實際上，很多問題很難被發(fā)現(xiàn)，很多時候用戶會說：存儲運行平時看著挺健康的，無論壓力大還是小，運行覺得還可以，但總覺得慢，與當(dāng)初測試性能相差很大，也不知道問題出在哪里。這是因為很多問題是表象的，可能你的訪存壓力并不大，但延時很高，也許就是成千個虛機中的一個出現(xiàn)了IO沖突或者錯誤，影響了存儲的FirmWare，一個虛機帶壞整臺存儲，性能急劇下降。但是要想定位故障，對用戶來說就太難了。

人工智能模型給存儲帶來的好處也是在過去幾年，所有用過HPE主存儲產(chǎn)品的用戶會有一個體驗， 3～5分鐘就可以直接看到這臺存儲過去3～6個月，甚至一年時間存儲性能的高峰和低谷，你可以看到這臺存儲設(shè)備為什么性能這么差，是磁盤的問題、端口的問題？還是存儲交換機的問題?甚至應(yīng)用的問題?我們都可以透過存儲AI第一時間去發(fā)現(xiàn)過去發(fā)生的問題。

存儲總是在背鍋，一說數(shù)據(jù)慢業(yè)務(wù)慢，總覺得是存儲的問題。我們發(fā)現(xiàn)60%以上的問題，其實都不發(fā)生在存儲端。所以通過AI，我們可以解決很多這樣的一個情況。

今天的演講重點是存儲硬件重構(gòu)，他有幾方面含義。

第一個含義就是架構(gòu)，我們在未來產(chǎn)品上做了一個新的架構(gòu)上的重構(gòu)。

第二個是用戶體驗重構(gòu)，用戶的存儲擴容、升級、運維，這種體驗已經(jīng)完全不再像過去了。

第三個是重構(gòu)價值，有很多方面的因素，如綠色環(huán)保、降低投入等，這都是我們在承諾上要做的事情。

Alletra MP是存儲重構(gòu)的代表性產(chǎn)品, 我們叫AI原生存儲。

為什么是AI原生？

剛才我講到在過去七年，我們積累了大量經(jīng)驗在AI上面，所以在我們的控制器上，就集成了全球所有用戶的使用習(xí)慣。這個習(xí)慣是植入到控制器里面的。隨著FirmWare升級，用戶就可以拿到最新的全球用戶的使用習(xí)慣。這樣做最大的好處就是：我不需要聯(lián)網(wǎng)。大家總覺得你要做AI, 是不是要聯(lián)網(wǎng)？確實如果你可以聯(lián)網(wǎng)的話， AI效果會達(dá)到更好。但如果你不能聯(lián)網(wǎng)，我們一樣可以做這件事情，他會根據(jù)你的IT環(huán)境提煉出來最適合的性能、最適合的兼容性。

Alletra MP有三個重點的內(nèi)容：

第一個是百分之百可靠性承諾。我們可以跟用戶簽署協(xié)議，承諾百分之百系統(tǒng)可用性，如果沒有達(dá)標(biāo)，我們會有相應(yīng)的賠償。

第二相對于上一代產(chǎn)品，我們有兩倍的性能提升。

第三管理時間減少98%。

這幾個數(shù)字，尤其是最后一個數(shù)字，大家可能覺得比較夸張，但這卻是通過人工智能計算出來的，沒有人工智能和有人工智能的差異就是這么大。

那么，話題回到架構(gòu)重構(gòu)的問題。

大家都知道傳統(tǒng)存儲主要是為了追求穩(wěn)定性，但在靈活性、擴展性以及管理性，都沒有軟件定義存儲那么的自由。對此，我們在這一代的產(chǎn)品上，強調(diào)的是流動的控制節(jié)點，固定的數(shù)據(jù)空間。對此，怎么理解呢？

無論我們做SAN存儲、對象存儲，還是文件存儲，使用Alletra MP，你的計算節(jié)點是可以任意擴展的， 但存儲資源可以不動。要知道，很多時候的用戶需求，不過是增加一個新的存儲協(xié)議，或者更好的存儲性能，這種情況下，為什么我還要追加存儲空間呢？

Alletra MP是一個完全存算分離的架構(gòu)，好處就是更靈活、投資成本更低。用戶可以一個節(jié)點為單位追加計算單元，而存儲空間完全保持不變的，任意節(jié)點損壞，都不會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，可靠性更高。目前，Alletra MP節(jié)點之間相對獨立，但又完全關(guān)聯(lián)起來，也就是說，A節(jié)點數(shù)據(jù)發(fā)生問題，需要切換應(yīng)用，它可以按照A節(jié)點資源去進(jìn)行切換。

Alletra MP作為天生AI存儲，可以知道其每個節(jié)點的性能天花板在哪里，到目前為止，業(yè)內(nèi)只有Alletra MP可以做到這一點，用戶可以清楚的知道：性能消耗是30%，還是50%。如果有一臺節(jié)點出現(xiàn)問題，這個節(jié)點里的一部分資源會切到B節(jié)點，另外一部分資源會切換到C節(jié)點，系統(tǒng)會平衡接管節(jié)點上的資源，這是一個被AI賦能的切換。所有事情都交由人工智能后端處理，去幫助用戶解決問題。

目前應(yīng)用市場發(fā)展都在看新的協(xié)議，包括NVMe、人工智能大模型等。我覺得大語言模型的出現(xiàn)，市場更加關(guān)注的是算力，但是我相信，存儲的存力會變成下一波的剛性的需求。預(yù)計明年下半年，HPE也會有新產(chǎn)品和新協(xié)議出現(xiàn)，我們相信存儲市場會迎來一個爆發(fā)期。

到那個時間點，我們的AI，我們的全新產(chǎn)品，包括架構(gòu)重構(gòu)，都可以幫助到用戶，為用戶提供一個更好的產(chǎn)品和解決方案。

songjy