当前智能IT的创新
正呈现出蓬勃发展之势
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当前，数字经济在中国获得了长足进步，并驱动着算力快速进化。为此，智能IT的创新也呈现出了前所未有的蓬勃之势。
从智能存储中枢发布到现在，新华三集团持续强化存储融合AI的创新，将AI存储全面赋能到场景化应用，并在集中式全闪阵列与分布式全闪存存储领域抢先一步，带来了新的行业市场冲击力。
就在不久前，新华三集团正式签署新的战略销售协议，双方将继续展开全面合作，双方的全球战略商业伙伴关系也将继续保持，携手为中国及海外客户提供最佳的数字化解决方案及服务。
全球存储观察分析认为，当前AIGC这股大风一吹，带来了AI原生存储的革新。可以这么说，未来企业级存储行业的发展，就看谁能在AI原生存储领域实现突破性的创新了。唯有创新使能，才能在本就竞争激烈的企业级存储市场获得更多的发展机会。
不一样的创新，架构+体验+价值，
首次实现“三位一体”重构
新华三为何能很快实现面向AI原生存储的“三位一体”重构？其中的关键在于新华三长期坚持技术研发，坚持创新发展之路，每年研发投入在公司营收占比中居于业界前列。
新华三集团副总裁、计算存储产品线总裁徐润安表示，把握AI时代新机遇，新华三集团有着自己的使命，加速IT基础设施的技术创新，全面助推智能产业变革，生逢其时，机不可失，时不我待。
- 新华三集团副总裁、计算存储产品线总裁 徐润安
重构，这个词被业界厂商使用频繁，公有云厂商谈重构希望一切都在云上，企业级IT厂商谈重构希望技术架构有新的改变。然而，这次新华三集团携手HPE带给了大家不一样的创新重构。新华三集团实现面向AI原生存储的“三位一体”重构最大的亮点，就是重构存储底层架构。
大家熟知，全闪存存储的创新，早已成为了企业级存储整体市场继续增长的强大推动力。新华三集团在全闪存领域不断努力，率先发布业界首个面向关键业务的全局解耦架构全闪存储，势必会在全闪存市场下一步的角逐中赢得更多发展机会。
重构存储架构，在这之前业界时有所提，但技术创新不是十分明朗。实现全局解耦架构，新华三集团明确了重塑架构的真正目的。
从基础式存储、功能性存储发展到智能化存储，新华三集团的企业级存储产品经历了长期的市场实践与打磨，要满足更为灵活的企业用户需求，走向重构架构之路成为存储历史发展的必然。
之前业界谈得最多的存储解耦便是SDS软件定义存储的概念，据新华三集团存储产品线总经理兼首席产品经理关天舒介绍，全局解耦架构实现了几大创新解耦，一是控制节点和容量节点的解耦，控制器与存储节点解耦的好处十分明显，企业用户可以按需扩展，根据实际工作负载的业务需求变化来配置个性化的存储容量与存储性能。
二是纵横扩展的解耦，全局解耦架构实现了无限制的横向、纵向拓展，满足企业用户从小规模到大规模更为灵活的扩展需求。
三是协议的解耦，采用多协议硬件体系，实现块存储、文件存储的灵活性和高性能。让协议孤岛消失，这是AI原生存储的必然发展趋势。未来将进一步解决协议孤岛的挑战，协议与存储节点不再绑定，存储池里面存储节点对应存储协议可以灵活选择，凭借AI更强化的功能，自动化实现用户存储协议更灵活的匹配，提升存储应用效率与价值。
- 新华三集团存储产品线总经理兼首席产品经理 关天舒
实现重构存储架构的最终目的，必然是要为存储用户带来存储体验的重构。
当前对于百行百业最重要的归根结底还是数据，既然企业数据最重要，那么让存储架构的创新来突出数据为先的重要性也是顺理成章的事情了。
数据为先，应用为要。数据最终要为应用服务，再好的存储架构也是要为企业上层应用服务。而最受企业用户青睐的莫过于高性能、高可靠、好管理，以及实现更低碳排放的绿色存储。
基于架构重构的底层创新，新华三集团携手HPE为业界用户带来了全新的存储体验重构，在极致性能、极致可靠、极简管理和绿色低碳上表现“出色”。好马配好鞍，才能跑得欢。全新一代智慧存储既然支持端到端NVMe、PCIe 5.0这样的好马，自然少不了配上RDMA等全新硬件这样的好鞍，带来极致性能体验，实现更快速的数据传输能力，更好的数据处理能力，让企业用户说好才是真的好。
无论是分布式存储还是集中式存储，高可靠性是用户体验的最高准绳。集中式存储采用全活冗余架构实现高可靠性，与此同时采用智能风险预防和主动故障处理，让故障风险降到最低。分布式存储采用100Gb存储网络的内部互联，SOM芯片软硬件实现紧耦合故障切换，实现可以媲美集中式存储的可靠性极限。
智能存储中枢经过进一步优化升级，实现AIOps智能管理，不仅业务模型分类可以自动匹配相应存储资源，而且一个平台管理所有资源，用户可以随时随地访问。
此外，一切绿色低碳的功能设计都是发展大趋势，新华三携手HPE进一步将存储密度提升，降低整体机柜空间与功耗，而且通过AI加持，让存储系统整体能耗降低，实现更优的整体PUE值。
