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हम जानते हैं कि डेटा व्यापार के लिए एक महत्वपूर्ण मूल्यवान संसाधन बनता जा रहा है। यह भी ज्ञात है कि दुनिया में उत्पन्न आंकड़ों की मात्रा तेजी से बढ़ेगी। लेकिन फिर सवाल उठता है: कंपनियां उन्हें कहां स्टोर करने जा रही हैं? इस उद्योग में नई प्रौद्योगिकियों के आगमन के साथ, ध्यान देने योग्य परिवर्तन होने लगे जो कॉर्पोरेट भंडारण बाजार को प्रभावित करेगा।

यह उम्मीद की जाती है कि निकट भविष्य में वीडियो सामग्री और विभिन्न सेंसर से एकत्र किए गए डेटा में तेजी से वृद्धि होगी। हाल के रुझानों से सूचना भंडारण और प्रबंधन के दृष्टिकोण में बदलाव आएगा। आईटी प्रशासकों और निदेशकों को भविष्य में होने वाले बदलावों के लिए योजना बनानी चाहिए और उनके लिए तैयार रहना चाहिए।

डेटा प्रबंधन मानकीकरण

प्रत्येक जिम्मेदार कंपनी अपने डेटा की क्षमताओं को अनलॉक करना चाहती है, लेकिन पहले उन्हें अधिक प्रबंधनीय बनाने की आवश्यकता होती है। इस मामले में, पारंपरिक उपकरण पृष्ठभूमि में फीका हो जाते हैं: सबसे पहले, उद्यम को शक्तिशाली उपकरण और सबसे मानकीकृत सूचना प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, कंपनियों को मौजूदा भंडारण प्रणालियों के प्रशासन को केंद्रीकृत करना चाहिए, यदि संभव हो तो आदर्श रूप से उन्हें एकल इंटरफ़ेस के माध्यम से प्रबंधित करें। यदि यह सार्वभौमिक रूप से व्याख्या किया जा सकता है तो डेटा को सॉर्ट करना, नियंत्रित करना और उपयोग करना बहुत आसान होगा।

दक्षता बढ़ाने, प्रशासन की लागत कम करने और त्रुटियों को समाप्त करने के लिए एक और प्रवृत्ति भंडारण स्वचालन है। उदाहरण के लिए, AI और मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले एनालिटिक्स अधिभोग का अनुमान लगा सकते हैं, अन्य स्टोरेज स्तर पर स्थानांतरित करने के लिए शायद ही कभी उपयोग किए गए डेटा को हाइलाइट करते हैं, और संभावित जोखिमों की पहचान करते हैं।

एआई फ़ंक्शंस (एआई-पावर्ड स्टोरेज) के साथ वैश्विक भंडारण बाजार की वृद्धि। मार्केट रिसर्च फ्यूचर के अनुसार,

बड़ी मात्रा में डेटा के प्रबंधन और विश्लेषण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग समाधान व्यापक होंगे। विशेष रूप से दी गई जटिलता और विभिन्न प्रकार के डेटा में वृद्धि जारी है।

हाइब्रिड स्टोरेज सिस्टम और टियर डेटा स्टोरेज (tiering)

कई कंपनियां ऑन-प्रिमाइसेस स्टोरेज और क्लाउड प्लेटफार्मों के संयोजन को पसंद करती हैं। जहां बड़ी मात्रा में डेटा तक तेजी से पहुंच की आवश्यकता होती है, वहीं SAN या अन्य स्थानीय प्रणालियों की आवश्यकता होती है। हालांकि, बैकअप और संग्रह के लिए क्लाउड अधिक उपयुक्त है। संसाधनों के वितरण को अनुकूलित करने के लिए, tiered भंडारण तंत्र का उपयोग किया जाता है, जो स्वचालित रूप से डेटा प्लेसमेंट के लिए इष्टतम स्थान निर्धारित करता है।

प्रयुक्त भंडारण प्रौद्योगिकियां - अभी और दो वर्षों में। स्पिकवर्क रिसर्च के पूर्वानुमान के अनुसार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और फास्ट डेटा स्टोरेज

एक अन्य प्रवृत्ति जो डेटा भंडारण समाधानों पर गहरा प्रभाव डाल सकती है, वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का विकास है। यहां, बड़ी मात्रा में जानकारी खेल में आती है, विशेष रूप से मशीन / गहन शिक्षण चरण में: मौजूदा डेटा को एआई सिस्टम द्वारा कुछ विशेषताओं की उपस्थिति के लिए जांचा जाता है, जो तब तदनुसार "प्रशिक्षित" होता है।

