AI时代统一存储场景
对应：AI与云建设
一、场景洞察 (Why)
场景介绍
AI时代已经来临，数据已成为驱动业务价值的核心生产要素，且呈爆发式增长态势，其管理与价值挖掘直接关乎企业效率与竞争力。
- 业务附件数据：全球数据总量已达285ZB，年复合增长率达24.4%，其中非结构化数据占比高达86%。
- 应用割裂成数据孤岛：数字化时代，业务演进导致存储需求越发复杂，由于性能、扩展、兼容性受限，催生多套独立存储。
- AI呼唤新型存储：AI时代，数据赋予全新的使命，大量数据需重新激活热度，需要跨协议、跨热度实时读取全域数据。
全球数据增长趋势（参考数据）
285ZB
27年全球数据总量
24.4%
数据年复合增长
86%
非结构化数据占比
7000亿
25年AI产业规模
客户挑战
资源孤岛与管理成本高：多套独立存储形成资源孤岛，不仅造成重复投资与浪费，还需投入大量人力维护。
成本与性能难以兼顾：AI应用需高性能支撑热数据，海量温冷数据又要求严控长期成本。
扩展性无法匹配数据增长：数据量持续爆发式增长，传统存储难以同时兼具热数据高性能与冷数据低成本的灵活弹性扩展需求。
二、核心观点与方案 (How & What)
打造全场景适配、智能高效的AI时代统一存储底座
解决孤岛建设，存储需兼顾当前与未来
消除数据孤岛需构建统一资源池，避免重复投资，同时保障现有业务平稳运行与AI业务的接入，实现存储资源的长期高效利用。
统一资源池 · 高效利用
- 极致性能与稳定可靠的统一底座
- 自适应匹配应用、协议、性能和硬件
- 降低存储成本，提升资源利用率
平衡性能与成本，依赖冷热数据智能治理
通过实现冷热数据的智能识别与自动化流动，在保障热数据高性能访问的同时，将冷数据沉降至低成本介质，实现存储经济性与效率的统一。
智能识别 · 自动流动
- 统一命名空间，数据跨层高效流动
- 智能数据调度平台，自动识别冷热
- 优化资源使用效率，显著降低TCO
应对数据激增，热冷数据存储层皆可灵活扩展
数据持续增长，要求存储架构同时支持高性能层与低成本层的弹性扩展，避免因硬件生命周期限制导致的重复数据迁移与投资中断。
按需扩容 · 无需迁移
- 强大的软件定义与扩展能力
- 按需灵活扩容，无需频繁迁移
- “起步即未来”的长期价值
三、成功案例 (Prove)
专项认可装备 (PPT原件)
