一、引言

随着信息技术的飞速发展，网络存储服务器作为现代数据存储和管理的核心组件，其重要性日益凸显。
从最初的简单文件服务器到现今的高性能存储区域网络（SAN）和网络附加存储（NAS），网络存储服务器经历了巨大的变革。
本文旨在全面解析网络存储服务器的发展历程、现状以及未来趋势。

二、网络存储服务器的发展历程

1. 初级阶段：文件服务器

早期的网络存储需求相对简单，文件服务器便应运而生。
它为用户提供文件级别的访问和控制，如读写、删除等操作。
这一阶段主要面临的问题是存储空间有限、性能较低以及数据管理较为繁琐。

2. 发展阶段：SAN与NAS的出现

随着数据量的增长和应用的复杂化，存储区域网络（SAN）和网络附加存储（NAS）逐渐崭露头角。
SAN是一种高速、高可靠性的专用存储网络，提供块级数据存储访问。
而NAS则通过文件共享的方式，提供文件级别的数据访问。
这两种技术解决了早期文件服务器在性能和扩展性方面的问题。

3. 成熟阶段：云计算与分布式存储

云计算技术的兴起，为网络存储服务器的发展注入了新的活力。
云计算模式下的网络存储，可以实现数据的集中存储、管理和调用，大大提高了数据的可用性和可靠性。
同时，分布式存储技术的出现，使得网络存储服务器在性能、扩展性和数据安全性方面得到了进一步的提升。

三、当前网络存储服务器的现状

1. 多元化与专业化

当前，网络存储服务器呈现出多元化和专业化的趋势。
根据不同的应用场景和需求，网络存储服务器已经发展出了多种类型，如对象存储、分布式存储、云存储等。
这些类型的存储服务器在性能、可靠性、扩展性和数据安全性等方面各具优势，满足了不同用户的需求。

2. 智能化与自动化

随着人工智能技术的发展，网络存储服务器正朝着智能化和自动化的方向发展。
智能存储系统能够自动感知数据的变化，进行数据的自动迁移、备份和恢复等操作，大大提高了数据存储和管理的效率。

四、网络存储服务器的未来趋势

1. 软件定义存储（SDS）的兴起

软件定义存储（SDS）是未来网络存储服务器的重要发展方向。
SDS将存储软件的智能化和管理功能进行了集中和优化，可以灵活地管理和配置存储设备，提高存储效率和可靠性。
随着软件定义技术的不断发展，SDS将在未来的网络存储领域占据重要地位。

2. 边缘计算的融入

随着物联网、大数据等技术的飞速发展，边缘计算逐渐成为新的技术热点。
边缘计算模式下的网络存储服务器，可以在数据产生的源头进行数据的处理、分析和存储，大大提高了数据处理和存储的效率。
未来，边缘计算将与网络存储服务器紧密结合，推动网络存储技术的进一步发展。

五、结论

网络存储服务器在经历了多年的发展后，已经逐渐成熟。
未来，随着技术的不断进步和应用需求的不断增长，网络存储服务器将朝着更加智能化、自动化和高效化的方向发展。
同时，新兴技术如软件定义存储和边缘计算的融入，将为网络存储服务器的发展注入新的活力。
我们期待网络存储服务器在未来能够为我们带来更多的惊喜和便利。

美国7大存储公司22Q1财报解读，Pure突增50%说明了什么？

大家端午安康！除了就西瓜吃粽子外，又到了聊存储公司财报的日子，废话不说，直入正题。

Dell，存储+9%

存储一哥Dell的存储增长了9%，非常不错的成绩。

Dell在财报还重点提了其在Dell Tech World 2022上发布的存储500个软件特性，最大的变化就是高端存储PowerMax增加大机的数据缩减，中端存储PowerStore增加免网关双活，软件定义存储PowerFlex增加文件功能。

