Osmium存储分析师展望2026年及未来

Max Mortillaro和Arjan Timmerman于3月成立了专注于欧洲、中东和非洲地区的Osmium Data Group分析公司。他们在11月发布了数据保护Trendscape报告（Trendscape是该公司的旗舰市场研究文档）。现在Osmium即将发布一份专注于主存储的新TrendScape报告。我们就明年存储行业的发展向这家分析公司提出了一些问题。

独立对象存储供应商的未来

问：几乎所有文件系统供应商都支持S3，许多还支持英伟达的S3 Direct for Objects，您如何看待独立对象存储供应商的未来？

Osmium：我们认为关键在于实现方式的细节。虽然所有供应商都支持某种形式的S3协议，但它们可能不支持S3协议的所有扩展。其他要点涉及性能优化和并发多协议支持。这些对于需要基本对象存储功能的客户来说并不重要，但对于寻求优化对象存储解决方案的客户，我们认为独立对象存储供应商仍将继续存在一段时间。

我们可以考虑性能调优或容量优化的对象存储系统。这些系统几乎总是能够击败在其他功能（如文件和块存储）之上提供对象存储的通用存储系统。例如，小型部门使用案例或概念验证活动使用统一存储阵列提供的S3存储桶就足够了，但投入生产时可能需要转向专用对象存储系统。我们甚至遇到过客户故障排除的情况，某个特定应用程序无法从NetApp AFF S3存储桶正常工作，只有通过NetApp StorageGRID设备提供存储桶后才开始工作。

总结来说，统一主存储解决方案以及文件/对象存储会有一定程度的侵蚀，但我们不认为独立对象存储会完全消失。

HCI/虚拟机管理程序市场发展

问：HCI/虚拟机管理程序市场将如何发展？

Osmium：对我们来说，博通收购VMware从根本上改变了该领域的游戏规则，特别是当您看到VMware如今的状况时。VMware Cloud Foundation建立在原有SDDC愿景之上，但强制客户使用整个堆栈，无论他们想消费哪个部分，这显然是有代价的。

您可能认为Nutanix是显而易见的替代方案，但事情并不一定那么简单。定价并没有显著更具竞争力。您可能获得相似的价格点，也许能从堆栈中得到更多，但产品仍然是分割的。您需要自动化的附加组件、其他功能的附加组件，当您组装完整堆栈时，与VMware的成本差异并不如许多人期望的那样显著。

最终，从成本角度来看，我们认为这两种解决方案基本相当。还有其他不太知名的选择，声称更加开源，如在边缘领域表现出色的Scale Computing、Starwind或Stormagic，以及HPE、Sanfor或戴尔等大型解决方案提供商。

如果您想优化空间，并且希望有一个紧密集成的计算和存储堆栈，具有简单的部署和操作，HCI仍然有意义。

使用全闪存阵列甚至入门级混合阵列，今天您可以实现类似甚至更好的效率。我们考虑的是Pure Storage或NetApp等供应商的低端系统，这些系统对于中小企业和中端市场使用来说已经绰绰有余。在该模型中，您可以避免深度锁定在VMware或Nutanix生态系统中，并且可以运行替代虚拟机管理程序，无论是Xen、Proxmox还是其他产品。

我们的结论是，我们不会说HCI已经开始走向终结，但我们正在质疑它对未来的相关性。运行这样的堆栈仍然有价值，但现在有更好的方法以更高效的价格点提供基础设施。

传统关系型数据库管理系统支持AI需求

问：您如何看待传统关系型数据库管理系统发展以支持AI大语言模型和智能体需求？图数据库技术的知识会发挥作用吗？

Osmium：我们坦率地说，我们不是这些技术的专家。话虽如此，我们确实认为，如果您试图扩展传统技术来支持根本上新的或不同的东西，您可能会遇到问题。

我们可以想象某种形式的网关或代理层，试图弥合差距，允许传统系统和更新的AI驱动技术相互交流。我们没有完美地描述这一点，但想法是一种位于两者之间的桥接技术。

那么问题就变成：您为什么首先希望这些系统相互交流？我们想到的唯一真正原因是我们称之为企业IT中的分层现象。新技术往往作为现有技术的层次添加，但下层不会消失。它们只是不断积累，几乎像实验中的地质层一样。这通常是企业技术的演进方式。

