2018全球存储半导体大会上，新华三存储架构师张楠发表了题为《新技术如何让全闪存储走上进阶之路》的主题演讲。他针对SCM、NVMe、压缩重删技术进行了详细的解读。以及后标准化时代，所有的产品都会采用SCM或NVMe技术，如何区分这些产品好坏？哪些对产品的优化更好？等问题。张楠认为，这于用户来说，产品同质化严重，因此未来会更多的通过AI为客户服务。
以下为速记内容，未经演讲人确认：
昨天我的同事讲了一些闪存SAN存储的发展和趋势方向，我的话题会进行一些延展。这是过去几年计算和数据的发展，计算的发展近几年非常的缓慢；在闪存出现之前，最近五年存储的发展也是非常缓慢的。所以昨天虽然讲到，对计算来说，发生巨大的变革，这个变革就是以CPU为中心转变到以内存为中心。过去，在每台服务器上有很多的CPU，CPU与内存的通信是，不同的业务过来，处理同一个数据的时候，CPU跟内存要做很多的交互读写，CPU之间内存的数据是不能共享的。这样的状况之下，内存的开销和CPU的负载非常高，为了改变这种现状，我们开始以内存为导向。
具体到存储来说，我们来看一下SCM能做什么。
1.数据缓存
2.元数据扫描
3.数据存储
未来，用户会使用SCM存储数据，这是我们愿景。到那一天，SCM会大范围的取代现有的NAND。NAND则会降级为今天的机械硬盘。
下面我们来看存储为什么会用NVMe，原因很简单：SCSI太老了，基本上从2005年以后就没有更新。所以这就是为什么我们要将一个新的协议用在存储上面，为了避免SCSI拖慢我们的存储，我们要进一步在存储上把NVMe推广出来。
现在NVMe有两种路线，不论NVMe over Fabric，还是FC-NVMe。现在存储的用户都是光纤存储，光纤交换机。
另外一个就是大家讨论的存储内部,包括存储之间的协议到底是用那种？现在，很多存储厂商都在推广SCM+NVMe的方式。很多厂商都在将自己的闪存有多快，延迟为0.1毫米，但这个其实是相对的。除非用户的应用都是极小的I/O，那么延时会始终保持很低。但是，一旦用户是混合的业务类型，我们在做NVMe或SCM时，第一次做加速时，我们可以保证用户基本上所有的硬盘延时都在0.5毫秒以下，因为NVMe的带宽很高，比我们现有的要好很多。
另外我想讲一下，闪存上面的创新技术，比如说大家都知道，SSD其实是有寿命的，NVMe比传统的NAND要好很多。但是目前在未来五到十年之内，NAND还是一个主力的产品，无论是未来过渡到TLC还是QLC，寿命都是非常重要的。越廉价，越后端的产品，寿命相对来说就会越差一些。这时候我们会有一些专利的技术，在SSD上，大家用的笔记本都会用SSD，一个64G的闪盘，后面藏起来的有十几G的空间。因为用户的业务不一样，压力不一样，用户的内存也不一样，所以对不同的用户就要做定制化。有的用户闪存压力很大，连续性IO会多，他的OP隐藏区域就要多一些，这时候我们可以放大，在SSD上放大，通过存储将SSD放大，这样可以得到很好的寿命和很好的性能。
第二个是重删和压缩，对于闪存来说，重删几乎现在已经成了标配。
批量大数据的写入后，数据放在内存里，再一次性批量的落盘，降低前端生产压力，会对闪存的性能带来整体的提升。
之后是重删指纹，用来标记重复和非重复的数据。目前80%的厂商都用了SHA256的技术。如果你用整个的SHA256对比的话，基本上百分之百的确定你的数据是否重复，发生冲突的可能性非常小。最好的重删方法，是你要了解存进来的数据是什么。首先，将数据进行分类，之后再进行重删，可以提高效率，减小开销。
另外一个是数据的压缩技术，其原理就是把一些0和1做重新的整合，把一些低密度的文件，或者低密度的块压缩成高密度的块。这种技术其实早在操作系统里就有了，近年来在存储中应用了起来。Oracle和虚拟桌面中，可以带来很好的压缩效果。一般可以做到1：2-1：3。
压缩技术有两个阵营，就是我进来是多少就是多少，比如进来一个16K，我存在后端的也是4-6K，而我们现在可以做到的是再打包，把多个文件压缩成文件块，之后再压缩再放到后端，这样可以节省空间和带宽。但弊端是，你要读一个数据的时候，要拿出整个包来读。每一种方式都有利弊。
昨天我们还重点谈到关于后标准化，以后所有的产品都会是SCM或NVMe，我们怎么样区分这些产品好坏？哪些对产品的优化更好？有一非常重要的话题，就是人工智能AI，最近一到两年才正式被各个厂商拿出来去研发。
InfoSight AI的好处是什么？
- 微数据习练而生
- 专为数据智能化设计
- 机器学习与数据科学
- 先知推荐系统
现在已经有很多用户在使用这个人工智能平台了。
我们发布这个AI平台以后，发现大量的用户开始在VMware上进行部署，首先这个部署是免费的行为，第二个它不需要真正的部署，你只要告诉我们VMware系统的权限就可以了，所以是一个非常简单的事情。有25%的问题都是用户不知情的情况下修复的。前提是用户授权给我们。
这于用户来说，产品同质化严重，因此未来会更多的通过AI为客户服务。
未来的后标准化时代，全部要仰仗于AI。不论是故障的处理，风向的掌控，还是解决性能问题,AI平台都是可以帮助用户解决很多的问题，以前我们说AI平台停留在应用层面，今天，我们把AI平台应用在存储层面。目前新华三的产品在整个应用层面来说都是很全，尤其是近几年的势头非常的强。
