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毫秒级响应抗勒索、全栈适配混合云!IBM新存储产品线要破解企业三大共性难题

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来源:市场资讯

(来源:智东西)


智东西

作者 程茜

编辑 心缘

智东西4月27日报道,上周,IBM在2026存储媒体沟通会上透露,该公司第一季度发布了全新FlashSystem存储产品线,将其升级为AI驱动动态存储,搭载自研第五代FCM闪存模块与FlashSystem.ai智能体,通过智能化的数据保护与运维能力,在保障存储设备可靠与安全的同时,降低人工管理负担。

存储产业目前面临存储硬件供应链紧张,非叠瓦式硬盘交付周期长;大模型赋能网络攻击,勒索威胁升级,企业安全防御要求升级至秒级响应;企业普遍遭遇网络攻击、电力限制、运维薄弱、AI转型刚需、成本高昂等几大共性难题。

基于此,IBM存储提供了从边缘到核心再到多云环境的全栈解决方案,覆盖数据智能存储、混合云架构与数据弹性保护等关键场景,助力企业在复杂环境中实现数据安全与高效运维。

一、存储产业面临三大共性挑战,IBM亮出高性能数据服务平台

IBM大中华区存储事业部总经理吴磊分析了当下存储产业面临的三大共性挑战。

首先,AI进入全面落地期,从大模型训练转向推理为主,再加上边缘侧大模型可在手机端运行、AI应用迭代速度极快,催生了海量数据需求。其中,企业数据从TB、PB级跃升至EB级,非结构化数据占比超60%,智能汽车等场景实时产生TB级数据;其次,供应链严重紧张,企业级存储中尤其非叠瓦式硬盘交付周期很长,硬件采购压力剧增;最后,黑客用大模型加速勒索攻击,使得企业的安全响应需从周、月级提升至秒、毫秒级。

IBM的解决方案是让AI工厂负责从头到尾处理AI数据管道,涵盖从最低阶段的数据准备、分布式训练、模型适配到推理,让数据在这些环节流动。

下图中间就是IBM端到端稳定的数据服务平台:


其中的高性能并行文件系统可以在千卡、万卡、十万卡集群中最大化GPU利用率,保障数据快速落盘,避免算力浪费。

分层存储架构包括高性能层和长期归档层。高性能层为闪存、高端存储,支撑训练、推理;长期归档层采用磁带存储,可靠性比硬盘高3~4个数量级,可安全存储30年,兼容量子安全加密。

CAS可以减少数据拷贝,自动感知数据更新,降低安全与网络成本,保障数据一致性。


吴磊谈道,他们的核心是让AI走向数据,而不是数据走向AI。


二、给存储设备内置智能体,四大核心功能减少人工运维

IBM中国区存储业务总经理金鑫提到,针对企业面临的存储挑战,IBM今年第一季度发布了新一代Flash产品线,该产品线实现从传统被动反应式存储升级为AI驱动的动态存储。在新一代闪存系统FlashSystem产品中,IBM引入了智能体FlashSystem.ai、以及第5代FCM(FlashCore Module)。

IBM自研的FCM,相当于为每块NVMe盘都内置了一颗专用处理芯片,其原生支持硬压缩、除重、加密,且硬盘脱离设备后数据无法读取,安全性较高。

该模块的核心优势是,能通过硬件压缩做到1:5高压缩比,100GB物理容量可等效扩容至500GB,并且压缩、减重等运算由盘内芯片独立承载,开启压缩不会影响存储性能,基于此其能适配存储容量高速增长需求,降低用户扩容与整体采购成本。


再来看智能体FlashSystem.ai,其核心能力是让企业对整个存储资产进行更便捷的管理。该智能体支持自然语言交互,能解决运维人员需记忆多厂商不同命令的痛点,缓解运维压力。


FlashSystem.ai的核心功能有四点:人机协作、主动优化、情境感知安全、动态合规性。

首先,其部署两个小时就会学习周围环境,尝试了解企业存储内容和应用。智能体支持自然语言交互,可给出配置建议,结合管理员反馈持续学习优化,形成往复协作模式。

其次,智能体具备主动优化能力,可以与FCM联动,根据场景动态调整模式,数据量大时切换为高容量模式,业务高峰前切换为高性能模式。

第三是情境感知安全,FlashSystem.ai集成了IBM成熟情境感知技术,秒级识别IO异常,可快速捕捉勒索软件独特IO特征,及时报警并启动防御。

最后是合规动态响应,该智能体内置合规相关功能,可自动生成审计报告,减少企业相关运维工作量。


在IBM的磁带生产线中,其最新发布的是LTO 10,容量升级至40TB。

其中主要的升级点有两个,一是IBM改变了磁带的GB,IBM优化了LTO 10E磁带材质,LTO 10E带长较LTO 10增加30%、体积不变,且磁带更薄、韧性更强。另一个是磁带驱动器核心升级,其运行角度由10度优化至36度,新增了磁头伺服功能,高速运转时能自动纠偏对准磁带,避免数据偏差、丢失。

结语:AI加持,成下一代数据基建进化关键方向

在AI全面落地的时代背景下,数据已成为企业核心生产要素,稳定、高效、安全、低成本的存储底座,是企业数字化与智能化转型的关键支撑。IBM的做法是一边通过端到端全链路数据架构打通AI数据流转壁垒,适配大规模算力与海量数据处理需求;一边以AI智能体、自研硬件模块、新型磁带技术迭代升级存储产品,兼顾性能、安全、运维与成本的核心诉求。

未来,随着数据规模持续扩张与网络威胁不断演变,通过生成式AI技术加速存储设备的智能化,或成为企业数据基础设施发展的主流方向。

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