估计Dell以后存储产品线软件定义的比例会越来越高，而专用硬件部件会越来越少。

存储的8个世界第一，这个好像是第一次独立宣传存储，而且放在服务器的前面，感觉存储在Dell的地位有所上升？

存储过去一年都基本没有增长，这次突然增长9%，而且几乎每个存储细分领域的需求都在增长，是否反映美国市场反弹？

存储的市场空间(TAM)，根据Dell的预测，未来5年也会保持增长。

NetApp，+8%

NetApp上个季度整体增长了8%，和Dell差不多，也是非常不错的成绩。

由于上个Q正好是NetApp的财年结束，我们可以看到，整个FY22财年，增长10%，非常不错的一年。

公有云上个Q的收入是$120m，而混合云是$1560m，公有云的收入不到混合云的1/10。

但是公有云的ARR还是继续保持快速增长。

全闪存的增长也还有两位数，还算不错。

对于下一个财年，NetApp预计增长6-8%，还是属于比较乐观的。

HPE，存储-2%

HPE整体下降0.9%，存储下降2%。

虽然HPE的存储下降2%，但Backlog（积压未发）的订单达 历史 新高。 说明HPE受供应链影响很大。 存储里面的亮点的Nimble、大数据和HCI有两位数增长。

HPE财报还重点提到H3C的债券利息增长。

HPE由于国际化程度更高，因此财报里面提到，中国的封城和俄乌战争对其供应链应该影响比较大，这也是其无法像Dell和NetApp一样保持增长的一个原因吧。

但HPE还是谨慎乐观预测其FY22财年有3-4%的增长。 毕竟订单有，只是暂时交不了货。

IBM,分布式基础设施+8%

IBM上个Q整体增长11%，不错的成绩。

但基础设施部分收入持平，没有增长。 存储现在已经不单独公布数据了，大家等看我到时候对咨询公司的数据解读吧。

因存储硬件包含在分布式基础设施里，而上面也说分布式基础设施由高端Power小机带动有所增长，因此估计存储持平的可能性比较大。

分布式基础设施增长8%，还不算太差。

Pure Storage，+50%

Pure已经成为一个超过20亿美金的公司了。 最近一个Q的收入居然增长了50%，如此规模的公司，如此高的增长率， 历史 罕见。 不知道是否上市后的最高增长季？

客户数超过1万了，覆盖全球500强的一半以上了。

Pure预测也比较乐观，FY23财年预测有22%的增长。 从全年预测看不高，因为去年增长是29%。

利润也大幅上升，估计FY23全年盈利不是问题。

根据GAAP，Pure其实一直没有盈利。 可能今年是Pure真正盈利的一年？从目前的趋势看，应该问题不大。

VMware，+3%

由于VMware在发布财报的时候，刚刚被Broadcom宣布610亿美金收购。因此，我们看到公告说：

由于公司即将被博通收购，公司将取消 5 月 26 日的电话会议和网络直播，这个直播原本用来讨论其 2023 财年第一季度财务业绩。 此外，VMware 将不会提供 2023 年第二季度的财务指导，并将暂停其 2023 整个财年的财务指导。

因此，我们就看不到原来熟悉的财报PPT了。但是，从新闻稿里面，我们可以看到：

VMware上个Q收入同比增长只有3%，有点差，因为原来一般都在8%左右。 从公告内容，也没有看到任何关于vSAN的信息。 西瓜哥个人感觉，VMware被Boradcom收购后，vSAN有可能独立成存储产品，不再依赖vSphere销售，这样可以扩大市场。

看股票信息，收购宣布后有一个突然增长，从95刀到现在的133刀。 怀念一下，估计收购完成后要退市了，一个时代结束了。

Nutanix，+17%

从股市的表现看，VMware被收购，对Nutanix不是利好，股票从21到降到16刀左右，有一个急速的下跌。

我们来看看财报，看是财报问题还是收购问题引起股票下跌。

收入增长了17%，还可以啊。 因此，股票下跌主要还是受到VMware被收购的影响吧。

不过，增长17%，比Pure的50%还是差远了，而且，总收入也比Pure要少。

客户总数是Pure的一倍还多，因为软件的缘故吧。

Nutanix调低了FY22的收入预测，这是一个不好的消息，股票下跌应该也有这个原因。

Nutanix最大的问题就是GAAP或Non-GAAP都没有盈利，还在烧钱。

写在后面

1、Dell和NetApp代表的传统存储都恢复较高增长，说明国外的经济复苏的程度比较 健康 ；

2、Pure Storage这么大体量，而且是全闪存，居然有50%的增长，说明国外的企业又有钱了，又敢在存储上花大钱了，直接上全闪了。

3、VMware增长很低被收购，Nutanix降低未来预测。 说明HCI软件的辉煌时代结束了。

4、Pure和Nutanix的 历史 差不多，上市时间也差不多，当时收入也差不多。 但是，现在Pure渐渐拉开了和Nutanix的差距。 其实AFA全闪市场是红海，厂商太多，但HCI软件，VMWARE和Nutanix是双寡头，理论上Nutanix前景更好。 但是从股票的表现，公司的表现看，Pure现在都比Nutanix要好。 Pure有硬件创新，而Nutanix只有软件创新，难道是这个原因？太软了还是不行啊？