दुनिया में एआई भार के लिए भंडारण वृद्धि। स्रोत: IDC

हर जगह जहां GPU आधारित कंप्यूटिंग सिस्टम का उपयोग किया जाता है, AI एल्गोरिदम और अंतर्निहित भंडारण प्रणाली के बीच डेटा का तेजी से आदान-प्रदान महत्वपूर्ण है। अंततः, समान सिद्धांत यहां लागू होते हैं: आपको ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड स्टोरेज सिस्टम का सही संयोजन खोजने की आवश्यकता है।

तेज संचार के लिए स्थानीय डेटा केंद्र

क्लाउड प्रदाता तेजी से अपने कॉर्पोरेट बुनियादी ढाँचे को सबसे तेज़ कनेक्शन प्रदान कर रहे हैं। इस कारण से, नए डेटा केंद्र, जैसे Microsoft या अमेज़ॅन डेटा केंद्र, "उपयोगकर्ता के करीब" हैं। यह क्लाउड सर्वर के धीमे कनेक्शन के साथ समस्याओं को कम करने या कम से कम करने में मदद करता है।

यह छोटे क्षेत्रीय क्लाउड प्रदाताओं पर भी लागू होता है, जो कि एज़्योर डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर या AWS की तुलना में बहुत अधिक विकेंद्रीकृत हैं। उन्हें एक अच्छे इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता है, लेकिन छोटे स्थानीय डेटा केंद्रों की मदद से इसे प्राप्त करना आसान है। इस प्रकार के क्षेत्रीय प्रदाता लागत और प्रदर्शन के मामले में एक उचित समझौता हैं। वे बहु-बादल समाधानों के कार्यान्वयन में सार्वजनिक बादलों के लिए उच्च गति कनेक्शन के बिंदुओं के रूप में कार्य कर सकते हैं।

क्लाउड स्टोरेज सेवाओं का उपयोग करना - अभी और दो वर्षों में। स्पिकवर्क रिसर्च के पूर्वानुमान के अनुसार

बहु-बादल भंडारण

कई कंपनियां अपने स्थानीय बुनियादी ढांचे के साथ मिलकर कई सार्वजनिक क्लाउड सेवाओं का उपयोग करती हैं। यह डेटा को स्थानांतरित करने, माइग्रेट करने और सूचनाओं के लिए एप्लिकेशन के उपयोग को व्यवस्थित करने की प्रक्रियाओं को प्रभावित करता है। क्लाउड-रेडी स्टोरेज सिस्टम को कई क्लाउड प्लेटफॉर्म के साथ-साथ ऑन-प्रिमाइसेस प्लेटफॉर्म और क्लाउड के बीच डेटा पोर्टेबिलिटी प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बैकअप और रिकवरी समाधान नई आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए

भंडारण स्तर की संख्या में लगातार वृद्धि से बैकअप और रिकवरी प्रभावित होगी: खोये हुए डेटा की "पुनर्प्राप्त" पेटाबाइट्स गीगाबाइट्स या टेराबाइट्स की तुलना में बहुत अधिक कठिन है। यह समान रूप से संग्रह करने के लिए लागू होता है, हालांकि, निश्चित रूप से, यह प्रक्रिया बैकअप से पुनर्स्थापित करने की तुलना में कम महत्वपूर्ण है। अन्य कारक, जैसे कि स्मार्ट इंडेक्सिंग या मेटाडेटा स्टोरेज, यहां निर्णायक भूमिका निभाएंगे क्योंकि वीडियो सामग्री जैसे असंरचित डेटा की खोज को यथासंभव सरल बनाया जाना चाहिए।

उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटिंग - Midsize व्यवसायों के लिए

निकट भविष्य में, यहां तक कि मध्यम आकार के उद्यम भी एचपीसी समाधान के बिना प्रभावी ढंग से कार्य नहीं कर पाएंगे। यदि पहले उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग मुख्य रूप से विश्वविद्यालयों और राज्य के स्वामित्व वाले सूचना केंद्रों द्वारा की जाती थी, तो अब स्थिति बदल गई है। जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, एचपीसी समाधानों की आवश्यकता होगी जहां कंप्यूटिंग और सिमुलेशन अनुप्रयोगों के लिए बड़ी भंडारण क्षमता की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, बहुत जटिल गणनाओं वाले एक बड़े डिजाइन कार्यालय को तीन आयामी वस्तुओं की गणना और कल्पना के लिए ऐसे समाधानों की आवश्यकता होगी। इस प्रक्रिया में बड़ी मात्रा में डेटा शामिल होने के कारण, इस तरह के काम या तो बेहद समय लेने वाले होंगे या बिल्कुल भी नहीं किए जा सकते हैं।