从我们的角度来看，如果您今天正在实验AI和大语言模型，使用原生工具、向量数据库、专门构建的平台等可能更有意义，而不是试图改造某些古老的东西。我们可以理解为什么一些供应商可能推动传统扩展，并通过向那些不一定有明确理由需要它们的组织销售来赚取大量资金。

话虽如此，这种集成可能确实有有效的商业用例。我们只是觉得没有很好的位置给出明确的答案。

存储系统管理界面发展

问：您如何看待存储系统管理界面的发展？全局命名空间、集群管理和AI性能/安全工具会成为基本要求吗？自然语言界面如何引入AI智能体技术？

Osmium：这是一个非常有趣的问题。我们即将发布专注于主存储的新TrendScape旗舰市场研究文档。您提到的许多方面，如全局命名空间、集群管理和运营工具，都明确是评估标准的一部分——我们承认它们超出了主存储的范围。

从全局命名空间和集群管理开始：我们认为全局命名空间在现代存储系统中是必不可少的。您希望在整个组织中全局查看和管理数据，因为这带来的好处，无论是围绕数据管理、运营可见性，还是压缩和重复数据删除等效率。

集群管理同样重要，它直接与安全性等其他关键方面相关。数据安全态势管理需要嵌入到集群管理中。您需要了解整个存储平台的环境、健康状况、性能、配置和安全态势的完整状态。

供应商还应该提供默认安全的系统。这意味着开箱即用的合理、强化配置，而不是依赖客户后来"做正确的事"。管理员需要将他们的存储环境视为单一的生命体，而不是孤立的系统。这种端到端的可见性在处理恶意软件、勒索软件或其他安全事件时尤其重要。

关于AI性能和AI安全工具成为基本要求的问题，我们认为还没有完全到达那里。一些供应商已经实施了基于机器学习的功能相当长的时间，在某些情况下，它们工作得很好。然而，有一种倾向是将一切都标记为"AI"，就像过去一些用于分析的基本统计方法被重新包装为机器学习一样。所以，这里需要一些现实主义。

至于自然语言界面和AI智能体，我们认为这是不可避免的，我们的期望是这些系统将在受限或带外模式下运行。一些供应商已经在相邻领域（如数据保护）这样做，管理员可以与聊天机器人式的大语言模型交互。在存储中，这可能意味着对性能指标、健康数据、集群状态和类似遥测的只读访问。这些系统可以帮助管理员查询数据、比较状态、识别趋势并协助故障排除。其中一些今天已经存在。

我们仍然持怀疑态度的是，允许这些界面在环境中执行实际操作。首先，存在信任问题。考虑到今天一些大语言模型输出的质量和不可预测性，让这样的系统直接修改生产基础设施将是一个大胆的举措。我们已经看到了现实世界中约束不当的AI驱动自动化造成严重损害的案例，包括意外删除生产数据库。

我们很难想象许多首席信息官、首席技术官或IT主管会批准一个自然语言输入可以触发删除文件系统、卷或数据集等破坏性操作的系统。这与数据不变性和风险管理的核心原则相冲突。

第二个主要担忧是安全性。如果管理员可以通过AI层与基础设施交互，整个堆栈需要端到端保护。任何薄弱点，无论是身份验证、授权还是实现，都可能被利用。攻击者可以通过AI界面本身操纵或绕过控制。即使有多因素身份验证等强措施，糟糕的实现也可能使AI层成为攻击向量。

由于这些原因，我们不认为完全自主的、执行操作的AI界面会很快在存储管理中成为主流。

高端单体阵列技术发展

问：高端单体阵列技术（戴尔PowerMAX、IBM DS8000、联想Infinidat）将如何发展，是否能够抵御横向扩展、多控制器节点、中端存储的侵蚀？

Osmium：我们的观点是，这更多是信任和买方信心的问题，而不是技术侵蚀的问题。这直接关系到这些系统所针对的客户类型和行业。

毫无疑问，横向扩展存储架构已经显著成熟。经过几年的市场分析，很明显许多横向扩展系统是可大规模扩展的、提供强劲性能且稳健可靠的。

阻碍它们真正侵蚀高端单体阵列的不是能力，而是信任。当组织部署这些架构时，无论是软件定义还是完全产品化的设备，决策很少是纯粹技术性的。在高度监管和风险规避的行业，如金融服务，对风险的容忍度极低。

