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數字經濟時代,高性能數據分析存儲迎來新機遇

數字經濟時代,數據已成為新的核心生產要素,其重要戰略資源地位和核心科學決策作用已日漸凸顯。數據潛能的激發,有賴于數據的采集、存儲、計算、管理和應用,其中,作為數據采集后進行處理的第一道關口,數據存儲無疑是數字經濟最重要的“底盤”。

海量數據爆發,數據存儲成關鍵

當前,數據呈現指數級增長,數據規模已經從之前的GB、TB、PB,上升到EB級、甚至ZB級。據Hyperion預測,到2025年,全球數據空間將增長到163ZB,這是2011年HPC產生數據16.1ZB的10倍。爆炸式增長的數據,哺育了數字技術發展和應用,但是同時也對計算和存儲提出了更高的要求。

在高性能計算(HPDA)中,計算、存儲、網絡三大部件缺一不可。以前,產業創新的焦點都在追求更高的算力。而隨著大數據、多樣性算力等相關技術的快速發展,高性能計算的重心開始從以計算為核心,向以數據為中心的計算演進;傳統HPC開始向高性能數據分析(HPDA)方向演進。據IDC統計,全球67%的高性能計算中心(HPC)已經在使用AI、大數據相關技術,HPC與AI、大數據加速融合,走向以數據密集型為典型特征的高性能數據分析HPDA時代。

HPDA時代下,各行業數據量迎來了井噴式增長。地震勘探從二維向三維的演進中,數據量增加了10-20倍;電影渲染從2K升級到8K的革命中,數據量增長16倍;衛星測繪領域,探測精準度由20米縮小到2米,數據量同比增長近70倍。

數據規模激增之外,業務模型復雜以及分析效率較低等挑戰,也都在呼喚著更高效率的存儲。

存儲作為數據的承載者,逐步成為推動HPC產業發展的新動能。然而,傳統的HPC存儲在混合負載性能、成本、跨協議訪問等多方面存在壁壘,無法匹配HPDA場景的需求。如何打破存儲性能、成本、效率的限制,充分釋放數據潛能,成為制約HPC產業升級換代的掣肘。

高性能數據分析存儲,加速HPC產業發展

當前,作為數據應用和數據分析的支撐平臺,以及科技強國的關鍵基礎設施,數據存儲已成為國之重器,在金融核心交易、新型油氣勘探、基因測序、自動駕駛、氣象預測、宇宙探索等領域發揮重要作用。數據的存儲與處理能力已經成為提升政府管理水平、提高企業經營效率、增強企業發展韌性的關鍵,數據存儲正成為加速數字化轉型的堅實底座。

新的產業變化以及數據存儲的重要地位,對高端存儲提出了新的挑戰,同時也在加速存儲技術的革新——從HPC部分場景向HPC/HPDA全場景擴展,存儲開始承擔起加速產業向“數據密集型”轉型的重任。根據國際權威分析師機構Hyperion Research 2020年針對HPC市場空間的數據顯示,數據存儲的增速第一,遠高于整體市場平均增速。

面對海量數據,存儲需要更加關注性能、存儲本身的數據處理能力、AI應用結合以及大數據等。高性能數據分析HPDA存儲應運而生,讓數據應存盡存、高效共享。顯然,高性能計算(HPC) 的發展,必須有與之相匹配的高性能數據分析(HPDA)存儲。

高性能數據分析(HPDA)存儲,能夠匹配各HPDA場景的高端存儲,可以讓基因測序、氣象海洋、超算中心、能源勘探、科研與工業創新、智能醫療、深度學習、人臉識別等數據密集型HPDA應用場景,在效率、品質、性價比等方面實現飛躍式提升。

值得注意的是,華為OceanStor Pacific系列下一代高性能數據分析(HPDA)存儲,可以高效應對超高密設計、混合負載設計以及多協議互通上的關鍵挑戰,推動HPC產業向數據密集型升級。目前已經成功應用于自動駕駛、基因測序、氣象預測、衛星遙感等眾多國內外高性能計算場景企業及機構。

存儲作為高性能數據分析的重要引擎,正全面釋放HPC的應用價值,驅動著HPC產業不斷進步,跨越“計算密集型”到“數據密集型”的鴻溝,持續推動人類社會繁榮健康發展。

責任編輯:Rex_10

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