大数据时代的数据分析师该了解哪些事情

大数据时代的数据分析师该了解哪些事情近几年来，大数据养精蓄锐，从刚开始的无人谈及，到现在的盛行谈论，就这样走进了公众的视野。 什么是大数据呢?对于数据分析师，它有意味着什么?处在人人高谈的大数据时代，数据分析师该了解哪些内容，本文将为您解答。 用Google搜索了一下“BigData”，得到了19,600,000个结果……而使用同样的词语，在两年前你几乎搜索不到什么内容，而现在大数据的内容被大肆宣传，内容多得让人眼花缭乱。 而这些内容主要是来自IBM、麦肯锡和O’Reilly ，大多数文章都是基于营销目的的夸夸其谈，对真实的情况并不了解，有些观点甚至是完全错误的。 我问自己…… 大数据之于数据分析师，它意味着什么呢?如下图所示，谷歌趋势显示，与“网站分析”(web analytics)和”商业智能”(business intelligence)较为平稳的搜索曲线相比，“大数据”(big data)的搜索量迎来了火箭式的大幅度增长。 被神话的大数据Gartner把“大数据”的发展阶段定位在“社交电视”和“移动机器人”之间，正向着中部期望的高峰点迈进，而现在是达到较为成熟的阶段前的二至五年。 这种定位有着其合理性。 各种奏唱着“大数据”颂歌的产品数量正在迅速增长，大众媒体也进入了“大数据”主题的论辩中，比如纽约时报的“大数据的时代“，以及一系列在福布斯上发布的题为” 大数据技术评估检查表“的文章。 进步的一面体现在，大数据的概念正在促使内部组织的文化发生转变，对过时的“商务智能”形成挑战，并促进了“分析”意识的提升。 基于大数据的创新技术可以很容易地被应用到类似数据分析的各种环境中。 值得一提的是，企业组织通过应用先进的业务分析，业务将变得更广泛、更复杂，价值也更高，而传统的网站分析受到的关注将会有所减弱。 大数据的定义什么是“大数据”，目前并没有统一的定义。 维基百科提供的定义有些拙劣，也不完整：“ 大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过主流的工具，在合理的时间内撷取、管理、处理、并整理成为人们所能解读的信息 “。 IBM 提供了一个充分的简单易懂的概述：大数据有以下三个特点：大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多样化(Variety) 。 大批量 – 大数据体积庞大。 企业里到处充斥着数据，信息动不动就达到了TB级，甚至是PB级。 高速度 – 大数据通常对时间敏感。 为了最大限度地发挥其业务价值，大数据必须及时使用起来。 多样化 – 大数据超越了结构化数据，它包括所有种类的非结构化数据，如文本、音频、视频、点击流、日志文件等等都可以是大数据的组成部分。 MSDN的布莱恩·史密斯在IBM的基础上增加了第四点： 变异性 – 数据可以使用不同的定义方式来进行解释。 不同的问题需要不同的阐释。 从技术角度看大数据大数据包括了以下几个方面：数据采集、存储、搜索、共享、分析和可视化，而这些步骤在商务智能中也可以找到。 在皮特·沃登的“ 大数据词汇表 “中，囊括了60种创新技术，并提供了相关的大数据技术概念的简要概述。 获取 ：数据的获取包括了各种数据源、内部或外部的、结构化或非结构化的数据。 “大多数公共数据源的结构都不清晰，充满了噪音，而且还很难获得。 ” 技术： Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach 。 序列化：“你在努力把你的数据变成有用的东西，而这些数据会在不同的系统间传递，并可能存储在不同节点的文件中。 这些操作都需要某种序列化，因为数据处理的不同阶段可能需要不同的语言和API。 当你在处理非常大量的记录时，该如何表示和存储数据，你所做的选择对你的存储要求和性能将产生巨大影响。 技术： JSON、BSON、Thrift、Avro、Google Protocol Buffers 。 存储 ：“大规模的数据处理操作使用了全新的方式来访问数据，而传统的文件系统并不适用。 它要求数据能即时大批量的读取和写入。 