新基建對數據處理提出了挑戰

①海量：海量數據的不斷涌現，到2025年全球新創建的數據將達到175ZB。

②多元：數據從單一內部小數據形態向多元動態大數據發展，數據環境多樣、復雜，大量文本、圖片、視頻等非結構化數據被產生和存儲。

③實時：金融風險評估、交通自動駕駛、運營商智能網絡等場景，都得依賴快速實時的數據采集、存儲和分析得以實現，到2023年實時數據占全球數據圈24.5%的份額。

④上云：未來全球將有超過70%的企業選擇多云部署模式，核心數據中心的數據存儲容量占比將超過50%。

⑤空間：目前只有不到2%的企業數據被存儲下來，其中只有10%被用于數據分析，這說明，我國數據存儲利用能力存在很大缺口。

分布式存儲和分布式系統的提升

簡單說，分布式存儲就是一種數據存儲技術，通過網絡使用每臺機器上的磁盤空間，并將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散地存儲在網絡中的各個角落。

打個比方：假設將數據類比為一個人，存儲比作客車，直接存儲就是一輛客車運輸人;一到春運，客車不夠運輸了就采用火車和高鐵進行運輸，火車和高鐵一節一節的車廂運輸，就是分布式存儲。

分布式系統的出現的根由就是是為了用普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存儲任務，處理更多的數據。

①容量橫向擴展：集群容量的擴展，通過增加存儲節點實現，因為網絡強大的擴展性，在理論上節點可以擴充到幾千個，可以很好的滿足海量存儲容量需求。

②連接橫向擴展：在傳統存儲應用中，網絡接入帶寬往往成為瓶頸，主要原因是存儲對外接口數量擴展能力有限，而分布式存儲則可以很好地解決這個問題，接口數量可以隨節點數量的增加，實現接入帶寬的行增長。

③性能線性提升：每個節點的性能（IOPS帶寬）基本是確定的，整體性能隨節點數量的增加線性提升，滿足業務規模擴容后對性能的需求。

5G+分布式云加速邊緣賦能新基建

我國5G已正式進入規?；逃秒A段，邊緣側連接需求較大的業務場景迎來蓬勃發展的新契機。

在此趨勢下，邊緣賦能需求驅動云計算能力下沉，分布式云成為計算架構演進新趨勢。

5G與分布式云融合，正加速邊緣賦能新基建，同時催生的海量邊緣連接場景，驅動云計算向一種更加全局化的分布式組合模式進階。

伴隨5G大規模商用部署，工業互聯網、數字媒體等行業在5G融合方面已逐步開展商業部署，智慧醫療、車聯網、智慧城市、數字農業等領域也紛紛在5G應用方面探索實踐。

分布式云應運而生，成為新基建重要力量，邊緣賦能需求驅動云計算能力下沉，分布式云成為計算架構演進新趨勢。

MEC（Multi-access Edge Computing）邊緣云較之傳統云計算，MEC邊緣云強調聯接能力與計算能力的結合，包含覆蓋資源層、虛擬化層、平臺層、應用層的完整架構體系，并強調本地分流、網絡能力開放、網絡資源管理等特有能力。

有望取代HTTP的IPFS被寄予了厚望

互聯網是建立在HTTP協議之上的，HTTP協議讓互聯網得到了迅速的發展，但是在互聯網發展的今天，HTTP逐漸走出了不足，HTTP集中效率低下，而且成本很高。

現行網絡所基于的HTTP協議中心化特性所導致的問題正在日益凸顯，下載速度慢、數據安全性差、存儲成本高、數據留存時間短、帶寬有限且昂貴等桎梏顯然適應不了即將來臨的新時代。

IPFS（分布式文件系統）是一種點對點的超媒體傳輸協議，基于內容尋址的它相比HTTP下載速度快、數據安全性高、存儲成本低廉、數據留存時間長，加入網絡中的人越多網絡越流暢。

在疫情沒有爆發前，據統計IPFS在2019全年公共網絡增長了30倍，在有效存儲數據方面全球累計獲得了300多億份，目前還在以每兩年翻一倍的速度爆發式增長。

這和IPFS目前被成功應用在數據存儲、內容分享、文件傳輸、網絡視頻、社交網絡、去中心化交易、身份服務、區塊鏈應用、金融電商等各個領域的生態息息相關。

5G技術與應用即將井噴式發展的當下，爆發性增長的數據存儲需求也是推動存儲技術變革的重要推動力。

5G的出現還給IPFS提供了高帶寬，使IPFS更加便捷，新基建、5G與IPFS結合必將會共建存儲新時代。

分布式存儲仍面臨若干技術瓶頸

①目前的分布式存儲暫時無法實現數據價值分層，難以實現有效激勵，可以考慮將底層構架和應用層策略相結合;

②分布式存儲從代碼實現到協議層都有很大的優化空間，還會受到網絡規模限制，存在I/O性能問題;

③存儲數據價值較高的用戶需要承擔更大的服務質量風險，付費意愿較弱，需要應用層解決方案。

④考慮到系統運維成本、服務質量和宏觀監管等問題，未來的分布式存儲系統需要引入中心化組織形式來彌補運營成本。

結尾：

疫情在一定程度上倒逼了數字經濟的發展，在這種情況下，新基建的異軍突起也就變得順理成章了。

這次新冠疫情可以視為一次壓測，基于5G、云計算、大數據、AI的新基建帶來的存儲變革正在釋放。
責編AJX