数据基础架构正在发生巨变，您准备好了吗？

大家知道早在60年前，“人工智能”概念就正式提出。其发展曾经历了两次低谷，这两次低谷的原因一方面受质于人工智能三个因素，算力、算法和数据的制约。一方面受制于ICT的发展，没有实现数据的互联互通，人工智能就如同无源之水。而伴随ICT的技术发展，、移动互联、等技术也早已进入蓬勃式发展。在加上5G、物联网的发展，数据的海量增长，让人工智能再一次走进人们的视野。

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IDC预测，今年40%的数字化转型项目将使用AI服务;到2021年，75%的商用企业级应用将使用AI;超过50%的消费者将享受机器人客服的服务，并且，50%以上的新型工业机器人将采用AI。可以说人类正在向一个万物感知、万物互联、万物智能的世界进化。

进入智能世界，核心是数据量的爆炸式增长。 IDC预测全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB。一方面海量的数据蕴含着巨大的价值和商机。一方面对数据基础设施形成了新的挑战。

基于此，各个IT厂商纷纷变革，重塑数据基础设施。

海量数据的增长、越来越的应用上云、人工智能的高速发展，让IT厂商们首先嗅到需要变革的味道。这其中包括2015年10月戴尔670亿美元并购EMC。经过几年磨合之后，2018年戴尔科技重新上市，公布了2019年财报，显示全年净营收906.21亿美元，而2018年为790.4亿美元，同比增长15%。这么大的增幅，对于一个巨无霸企业来说非常不容易，而2019年4月29日召开的戴尔科技全球大会上，戴尔科技的整体战略已经非常清楚。围绕戴尔科技边缘到核心到云的整个产品线进行创新。让所有产品实现在一个Dell Technologies cloud平台来为企业提供数字化转型的好工具。

同样是2015年，英特尔联合美光基于3D Xpoint的内存技术，来解决数据从计算到存储之间的的瓶颈问题。特别是对于固态盘和DRAM性能之间的差距，目前NAND SSD的时延与DRAM内存的时延是一万倍级别的差距。那么在处理大数据的时候，这个一万倍差距的延时就非常明显。英特尔于傲腾技术的持久内存和固态盘，对内存和存储层次进行结构创新。应该说，傲腾技术的出现打破了传统内存和存储的边界。目前采用英特尔全新处理器和傲腾技术的解决方案已经在应用。

IBM也是很早看到企业多云环境下的基础架构变化。同样是2015年，IBM逐步统一存储软件，到现在IBM Spectrum存储软件已经有16款产品，产品覆盖从存储管理到数据保护到数据上云到AI管理。2018年IBM提出Modern 架构希望通过Z系列主机、 LinuxONE、存储以及高性能计算打造的适应多云环境的现代基础架构。而这个架构中能够实现核心数据云、高密度整合云、混合数据云、异构存储云、绿色存储云、Power云、人工智能云等多种云组合让企业在云中漫步。

同样转型的还有HDS，HDS在高端存储一直处于领先地位。在2017年9月份， Hitachi集团宣布整合Hitachi Data Systems、Pentaho和Hitachi Insight Group三家公司成立的一个新公司Hitachi Vantara。其愿景是将Hitachi集团108年的运营技术(OT)和59年的信息技术(IT)经验、技术和行业经验完美结合在一起。通过不断深化领域专业知识为客户带来空前丰富的数据管理的能力，让Hitachi Vantara成为业内集分析、工业专业知识、技术和成果于一身的卓越软件与解决方案提供商。

到了2019年，Hitachi Vantara除了为企业提供核心存储平台之外，已经开始通过Pentaho来融合BI和大数据。通过AI、机器学习技术实现从数据抽取到数据湖的建立到数据挖掘分析。

华为进化的更是彻底。2018年华为推出AI战略与全栈全场景AI解决方案。华为全栈全场景的AI解决方案，正在从理念到战略、从芯片到应用、从面向消费者(HiAI)，到面向企业(华为云EI)，一步一个脚印地来实现无所不及的智能。同时华为将AI技术与IT产品与解决方案深度融合，推出金融级的分布式数据库，华为云FusionInsight大数据解决方案等。

华为还对计算架构进行多重重构。海量数据的产生不仅让计算架构对IT基础设施形成新的挑战，同时对AI算力需求每年将大大增加。这就需要多并发、低功耗的智能计算架构，既有x86、也有专门用于图像处理的GPU、用于AI领域的NPU、用于信号处理领域的DSP，可以说计算已经进入多样性时代，没有单一技术架构可以满足所有场景，多重架构是未来发展之路。

时间拉长来看，过去几十年的“以算力为中心”的IT基础设施已经发生改变。新的时代，是算力和存储平衡的时代。面临着多样性算力包括X86、ARM、GPU、NPU等计算平台。面临着多样性的数据，包括DRAM、3DXPOINT、NVME、NAND等存储设备。在这样的变化下，算力、数据接入、数据存储、数据处理以及数据使能都需要重定义，来真正让智能技术融入到数据基础设施中，来真正释放数据价值。