效率优先，而那些有助于组织信息的易于用户使用的目录功能可能就显得没那么重要。 因为数据的规模巨大，这也意味着它需要被存储在多台分布式计算机上。 “ 技术： Amazon S3、Hadoop分布式文件系统 。 服务器 ：“云”是一个非常模糊的术语，我们可能对它所表示的内容并不很了解，但目前在计算资源的可用性方面已有了真正突破性的发展。 以前我们都习惯于购买或长期租赁实体机器，而现在更常见的情况是直接租用正运行着虚拟实例的计算机来作为服务器。 这样供应商可以以较为经济的价格为用户提供一些短期的灵活的机器租赁服务，这对于很多数据处理应用程序来说这是再理想不过的事情。 因为有了能够快速启动的大型集群，这样使用非常小的预算处理非常大的数据问题就可能成为现实。 “ 技术： Amazon EC2、Google App Engine、Amazon Elastic Beanstalk、Heroku 。 NoSQL：在IT行为中，NoSQL(实际上意味着“不只是SQL”)是一类广泛的数据库管理系统，它与关系型数据库管理系统(RDBMS)的传统模型有着一些显著不同，而最重要的是，它们并不使用SQL作为其主要的查询语言。 这些数据存储可能并不需要固定的表格模式，通常不支持连接操作，也可能无法提供完整的ACID(原子性—Atomicity、一致性—Consistency、隔离性—Isolation、持久性—Durability)的保证，而且通常从水平方向扩展(即通过添加新的服务器以分摊工作量，而不是升级现有的服务器)。 技术： Apache Hadoop、Apache Casandra、MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort 。 处理 ：“从数据的海洋中获取你想要的简洁而有价值的信息是一件挑战性的事情，不过现在的数据系统已经有了长足的进步，这可以帮助你把数据集到转变成为清晰而有意义的内容。 在数据处理的过程中你会遇上很多不同的障碍，你需要使用到的工具包括了快速统计分析系统以及一些支持性的助手程序。 “ 技术： R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk、Solr/ Lucene、ElasticSearch、Datameer、Bigsheets、Tinkerpop 。 初创公司： Continuuity、Wibidata、Platfora 。 MapReduce ：“在传统的关系数据库的世界里，在信息被加载到存储器后，所有的数据处理工作才能开始，使用的是一门专用的基于高度结构化和优化过的数据结构的查询语言。 这种方法由Google首创，并已被许多网络公司所采用，创建一个读取和写入任意文件格式的管道，中间的结果横跨多台计算机进行计算，以文件的形式在不同的阶段之间传送。 “ 技术： Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum 。 自然语言处理 ：“自然语言处理(NLP)……重点是利用好凌乱的、由人类创造的文本并提取有意义的信息。 ” 技术： 自然语言工具包Natural Language Toolkit、Apache OpenNLP、Boilerpipe、OpenCalais。 机器学习：“机器学习系统根据数据作出自动化决策。 系统利用训练的信息来处理后续的数据点，自动生成类似于推荐或分组的输出结果。 当你想把一次性的数据分析转化成生产服务的行为，而且这些行为在没有监督的情况下也能根据新的数据执行类似的动作，这些系统就显得特别有用。 亚马逊的产品推荐功能就是这其中最著名的一项技术应用。 “ 技术： WEKA、Mahout、、SkyTree 。 可视化 ：“要把数据的含义表达出来，一个最好的方法是从数据中提取出重要的组成部分，然后以图形的方式呈现出来。 这样就可以让大家快速探索其中的规律而不是仅仅笼统的展示原始数值，并以此简洁地向最终用户展示易于理解的结果。 随着Web技术的发展，静态图像甚至交互式对象都可以用于数据可视化的工作中，展示和探索之间的界限已经模糊。 “ 技术： GraphViz、Processing、Protovis、Google Fusion Tables、Tableau 。 大数据的挑战最近举行的世界经济论坛也在讨论大数据，会议确定了一些大数据应用的机会，但在数据共用的道路上仍有两个主要的问题和障碍。 1.隐私和安全正如Craig & Ludloff在“隐私和大数据“的专题中所提到的，一个难以避免的危机正在形成，大数据将瓦解并冲击着我们生活的很多方面，这些方面包括私隐权、政府或国际法规、隐私权的安全性和商业化、市场营销和广告……试想一下欧盟的cookie法规，或是这样的一个简单情景，一个公司可以轻易地在社交网络上收集各种信息并建立完整的资料档案，这其中包括了人们详细的电子邮箱地址、姓名、地理位置、兴趣等等。 这真是一件吓人的事情!2.人力资本麦肯锡全球研究所的报告显示 ，美国的数据人才的缺口非常大，还将需要140,000到190,000个有着“深度分析”专业技能的工作人员和1.500个精通数据的经理。 寻找熟练的“网站分析”人力资源是一个挑战，另外，要培养自己的真正拥有分析技能的人员，需要学习的内容很多，这无疑是另一个大挑战。 大数据的价值创造很多大数据的内容都提及了价值创造、竞争优势和生产率的提高。 要利用大数据创造价值，主要有以下六种方式。 透明度 ：让利益相关人员都可以及时快速访问数据。 实验 ：启用实验以发现需求，展示不同的变体并提升效果。 随着越来越多的交易数据以数字形式存储，企业可以收集更准确、更详细的绩效数据。 决策支持 ：使用自动化算法替换/支持人类决策，这可以改善决策，减少风险，并发掘被隐藏的但有价值的见解。 创新 ：大数据有助于企业创造出新的产品和服务，或提升现有的产品和服务，发明新的商业模式或完善原来的商业模式。 细分 ：更精细的种群细分，可以带来不同的自定义行为。 工业领域的增长 ：有了足够的和经过适当培训的人力资源，那些重要的成果才会成为现实并产生价值。 数据分析的机会领域当“网站分析”发展到“数据智能“，毫无疑问，数据分析人员也工作也应该发生一些转变，过去的工作主要是以网站为中心并制定渠道的具体战术，而在将来则需要负责更具战略性的、面向业务和(大)数据专业知识的工作。 数据分析师的主要关注点不应该是较低层的基础设施和工具开发。 以下几点是数据分析的机会领域：处理：掌握正确的工具以便可以在不同条件下(不同的数据集、不同的业务环境等)进行高效的分析。 目前网站分析专家们最常用的工具无疑是各类网站分析工具，大多数人并不熟悉商业智能和统计分析工具如Tableau、SAS、Cognos等的使用。 拥有这些工具的专业技能将对数据分析人员的发展大有好处。 NLP：学习非结构化数据分析的专业技能，比如社交媒体、呼叫中心日志和邮件的数据多为非结构化数据。 从数据处理的角度来看，在这个行业中我们的目标应该是确定和掌握一些最合适的分析方法和工具，无论是社会化媒体情感分析还是一些更复杂的平台。 可视化 ：掌握仪表板的展示技能，或者宽泛点来说，掌握数据可视化的技术是摆在数据分析师面前一个明显的机会(注：不要把数据可视化与现在网络营销中常用的“信息图”infographics相混淆)。 行动计划在大数时代，其中一个最大的挑战将是满足需求和技术资源的供给。 当前的“网站分析”的基础普遍并不足够成熟以支持真正的大数据的使用，填补技能差距，越来越多的“网站分析师”将成长为“数据分析师”。

【报告解读】CAICT中国信通院云计算发展白皮书

CAICT中国信通院云计算发展白皮书深度解析

在2020年7月，中国信息通信研究院（CAICT）发布了备受瞩目的云计算发展白皮书，全面探讨了云技术在当今市场中的前沿趋势和重要影响。

核心内容概览

市场动态与趋势

新基建背景下的机遇与挑战

在“新基建”的推动下，云计算将加速应用场景，进一步赋能产业发展，成为支撑经济数字化转型的重要力量。

未来展望

技术转型与创新

总结来说，云计算正以前所未有的速度推动着中国企业的数字化进程，LStack产品凭借其全面的云原生应用开发服务，成为企业转型路上的重要支持。

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