在这些环境中，决策者倾向于支持"安全的选择"。很少有决策者想要被记住为做出后来失败的大胆架构决策的人，特别是在监管审查和经济处罚是真实存在的部门。

因此，虽然客户可能决定与特定供应商的关系不再理想，他们可能会寻找IBM或Infinidat等替代方案，但仍然留在已建立的高端、企业级验证的细分市场内。突然转向根本不同架构的可能性相对较低。

我们确实看到在经历更广泛转型的组织中更愿意改变，例如，那些构建更多云原生应用程序或从根本上改变设计和运营IT方式的组织。在这些情况下，架构转变本身创造了考虑包括横向扩展设计在内的新方法的空间。

总的来说，我们认为这将是一个渐进的演进。高端单体阵列仍有美好的年月在前面。它们将继续受到挑战，但替换不太可能，因为信任和风险容忍度，而不是技术，仍然是主导因素。

VAST的DASE架构理念传播

问：VAST的DASE架构理念正在传播。见证了HPE Alletra MP、NetApp专注于AI的ONTAP开发，我认为还有戴尔的PowerScale Project Lightning。您如何看待主流横向扩展/集群双控制器存储系统的发展？用户将如何受益？

Osmium：我们将VAST Data的分解共享一切架构视为真正创新的方法，并为此称赞他们。我们现在看到类似想法出现在其他地方的事实是对这些架构原则的验证。

当您将这些架构与更主流的解决方案（如双控制器存储系统或传统横向扩展集群）进行比较时，它变得有趣。最终，这归结为用例：数据量、预期增长以及您试图优化的内容。

如果我们考虑非常大规模的部署、大容量环境，可能在机架规模，已经有在受限外形因子内扩展得很好的解决方案。即使这不是完美的比较，Infinidat等系统可以在单个机架内提供非常大的容量，具有成熟的内部控制器和互连架构。从客户的角度来看，您真的不需要担心内部结构；最重要的是外部连接。

其他主流供应商也是如此。对于分解共享一切架构，您需要更仔细地考虑规模和外部依赖性，如连接性。这些设计在您谈论多PB环境及以上、数十PB、数百PB，甚至可能EB级部署时真正开始发光。

有明显的好处。独立于计算扩展存储、分离数据和元数据以及避免不必要的节点添加的能力可以提供更好的效率，理论上更低的$/GB（或者，也许更合适的$/PB）。但总是有权衡。您还需要了解这样的架构转变如何影响成本、复杂性和运营。

因此，在用户受益方面，主要优势是更灵活和高效的扩展。但这种受益是否实现很大程度上取决于规模、工作负载和组织背景。这不是通用答案，对于许多环境，更传统的横向扩展或双控制器系统将保持完全充足。

这不是完美或绝对的答案，但这是我们的诚实看法。

Q&A

Q1：VAST Data的DASE架构有什么特别之处？

A：VAST Data的分解共享一切架构（DASE）是一种真正创新的方法，它能够独立于计算扩展存储、分离数据和元数据，避免不必要的节点添加，从而提供更好的效率和更低的成本。这种架构在多PB甚至EB级部署中表现最佳。

Q2：HCI超融合基础设施还有前景吗？

A：HCI仍然有价值，特别是在需要优化空间和紧密集成计算存储堆栈的场景中。但随着全闪存阵列和入门级混合阵列效率的提升，以及博通收购VMware后定价策略的变化，HCI的未来相关性正在受到质疑。

Q3：AI智能体技术会如何影响存储管理？

A：自然语言界面将不可避免地来到存储管理中，但主要以只读模式运行，帮助管理员查询性能数据、比较状态和故障排除。考虑到信任和安全问题，完全自主的执行操作的AI界面短期内不会成为主流。