безопасность хранимых и обрабатываемых данных, особенно в отношении тех, к которым государство предъявляет требования по их защите. К таким данным относятся персональные данные, данные государственных информационных систем, критической информационной инфраструктуры и банковская тайна. Требования регуляторов по информационной безопасности Российской Федерации зачастую перегружены использованием различных средств и методов защиты информации и, кроме того, устанавливают ограничения по одновременному хранению и обработке данных различных уровней или классов. Это приводит к тому, что, как правило, коммерческие центры обработки данных выделяют в своем облаке отдельный сегмент и проводят аттестацию по требованиям безопасности информации. Но это, в свою очередь, ведет к повышению стоимости хранения данных в защищенном сегменте и снижению скорости доступа к данным и их обработки. Поэтому в корпоративном сегменте еще долго будет использоваться гибридная модель хранения данных, при которой будут одновременно применяться и облачные хранилища, и локальная инфраструктура для определенных типов данных. Особенно это важно в банковской сфере.

Дмитрий Нефедов, Иван Котенок, QNAP

Перспективы хорошие, если речь идет не о критически важных данных и нет необходимости постоянно к ним обращаться и изменять их.
Многие вендоры используют облачные технологии для решения вопросов, связанных с доступом к устройствам, хранением баз обновлений и т.д. И опять же, если нет доверия к поставщикам облачных решений, всегда можно сделать свое частное облако.

Какие технологии, методы, приемы позволяют в настоящее время быстро искать накопленную в СХД информацию?

Сергей Платонов, RAIDIX

Большие возможности предоставляет объектное хранение, в рамках которого создается плоская структура с дополнительной информацией о данных, что дает ощутимые преимущества по сравнению с файловыми СХД.
Если говорить о работе над анализом данных, подчеркну важность добавления к данным метаинформации, причем делать это нужно максимально близко к месту появления данных.
Хорошей практикой на Edge-серверах становится тегирование и первичная обработка информации.

Дмитрий Огородников, СИТРОНИКС

Говоря о накопленных данных в 2021 г., мы прежде всего имеем в виду большие данные, которые объединяют огромные массивы неструктурных данных, имеющих различные источники происхождения, объемы и назначение. Существуют разные технологии и методы поиска и анализа больших данных, к которым можно отнести глубинный анализ, сплит-тестирование, предиктивный анализ, краудсорсинг и, конечно, машинное обучение (или, как его часто называют, искусственный интеллект). Технология машинного обучения активно развивается последние 10 лет, и немаловажную роль в этом сыграли поисковые сервисы, совершенствуя собственные сервисы анализа больших данных. Так, например, у компании Google в 2012 г. был облачный сервис BigQuery, который с тех пор сильно изменился и сейчас работает под брендом Google Bigtable. Наши поисковые сервисы также развивают направление анализа больших данных, например сервисы компании "Яндекс" с 2016 г. работают на собственном поисковом алгоритме "Палех".

Дмитрий Нефедов, Иван Котенок, QNAP

Большинство серьезных производителей уже давно озаботились этим вопросом, и у многих есть свои решения, начиная от алгоритмов поиска и заканчивая привлечением блокчейнов, AI и машинного обучения для решения данной задачи.

