数字化已经深入了我们生活的每个角落。
国庆节后，不少北京居民惊奇的发现大街上出现了“无人驾驶的出租车”，这则新闻甚至在当天刷爆了许多人的朋友圈。只要通过一款 app应用，大家就可以在手机上进行用车预约，并能够行驶在海淀区、通州区的亦庄在内的某些城区当中。
同样让我们感到激动的还有一年一度的购物狂欢节。几乎我身边的每个人都在讨论某某电商正在促销、某某商品5折大卖之类的内容；而为了最大限度的“薅羊毛”，许多年轻人更是通过花呗等小额贷APP不停买买买，享受着等待快递的焦急和接受快递喜悦。
其实伴随着数字化的到来，无论是在出行、购物还是在日常工作中，我们的生活都发生了巨大的变化。曾几何时，办公室内的数据存储与分享是一件让人头疼的事儿，无论是最原始形态的闪存盘、移动硬盘还是性能飘忽不定的办公室FTP一直都被大家所诟病，直到云存储时代的到来，我们有了更安全、更稳定也更高效的存储。如今，越来越多的个人与企业将数据存储在云端，也通过云端加速着业务的运行。
数字化进程加速，传统数据亟需“二次利用”
许多企业也看到了这种趋势的必然性。尤其是在2020年，受限于新冠疫情，越来越多的企业都将业务迁移到了云端，无论是否是主动迁移，这种趋势已经不可阻挡。更重要的是，从老板到员工都已经适应了云端办公的方式，而且从效率和成本等方面来考量，云端办公或者在线协作已经成为了越来越多公司的首选。
这也促进的数字化应用的进一步发展。云计算、大数据、人工智能、物联网等应用从未像现在这样深入人心，也反映出原本传统的、老旧的IT系统有多磨不合时宜。当越来越多的客户开启或者准备开启数字化进程的时候，他们发现正在面临诸多的业务难题，比如敏捷性、云化环境、数据安全、容灾备份等等。如果不能解决这些问题，那么数字化转型也只是一句空话。
我们都知道数据的重要性，许多人也将其比喻为数字化时代的“石油”。但是正如“石油”是从原油中提炼的一样，即便你有海量的数据，但如果真的发挥数据价值依然需要“提炼”，也就是进行数据分析。
这就涉及到了数据的特性，比如敏捷性、过渡性、云存储、数据加密和安全等多种特性与应用。一般来说，传统数据都会存储在NAS或者SAN等存储设备中，而在如今强调云化、智能化的存储市场，伴随着越来越多非结构化数据的出现，我们对于数据的存储环境与应用场景也发生了变化。
比如“敏捷性”——传统的数据存储在不同的设备中，某一部门或者某一公司有自己的存储集群，这些数据就像孤岛一样存在于数据海洋中。而因为难以打通并利用，越来越多的数据都被浪费或者闲置了，也才有了我们说的“烟囱”架构。很显然，如今这种情况是不可能存在的。在强调开放平台与并行化的今天，数据的互联互通尤为重要，客户也特别注重多数据部门的协调与引用，近两年热门的“中台”概念也正是基于此。
类似的问题还有“过渡性”——正因为数据孤岛的存在，使得传统的存储设备之间形成了技术上的隔离，不同品牌的存储设备之前难以实现兼容，也造成了数据迁移的不便。而在当下的云时代，无论是容器还是Kubernetes技术都可以将底层资源进行开放式的应用，数据也可以在不同的容器之间实现迁移和交互，这也同样适合数字化时代的需求。
最为神奇的是，虽然传统意义上尘封的数据被“闲置”了，但对于数据安全和数据加密许多企业却是一头雾水，也缺乏相关应用指导。事实上，数据安全一直是大数据领域关注的核心问题，而对于数据的加密、压缩、除重等等行为也都涉及到安全要素，这在云时代会被更多的客户所关注。
软硬件结合创新方案解决数据利用难题
正是考虑到非结构化数据对于传统应用的冲击，IBM推出了一款名Cloud Object Storage的对象存储平台。众所周知，在当下越来越多视频、音频等非结构化数据产生的今天，传统存储已经难以满足应用需求，而对象存储的异军突起恰恰提供了非结构化数据的应用“土壤”，尤其是Cloud Object Storage 出色的特性也让客户的数据应用更为高效。
IBM Cloud Object Storage是一款全新的非结构化数据平台，能够提供可扩展性、可用性、安全性、可管理性、弹性以及较低的总体拥有成本(TCO)等诸多特性。正如我们前面提到的，孤岛式的数据存储面临流动性、交互性、安全性能等多方面的问题，尤其不适应当今人工智能、数据分析、物联网、视频与图像存储库等多重场景。
就性能来说，IBM Cloud Object Storage能提供全新的18TB SMR驱动器，使存储成本最多降低 12%，其12个节点组成的集群的吞吐量最高可以达到55GB/秒，读性能最多可提高 300%，写性能最多可提高 150%。不仅如此，Cloud Object Storage能兼容不同来源的物理或虚拟服务器，并可以实现快速的运维，确保长期的可靠性与可用性。