एससीएम मॉड्यूल

डेटा संग्रहण उद्योग में नए रुझानों में उन्नत अनुक्रमण तंत्र और मेटाडेटा आवंटन के साथ-साथ एससीएम (भंडारण-वर्ग मेमोरी) मॉड्यूल के लिए वस्तु भंडारण शामिल हैं, जो बुद्धिमान फाड़ तंत्र का उपयोग करके जानकारी तक तेजी से पहुंच के लिए है। SCM ड्राइव के लिए धन्यवाद, देरी 50% तक कम हो जाएगी। रैम की गति के करीब प्रदर्शन के साथ गैर-वाष्पशील मेमोरी, बड़े डेटा सेट के प्रसंस्करण में काफी तेजी ला सकती है।

इसके अलावा, एसएसडी घटकों के रूप में फ्लैश तकनीक उद्यम के वातावरण में क्लासिक हार्ड ड्राइव को भीड़ देना जारी रखेगी।

एसएसडी और एनवीएमई

उत्पादकता बढ़ाने, प्रबंधन को सरल बनाने और सिस्टम बिजली की खपत को कम करने के लिए कंपनियां पारंपरिक HDD को ठोस-राज्य ड्राइव के साथ बदलना जारी रखेंगी। फ्लैश सरणियों की नई पीढ़ी स्वचालन और डेटा संरक्षण के अधिक उन्नत साधनों के साथ-साथ सार्वजनिक बादलों के साथ एकीकरण की पेशकश करेगी।

बहुत बड़े पैमाने पर, NVMe प्रोटोकॉल को तैनात किया जाएगा। डीएम सीरीज डिस्क एरे के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए लेनोवो के सरणी सरणी भंडारण पहले से ही NVMe- सक्षम भंडारण शामिल है।

DM7000F ऑल फ्लैश एरे बाजार का पहला उत्पाद था जिसने सर्वर से स्टोरेज के लिए फैब्रिक सॉल्यूशन पर एंड-टू-एंड एनवीएमई की अनुमति दी थी

PCIe SSDs PCI Express बस के माध्यम से जुड़े ठोस राज्य ड्राइव के लिए एक्सेस प्रोटोकॉल के लिए NVMe विनिर्देशन का उपयोग करके भंडारण प्रौद्योगिकियों के विकास में मुख्य रुझानों में से एक है।

दुनिया में आपूर्ति की जाने वाली विभिन्न प्रकार की ड्राइव की कुल क्षमता के विकास का पूर्वानुमान। स्रोत: IDC के

अनुसार, IDC पूर्वानुमान के अनुसार, 2021 तक NVMe और NVMe-oF कनेक्शनों के साथ फ्लैश एरेज़ बाहरी भंडारण प्रणालियों की आपूर्ति से सभी राजस्व का लगभग आधा प्रदान करेगा। विश्लेषकों का मानना है कि एनवीएमई-ओएफ में काफी संभावनाएं हैं, क्योंकि यह विनिर्देश अल्ट्रा-लो लेटेंसी के साथ अत्यधिक उच्च थ्रूपुट प्रदान करता है और कम-विलंबता कारखाने के साथ वितरित स्टोरेज सिस्टम बनाने का मार्ग प्रशस्त करता है।

प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, लेनोवो ग्राहकों के निवेश की रक्षा करने का इरादा रखता है, क्योंकि मौजूदा सिस्टम हार्डवेयर को बदलने के बिना नए प्रोटोकॉल का समर्थन कर सकता है। और लेनोवो एनवीएमई प्लेटफॉर्म इसका प्रत्यक्ष प्रमाण है। NVMe ड्राइव के साथ स्टोरेज सिस्टम डेटाबेस के साथ काम करने में अपने सर्वोत्तम गुणों को प्रदर्शित करता है, इसलिए, सबसे कम संभव विलंबता वाले अनुप्रयोगों को वितरित करने के लिए, DM7100 सरणी NVMe प्लगेबल ड्राइव का समर्थन करता है। यह IOPS में भंडारण प्रदर्शन को काफी बढ़ा सकता है और एक शक्तिशाली और स्केलेबल भंडारण का निर्माण कर सकता है।

अब, ज़ाहिर है, डेटा भंडारण उद्योग के लिए एक रोमांचक समय: भंडारण प्रणालियों की एक नई पीढ़ी पहले से ही खेल में प्रवेश कर रही है, और अगले नवाचार क्षितिज पर दिखाई दे रहे हैं। ये सभी बादलों, स्वचालन, साथ ही साथ प्रबंधन और डेटा प्रोसेसिंग कार्यों के अनुकूलन के साथ काम करने की तत्काल जरूरतों का जवाब बन जाते हैं।

कुछ भंडारण प्रवृत्तियों के लिए बाहर देखने के लिए