Кирилл Сорокин, Infinidat

За последние годы объем хранимой информации значительно вырос. Вызвано это не только планомерным увеличением классических наборов данных, но и в большей степени лавинообразным ростом неструктурированной и разнородной информации. Проекты Big Data – одна из самых актуальных задач в последнее время независимо от отрасли рынка.
Для оперативного доступа к нужной информации можно использовать подход "в лоб" – взять как можно более производительное "железо" и для начала разместить все данные на быстрых накопителях, в качестве которых могут выступать обычные или NVMe твердотельные диски. Вариант этот рабочий, но, во-первых, приличнее бьет по бюджету в сравнении со шпиндельными дисками, а во-вторых сохраняет ограничения производительности при масштабировании. Если ваши объемы ограничены несколькими базами данных, десятками терабайт, тысячами объектов, возможно, проблем вы и не увидите. А если объектов миллионы? Миллиарды?
Отсюда возникает второй подход – использовать умное распределение данных по быстрым и медленным носителям информации и понимать взаимосвязи между различными частями данных. Алгоритмы здесь могут быть внешними: берем много наборов недорогого медленного "железа", поменьше – дорогого и быстрого и распределяем данные между ними с помощью программного обеспечения. В каком-то смысле такой подход используют и программно-определяемые решения (SDS), и платформы вроде Hadoop. Альтернатива – наличие таких умных алгоритмов внутри СХД. Быстрым типом данных здесь могут выступать как те же твердотельные накопители, так и оперативная память или данные типа Storage Class Memory (SCM), что позволяет еще больше ускорить доступ к информации.
В алгоритмах размещения данных внутри СХД на протяжении последних лет также наметился тренд использования искусственного интеллекта. Большинство производителей систем хранения так или иначе начинают внедрять эти технологии в свои решения. Развитие искусственного интеллекта достигло такого уровня, что его применение дает реальный эффект: системы хранения непрерывно анализируют векторы активности данных и свое состояние, динамически адаптируясь к различным рабочим нагрузкам и заранее предупреждая администраторов СХД о возможных проблемах. При этом если обычно при росте объемов информации производительность систем хранения начинала деградировать, то для алгоритмов искусственного интеллекта это только плюс. Чем больше данных, тем больше накопленной статистики и выше вероятность предсказания, какие данные пойдут следом за изначально запрошенными.
Наиболее логичным подходом для ускорения доступа к инфраструктуре хранения данных является совмещение описанных вариантов.
Умные алгоритмы, безусловно, должны использоваться, но если бюджет позволяет их совместить с более производительным "железом", то эффект будет еще заметнее.

Как снизить риск потери данных в случае выхода из строя частей системы?

Анна Балашова, Synology

Риск потери данных может быть снижен за счет настройки отказоустойчивости системы. Это может быть, например, второй контроллер по архитектуре "активный – активный" или второе устройство по архитектуре "активный – пассивный". В первом случае простой составит пару секунд, во втором – пару минут. Решение остается за клиентом.
Если возможности создать отказоустойчивый кластер нет, то обязательной является настройка резервной копии. При этом необходимо понимать, что на восстановление из резервной копии потребуется некоторое время, в зависимости от того, как быстро сможет отреагировать системный администратор компании, и от объема резервной копии. Например, восстановить удаленный кем-то конкретный файл – дело пары секунд. А вот восстановление полностью виртуальной машины с диском на 2 Тбайт может занять пару часов.
Существует большое количество вариантов резервного копирования для разных частей ИТ-инфраструктуры компании. Можно настроить моментальные снимки для данных, хранящихся на NAS, которые будут сохраняться на другой NAS и могут быть восстановлены на NAS или определенном ПК. Кроме того, можно настроить резервное копирование для виртуальных машин, клиентов и других файловых серверов, а также таких SaaS, как Google Workspace и Microsoft 365.

Сергей Платонов, RAIDIX

Конечно, ни одна защита со стороны СХД не избавляет от необходимости делать бэкап.
А если говорить именно об СХД, то в контексте вопроса нужно рассматривать два типа архитектуры – Scale-In и Scale-Out.
В первом случае есть два контроллера, которые дублируют друг друга и между которыми происходит зеркалирование кеша, а общие диски, как правило, объединены в RAID. Так как современные диски растут в объемах, классические RAID уже не подходят. Способы повышения доступности данных заключаются в увеличении количества контрольных сумм (это реализовано, например, в RAID 7.3 и RAID N+M) либо в сокращении времени восстановления за счет декластеризации.
Что касается Scale-Out СХД, то здесь имеются два способа защиты – репликация данных между контроллерами либо Erasure Coding, при котором информация делится на отдельные части, а позже к ним добавляются контрольные суммы и происходит распределение по разным узлам.
В любом случае важно не забывать об элементарных вещах, таких как обеспечение бесперебойности электропитания.

Дмитрий Огородников, СИТРОНИКС

Традиционная технология, обеспечивающая сохранность данных при выходе из строя устройств хранения, – это RAID (Redundant Array of Independent Disks). Она объединяет в один логический модуль или виртуальный диск несколько физических дисков для повышения отказоустойчивости хранения и производительности при обработке данных.
В технологии RAID выделяются несколько уровней, которые определяют физическую конфигурацию жестких дисков и логику записи данных на диски. Основные уровни – RAID 0 (чередование, обеспечивает максимальную производительность) и RAID 1 (зеркалирование, обеспечивает максимальную отказоустойчивость), все остальные уровни образуются за счет различных вариаций RAID 0 и 1. Так, например, RAID 10 (1+0) совмещает в себе самое лучшее от первых двух, но для его создания необходимы минимум четыре диска, и при масштабировании системы хранения количество дисков всегда должно оставаться четным.
Технология RAID используется не только в промышленных системах хранения данных, где, как правило, реализуется в специализированном оборудовании на аппаратном уровне. Она также доступна в потребительском сегменте на домашних компьютерах. К примеру, операционная система Microsoft Windows на программном уровне поддерживает RAID 0, 1 и 5, начиная с Windows NT, а в процессорах Intel реализована технология Intel Rapid Storage Technology (Intel RST), которая может быть задействована современными BIOS для организации дисков в RAID-массив в домашнем компьютере.

