文件存儲是企業數據中心的一大挑戰。如今的文件存儲技術遇到了瓶頸。新的解決方案對于機器學習、安全、電子病歷和《數據保護通用條例》（GDPR）合規等數據密集型領域的創新而言至關重要。要是沒有數據管理技術方面的進步，諸如此類的項目就會停滯不前。

問題在于，非結構化數據呈爆炸式增長，比如圖像、文檔、MRI掃描和媒體片段中的數據、科學數據以及并非由數據庫應用軟件管理的幾乎其他數據。

IDC估計，到2025年，全球創建和復制的數據將多達163 ZB，比2016年增長10倍。這么大的新容量需要稀缺資源來管理、存儲和供電：成千上萬的存儲管理人員、專業人員、數以萬計的數據中心機架以及數百兆瓦的電力。

30多年來，一種名為NAS（網絡附加存儲）的存儲系統肩負這個重任。但是這種類型的存儲系統正迅速逼近極限。NAS是早在軟盤仍廣泛使用的時候發明的。但是正如軟盤驅動器跟不上發展步伐，傳統的NAS再也存儲不下今天的非結構化數據。

問題是，一個NAS系統塞滿后，添加另一個NAS，然后添加下一個，不斷添加，直到存儲管理員再也無法有效地管理所有NAS。軟盤這個例子表明：當你倒騰多個存儲設備來管理數據時，簡單的操作就會帶來復雜的問題，很快就會變得難以管理。數據量越大，問題就越嚴重。

對象存儲閃亮登場

亞馬遜、谷歌和微軟等云服務提供商十多年前就預料到了這個問題。就自家的數據中心而言，它們認識到NAS系統很快就會過氣。為了克服這個容量難題，它們采用了一種新的存儲系統：對象存儲。

有了對象存儲，單個系統可以根據需要來擴大容量，構成一個簡單的、易于擴展的系統，管理起來仍然很簡單。此外，由于對象存儲可自我保護、自我修復，因而消除了其他類型的存儲系統所具有的復雜性。對象存儲的可擴展性和簡單性是秘密武器，它們讓亞馬遜、谷歌和微軟的云得以擴大規模，同時它們的基礎設施仍然易于管理、高度可靠。

此外，對象存儲系統以模塊化方式擴大規模，因而消除了停機時間。這使得使用對象存儲的云服務提供商可以輕松擴展容量。同樣的好處還適用于企業數據中心。

那么，為什么對象存儲還沒有攻占企業數據中心呢？原因是，數百萬的老式企業應用程序是針對傳統文件存儲編寫的。

而在云端，所有應用程序都是新的，因此從頭開始針對對象存儲來編寫。在企業數據中心，大多數應用程序已存在了多年，仍然依賴老式標準。從理論上來講，可以重寫這些應用程序，以便充分利用對象存儲（實際上，許多應用程序確實在被重寫），但大多數應用程序仍與文件密不可分。

合并對象存儲和文件存儲

為了解決這個難題，我們需要一種方法來結合兩者。我們需要一種方法讓基于文件的老式應用程序（無需成本高昂的修改或重寫軟件）可以使用對象存儲。

我們需要讓現有系統能夠利用更先進技術的固有優點的產品，這些技術保留了對象存儲在規模、成本和簡單性等方面的所有優點，又與文件存儲兼容。這進一步提高了文件存儲的效率，并在多個方面改善了經濟效益和結果。

這種系統能夠保持與現有的Windows和Linux操作環境全面兼容，從而讓IT經理能夠靈活地無縫集成新的解決方案，又不干擾正常業務。

未來形勢如何？

盡管我們今天對容量的需求很大，機器學習等技術仍會進一步大大提高容量需求。機器學習算法方面的發展完全依賴龐大數據集，而迄今為止我們在這方面只是觸及了皮毛。現在防患未然的公司將比沒有防患未然的公司擁有顯著優勢。

僅僅添加同樣的東西（即更多的NAS系統）不管用。早晚會遇到極限，對大多數企業用戶來說，現有技術會遇到瓶頸。堅持使用現有技術只是權宜之計，云服務提供商多年前就認識到了這一點。像雅虎這樣的早期云服務提供商確實依賴NAS，但很快被亞馬遜、谷歌和微軟等新的玩家取而代之，這些玩家正是立足于對象存儲。

文件存儲依然會伴隨我們多年。業界已做了大筆的投入，以便將文件存儲大規模換成對象存儲。有了新的解決方案，就可以充分利用這已有的投入，同時在對象存儲的基礎上打造未來。