说到这里，面向AI原生存储的“三位一体”重构，架构重构与体验重构本质上都是为了实现价值重构。以实现数据价值为目的的存储厂商，才是负责任的厂商。基于架构重构、体验重构与价值重构的叠加效应，新华三集团在重构中破局，凭借高效、可靠、极简、绿色的存储解决方案，让新一代智慧存储适配AI场景的个性化需求，打造坚实的数据底座，让客户业务永续发展，充分释放数据价值。这一切，都预示着革命性的AI原生存储将为企业用户带来AI创新活力的释放。
聚焦NVMe全闪，AI原生加持，
分布式与集中式一样都不能少
全闪存阵列的发展，早已彰显了其持续的生命力与顽强的市场冲击力。在中国企业级存储厂商中，全闪存阵列占据了明显的市场上风，从占据市场半壁江山的地位走向更高的顶峰。由此可见，对全闪存存储创新的重视，就是对市场竞争的重视，对未来发展的重视。
- 智慧存储新品发布会现场
纵览存储行业的发展全局，在一定意义上，专注企业关键能力就是专注用户的刚需。HPE全球副总裁、中国区董事总经理朱海翔表示， Alletra MP重构企业关键能力，作为新一代的存储系统，已经从AI智能运维演进为AI原生运行。
- HPE全球副总裁、中国区董事总经理 朱海翔
事实上，新华三在七年前已经开始实践人工智能技术在存储领域的应用。基于用户应用和业务以及实际使用习惯，新华三结合产品特点打造出了一系列AI模型，能够帮助用户高效解决性能、运维和故障等日常问题。新华三每一台存储设备里都集成了4000个探针实时观测设备运行状态，积累下来的AI数据也会反馈给服务和研发部门，让AI进行自我学习。
可以说，从七年前新华三已经把AI原生能力作为存储的天然技能，而不是仅仅作为一个小工具。正是基于这样的AI 原生变革，Alletra MP才得以成为颠覆性的AI原生存储，可以匹配AI各种应用和需求，做到100%系统可用性，可以帮助客户节省98%的运营时间，并带来2倍以上的存储性能，让企业数字化转型以“数据为先”的战略概念实现了真正的落地。
新华三将分布式全闪新品H3C UniStor X10000 G6的优势概括为海量、可靠、融合、流动、极速、效率，进一步增强了高速缓存聚合、纠删码满条带写、智能存储预读、全局重删压缩以及智能分层存储等多项管理功能，特别适用于医学科研、AI绘画、自动驾驶等AI场景下的混合负载性能需求。
对此，新华三集团存储产品线产品总监张颖补充道，新一代X10000中的X18000 G6，是一款全新分布式智能融合存储。在2U空间内将4个分布式全闪节点放在一起，增加了诸多集中式存储有的特性，比如针对硬件的自动监测，当侦测到硬件损坏时，可以做到快速切换和快速故障恢复，这是传统的分布式存储没有的功能，因此可以将其定义为具有一定集中式特性的分布式存储也毫不为过。
在谈到全闪存未来的发展之时，HPE中国区存储产品部总经理张楠分析指出，随着AI融入存储越来越紧密，越来越细致，越来越深入，全闪存以及整个企业级存储系统也将从以往严格区分分布式与集中式的传统架构意识中得到解脱，随着企业用户AI应用进一步强化与广泛，存储架构也将因AI变得越来越模糊。
可谓，兵无常势，水无常形。分久必合，合久必分。这一切的变化，皆源自于用户需求变化的驱动，以及存储技术持续的创新使然。以创新应万变，坚持技术架构、用户体验、数据价值实现“三位一体”重构的道路，新华三集团变革企业级存储格局的信心与雄心值得关注。
未来的存储到底是什么样子，谁又能真的说得清呢？
小结：
面向下一个存储十年，
一步抢先，更要步步抢先
十年弹指一挥间。
十年前的存储阵列和当前最新的集中式全闪阵列Alletra MP、分布式全闪存储H3C X10000 G6必然不能相提并论。在彰显存储技术创新日新月异的同时，也让大家看到了AI融合加速存储行业创新的事实。
现在，新华三集团携手HPE智慧重构，抢先一步将AI原生存储推向了行业发展的新风向。
面向下一个存储十年，企业级存储沿袭着这条AI原生存储之路，也将迎来更多的发展机遇。
新华三集团副总裁、计算存储产品线总裁徐润安分析指出，当前产业智能化和智能产业化进入高速发展期，计算、存储、网络等IT基础设施的创新必然在加快，新华三集团一如既往的夙愿，就是致力于满足百行百业数字化解决方案的全面需求。
为此，帮助企业用户专注自身的业务创新，将底层基础架构的事情全权交付给新华三集团来支持，这成为了新华三集团赋能百行百业数字化转型与升级的一贯使命。在“内生智能 · 成就智慧”的全新IT战略发展道路上，新华三集团凭借自己在技术、产品、方案与服务等多个领域的长期积累与优势，持续为企业用户的AI发展注入全新的发展动力。
下一个存储十年，新华三集团将延续存储创新的能力，一步抢先，更要步步抢先，为企业用户带来更智能、更灵活、更云化的全新升级。在始终如一地坚持云智战略的道路上，新华三集团将会聚焦集中式全闪存与分布式全闪两大流派的融合创新，又将会诞生怎样的新物种，革命性的AI原生存储又将会呈现出怎样的新突破，值得期待。（by Aming）
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