说完了非结构化数据存储，我们再来看看传统的文件存储，这也是应用范围最广、客户接受程度最高的存储方式。针对这些文件存储需求，IBM也为客户提供了一款名为Elastic Storage System（ESS）的软件定义存储，可以帮助客户在人工智能、大数据部署等领域快速上手。
IBM ESS 3000存储
针对海量的文件存储需求，IBM Elastic Storage System搭配的是当下主流的NVMe存储技术和IBM Spectrum Scale业界领先的文件管理功能，可以扩展到超过YB级的可伸缩性，并且可以集成到联合的全球存储系统中。按照IDC的预测，全球数据圈到2025年所产生的数据量可以达到175ZB，而这甚至不足IBM Elastic Storage System扩展能力的五分之一。从这个角度来说，IBM Elastic Storage System也是一款具备划时代意义的存储产品。
既然是软件定义存储，那么开放性与灵活性自然是它的核心竞争力。通过整合从边缘到核心数据中心的存储需求，IBM Elastic Storage System可以实现对于Kubernetes和Red Hat OpenShift等架构的全面兼容，如此一来也能够大大降低企业在云化应用中的部署与运维成本，简化存储管理，消除数据孤岛，支持多个苛刻的工作负载并在整个组织中提供高性能。
正是得益于出色的场景化应用，使得IBM存储赢得了客户的青睐与认可。即便是在我们认为传统数据应用最多、对于安全性和稳定性要求最高的金融领域，IBM存储依然取得了不错的成绩。为更好地展开业务创新，浙江民泰商业银行携手IBM，优化数据平台，建设和打造两地三中心数据架构，不仅实现了业务数据备份的全覆盖和备份数据的快速恢复，也大幅降低了存储与管理成本，在保障了业务永续，行业合规的同时，也实现了存储架构的灵活机动和弹性应变，为更好地服务小微企业，构建银行新生态奠定了坚实的基础。
从金融到互联网，IBM存储“普惠”数字化转型
正如我们在文章开头提到的，小额贷已经成为当下商业银行的主要服务模式，而这种灵活的业务模式也对于后台的数据存储应用提出了全新的挑战。根据民泰银行的业务特色及特殊需求，IBM为其量身定制了稳敏合一的解决方案，同时满足了民泰银行在业务永续、灵活机动、弹性应变以及安全合规等多方面的需求。
经过优化，民泰银行实现了业务数据备份全覆盖和备份数据的快速恢复，传统数据库和新型虚机都可以实时备份、实时同步，而且主备机房之间系统数据同步达到毫秒级。即使出现宕机的情况，也可以通过一键切换快速恢复，极大的保证了业务的连续性。
“数据是银行的血液，只有充分挖掘出数据的价值，才能得以运用。未来，我们希望能多运用各种新技术去探索数据的更大价值。”在谈到数据应用的时候，浙江民泰商业银行执行董事戚玉林如是说。
你可千万不要以为只有金融行业才需要数据存储，即便是当下作为数字化先锋的互联网行业，也离不开IBM存储的支持。比如百度智能云一直存储着海量的数据，伴随着业务能力的提升这些数据的容量也是越来越大，所以百度也希望找到一种安全、稳定、低成本的方式对数据进行保存。
“尤其是今年一季度，百度智能云很多的云服务都是在扩容，都是在加班加点来满足客户的需求，包括娱乐类、会议类、教育类等等，对我们的挑战也比较大。”百度智能云副总经理谢广军表示。如此海量的数据需要妥善保存，这其中的难度也可想而知。据了解，在过去9个月，百度智能云已经用了10万盘磁带，存储900多PB数据。
在考虑到百度智能云的需求之后，IBM为其提供了融合Spectrum Scale、Spectrum Archive和Tape介质的存储解决方案，通过IBM的归档存储技术，百度智能云的对象存储在产品实力上有了很大的增强。如今，IBM归档存储技术可以实现在一到两分钟之内读到几十TB的一个磁带数据，相较于普通存储，整体存储成本降低了84%。这在过去是不可想象的，也提升了百度智能云的数据调用能力。
类似的案例还有很多，也证明了数字化时代企业管理者越来越看重数据的价值。相对于以往的闲置，越来越多的企业考虑如何优化并利用原有数据，而IBM存储也为数据利用提供了充分条件，让无论是传统的结构化数据还是新建的非结构化数据都能够“发光发热”。
这就是IBM存储在数字化时代的最大价值，也正在帮助越来越多的传统客户实现数字化转型，以全新的业务模式和支撑架构面对智能化的时代。正如IBM大中华区系统部存储系统总经理吴磊所强调的那样，“在企业数据量不断增长的当下，IBM不断创新软硬件解决方案，以广泛的产品组合为企业交付面向AI和混合云的解决方案。”
