未来的存储是计算更接近数据，我们今天的 "数据存储 "系统演变为未来的 "数据感知 "系统。戴尔科技正在与行业标准组织和合作伙伴合作，通过发展计算存储技术并为客户提供集成解决方案。

　　——Gaurav Chawla

　　戴尔科技ISG首席技术官办公室副总裁

　　计算存储是以数据为中心的计算的下一个演变，通过改善数据和计算的局限，将实现更高效的规模经济。

　　演变的重点是让特定应用的处理更接近数据，而不是将数据移动到应用。这也会让整个数据中心环境受益，因为释放了主机的CPU和内存资源，同时将处理转移到数据可减少网络和I/O流量，并降低数据移动带来的安全风险。

　　计算存储

　　实现数据加速的底层技术

　　以数据为中心的计算的演变，始于过去十年的“计算加速”。应用加速和AI/ML是这一阶段的重点，同时GPU、ASIC、AI/ML框架和支持AI的应用得到了大量关注。

　　现在，GPU/ASIC被广泛部署在AI/ML用例。以数据为中心的计算的第二阶段重点是“网络和存储加速”。它从专注于FPGA和SmartNIC开始，并在过去两年不断发展，DPU（数据处理单元）和IPU（基础设施处理单元）得到了广泛关注。

　　以上的演进都使数据中心的硬件基础设施和软件服务解耦，从而实现逻辑上的可组合系统和优化数据流。DPU/IPU在云中被广泛采用，在企业部署的势头也越来越猛。

　　面向未来，"数据加速 "是向以数据为中心的计算发展的下一步，而计算存储是实现这种数据加速的关键底层技术。

　　计算存储技术的重点，是通过更好地利用硅多样性和分布式计算，使计算更接近数据。它将使今天的“数据存储”系统演变为未来的“数据感知”系统，从而实现更高效的数据发现、数据处理、数据转换和分析。

　　计算存储驱动器（CSD）、计算存储处理器（CSP）、数据处理单元（DPU）是在硬件中移动数据处理和改善数据中心部署的整体经济性的基础技术推动者。FPGA（现场可编程门阵列）也将发挥作用，为特定应用的处理和未来创新提供软件可编程的元素。这些正在被集成到CSD和CSP中，实现高性能的特定应用处理。

　　在过去两年里，创业公司、系统供应商、解决方案供应商和云服务提供商都对计算存储解决方案开展了行动。挑战在于计算存储接口与应用的集成，以及存储设备和平台中硬件加速功能的广泛可用性。

　　行业组织NVM Express和SNIA正在进行多项标准工作，实现块存储的架构模型和命令集的标准化。

　　用于计算存储的SNIA的架构涵盖CSD、CSP和CSA（计算存储阵列），其中CSA通常包括一个或多个CSD、CSP以及发现、管理和利用底层CSD/CSP的软件。集成解决方案是CSA的一个例子，由于大多数应用程序使用文件和对象访问和存储数据，因此标准化和开源工作将进一步发展为对象和文件协议。

　　由于计算只能被转移到有应用层面的数据上下文的地方，或者可以创建这种上下文的地方，你也将看到文件和对象存储系统的计算接口出现。我们将有机会扩展文件和对象的访问方法，使特定应用的处理更接近数据，并只将结果发送给应用。与新兴的软件定义数据库和数据湖架构的集成，将使运行在数据湖之上的用户应用变得透明，并提高解决方案的性能和经济性。

　　越来越多边缘部署的采用创造了机会，将特定的应用处理联合到产生数据的边缘位置。计算内存也作为一种相邻的技术出现，计算转移到内存中，这将使未来的持久内存结构中的计算成为可能。

　　数据操作将同时是固定功能和可编程的。现代存储系统是使用基于容器化微服务的软件定义架构构建，这为在计算存储磁盘驱动器或计算持久内存上，以安全微服务的形式运行特定应用的计算创造了机会。我们将看到未来的数据库和数据湖架构利用计算存储概念来实现更高效的数据处理、数据发现和分类。

　　戴尔科技正在与行业标准组织以及合作伙伴开展合作，进一步发展计算存储技术，并为客户提供集成解决方案。联合数据处理架构将在2022年进一步发展，为以数据为中心的计算的下一阶段铺平道路。

　　我们将看到今天的 "数据存储 "系统演变为未来的 "数据感知 "系统。这些系统将能够根据策略自动发现、分类和转换数据，并使企业能够从数字优先转向数据优先。特定应用的数据处理将更接近数据联合，并优化数据中心和边缘到云架构的整体经济性。

　　我们将在未来发布更多技术领域的前沿资讯，欢迎保持关注。