Дмитрий Нефедов, Иван Котенок, QNAP

Это тот самый вопрос, которым задаются перед тем, как "дозреть" до приобретения СХД. Ответ на него универсален для всех производителей СХД: использовать RAID-массив при построении систем хранения, делать резервные копии или снапшоты системы, хранить информацию распределенно, в том числе и в облаке, чтобы не зависеть энергетически от конкретной электрической сети.

Кирилл Сорокин, Infinidat

Как правило, потенциальные сбои инфраструктуры хранения рассматривают в разрезе двух параметров: Recovery Point Objective (допустимая потеря данных) и Recovery Time Objective (допустимое время восстановления данных).
Допустимые значения этих параметров для бизнеса определяют выбор стратегии защиты данных.
В целом защита и снижение рисков потери данных состоят из нескольких ступеней:

1. Использование СХД максимальной надежности. Логика простая: если основная система, на которой располагаются данные, будет максимально надежно работать, это уже значительно сократит риски потери данных. Здесь стоит обращать внимание на аппаратную избыточность компонентов (контроллеров, дисков, сетевых интерфейсов и т.д.) и на так называемый показатель доступности СХД, измеряемый количеством девяток. Например, доступность СХД в пять девяток (99,999%) говорит о том, что в год допустим простой данных длительностью 365 х 24 х 60 х 60 х 0,001% = 315 с. Чем больше девяток, тем простой будет меньше. Аппаратную избыточность тоже стоит оценивать вдумчиво. Не всегда работает логика "чем больше, тем лучше".
   Например, одна СХД может обладать восемью контроллерами, но которые объединены попарно. Потеря одной пары в таком случае приведет к недоступности данных. Другая же СХД может иметь четыре контроллера, но все из которых равноправны, и поддерживать множественный отказ контроллеров. Тем не менее при глобальном сбое, например взрыве, пожаре, потопе и т.д., одна СХД не сможет обезопасить ваши данные, какой бы надежной она ни была. В таком случае на помощь приходит вторая ступень защиты.
2. Использование нескольких СХД на географически распределенных площадках. Размещая несколько систем в разных центрах обработки данных, можно защититься от сбоя целой площадки. Применение функционала репликации, регулярно копирующей данные или их изменения с одной площадки на другую, позволяет иметь две и более копий данных на разных системах хранения, минимизируя таким образом риски потери данных. Если в такой ситуации основная СХД выходит из строя, администраторы СХД, обладая другими копиями данных, могут вернуть информационные системы в рабочее состояние. В зависимости от параметров RPO и RTO применяются различные режимы репликации:
   - асинхронная (RPO>0, RTO>0);
   - синхронная (RPO = 0, RTO>0);
   - метрокластер (RPO = 0, RTO = 0).
   Однако, кроме аппаратных сбоев, существуют также программные и логические сбои и ошибки, вызванные человеческим фактором. Если повреждается основная копия данных, а изменения тут же отправляются и в другие копии, может возникнуть ситуация, когда все данные окажутся повреждены. К счастью, есть механизмы защиты и от таких сбоев.
3. Использование мгновенных снимков на СХД. Большинство современных СХД обладают функциональностью мгновенных снимков, которые представляют собой состояние данных в определенный момент времени.
   Снимки можно создавать вручную, можно автоматически раз в какое-то время или по заданному расписанию. При этом, пока мгновенный снимок не удален, у вас всегда есть возможность восстановить состояние данных на момент его создания. Таким образом, если возникла ситуация, когда в текущий момент времени данные повреждены, всегда можно откатываться к предыдущим состояниям до тех пор, пока мы не найдем рабочую копию.
   Особенно актуальной эта функциональность становится из-за растущего количества кибератак. Злоумышленники стараются зашифровать, заблокировать или удалить данные и требуют выкуп. Но, как правило, из-за специфики управления СХД доступ они могут получить только к актуальному состоянию данных, а не к мгновенным снимкам, которые помогут восстановить данные, пусть и не с нулевыми RPO и RTO.
4. Резервное копирование. Если мгновенные снимки потребляют дополнительное место на основной СХД и используются главным образом для оперативного восстановления к состоянию данных несколько минут, часов или дней назад, то резервные копии служат для более долгосрочного хранения данных (на протяжении дней, недель и месяцев) и располагаются на выделенных системах. Резервные копии – это уже не мгновенный снимок, так или иначе связанный с текущим состоянием данных. Это полностью независимая автономная копия данных. из нее едва ли получится восстановить данные быстро или, по крайней мере, так же быстро, как из мгновенных снимков, но повредить ее значительно труднее.
   Золотым стандартом резервного копирования принять считать стратегию Disk-to-Disk-to-Tape.
   Основная копия данных хранится на СХД, оперативные резервные копии – на дисковом устройстве резервного копирования для снижения параметров RPO и RTO, большее количество менее оперативных резервных копий – на более дешевых ленточных накопителях с более высокими RPO и RPO. Кроме того, копии, хранящиеся на ленточных накопителях, зачастую используются для соблюдения требований внутренних или внешних регуляторов, когда, например, определенная информация об организации должна храниться не менее определенного периода времени. Ленточные носители можно хранить в пыленепроницаемом и огнезащитном сейфе, обеспечивая их сохранность при любых внешних воздействиях.

