阿里云存储在行业内部优势与劣势是什么？

1 稳定性让云存储更值得信赖 数据是企业最重要的资产，存储是数据的支撑载体，更强大的稳定性是云存储的首要竞争力。传统的IT架构主 要是通过硬件的冗余来实现稳定性，而云计算则是通过架构的冗余来实现稳定性。云环境下，数据存储是由大量数 据存储节点构成的分布式数据中心，通过虚拟化技术拓展了存储容量，并提高存储和数据读取性能，让客户可以充 分享受高效、稳定的存储服务。2 标准化让上云更有保证 2019年是全面上云的拐点，为了适应未来发展趋势，提高上云效率，降低上云成本，需要建立完善的标准化 上云、用云的流程，使用越来越多的云上标准化产品来服务和支撑数据和业务的上云。 行业之间出于业务共性、方案成熟度、部署和维护等方面的考虑，上云的过程中存在较大差异。为了避免行业 云的设计方案因人而异或因事而异，需要通过标准将行业云要求清晰准确地列出，做到有章可循。除已发布的和在 研的国家标准、行业标准之外，公共云服务商也需要不断制定自己的相关标准，让上云更加高效便捷。2020年2 月，阿里巴巴集团的首个云计算企业标准《行业云建设要求》编制完成并发布，标准规定了基于公有云模式的行业 云建设要求，包括总体要求、机房选址要求、物理网络架构要求、云产品部署要求和安全要求等。此外，API的广 泛应用为标准化上云提供了可能，阿里云存储已经提供并开放了多个管理与控制的API，使得客户可以通过编程灵 活调用、管理与监控存储资源，甚至实现跨平台的存储管理。 3 特定场景对存储的新需求 存储、计算的分离还是融合并没有一个严格意义上的优劣之分。在一些特定场景中，需要更为灵活的计算和存 储架构。比如在人工智能领域，冯诺伊曼架构的存储和计算分离已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的 数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。而类似于脑神经结构的存内计算架 构可以将数据存储单元和计算单元融合为一体，能够显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。根据《阿里 巴巴达摩院2020十大科技趋势》的预测，计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。 4 更大存储规模的挑战 分布式系统强调横向扩展（即Scale-out），横向扩展可解决海量数据的存储问题，同时避免出现新的数据孤岛。横向扩展可以通过增加服务器数量来提升集群整体性能，同时，为了获得更高的性能和耐用性，更好的支持多 种工作负载，提供更好的多租户服务，解决数据全生命周期存储的融合，数据处理与数据存储的垂直优化，存储扩 展到数千个节点甚至更大的规模只是时间的问题。这就必须考虑设计一个全新的基础架构，比如一个将数据平面和 控制平面分开的架构，进而应对更大存储规模的挑战。