Снижение рисков потери данных включает в себя все вышеуказанные пункты. Чем больше пунктов вы используете, тем ниже ваши риски.

Какие технологии будут определять вектор развития рынка систем хранения данных в ближайшие несколько лет?

Анна Балашова, Synology

Популярными трендами являются Edge Computing и гибридное облако, когда в компании существуют и локальные NAS, которые собирают информацию и отправляют ее в облако для обработки и анализа. Это особенно интересно организациям, где присутствуют крупные развертывания и необходим контроль и мониторинг большого количества СХД одновременно.
В гибридном облаке СХД выступает в качестве кеша, где хранятся "горячие данные", которые синхронизируются с облаком по алгоритму (вычисляет наиболее часто используемые данные) или по требованию. Такое решение будет интересно для компаний с многочисленными офисами, когда есть интенсивная коллаборация между определенными департаментами. например, отделы маркетинга делятся друг с другом интересными графическими изображениями для рекламы продукта или новым эскизом брошюры.

Сергей Платонов, RAIDIX

Почти во всех СХД появились NVMe-oF и NVMe-oTCP. Сейчас их используют только на All-Flash СХД, но постепенно они станут применяться и в СХД, основанных на HDD. Развиваются API для взаимодействия с оркестраторами, гипервизорами. Все большую роль играет автоматизация. К этому будут добавляться решения на основе Machine Learning для оптимизации работы СХД.
Что касается архитектур, сейчас идет переход от гиперконвергентных систем к дезагрегированным. Новые возможности здесь дают как раз NVMe-oF и NVMe-oTCP. Мы знаем примеры того, как наш партнер построил крайне экономически эффективную дезагрегированную СХД с производительностью более 100 Гбит/с для рынка HPC. Развитие Storage Class Memory и таких протоколов, как CXL, также поможет создавать эффективные дезагрегированные кеши. Лично у меня большую веру вызывает Computational Storage, когда часть вычислительных задач берет на себя СХД.

Дмитрий Огородников, СИТРОНИКС

Современные технологии, которые обеспечивают развитие систем хранения данных, – это программно-определяемые СХД, гиперконвергентные системы, технологии более плотной записи данных на жесткий диск. Но эти технологии обеспечивают количественное развитие СХД, то есть мы можем хранить больше данных и быстрее получить к ним доступ, но при этом технологии поиска и анализа данных остаются прежними.
Если заглянуть чуть дальше в будущее, я думаю, что качественному переходу в развитии систем хранения и обработки данных будет способствовать прогресс квантовых вычислений, где основной единицей хранения данных является не двоичный бит (два состояния или значения – 0 и 1), а кубит, который не ограничен только этими значениями и может принимать огромное множество промежуточных значений, находясь в их суперпозиции.

Дмитрий Нефедов, Иван Котенок, QNAP

Однозначно это Flash-хранилища. Стоимость хранения единицы информации падает, а надежность и долговечность самих дисков растет. многие вендоры ориентируются на рост популярности твердотельных носителей SSD и уже сегодня предлагают программные решения для продления жизни SSD-дисков, подключают AI к оптимизации хранения и поиску информации на них.

¹ https://www.seagate.com/files/www -content/our-stor y/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №6/2021