儲存系統的發展
2020 年的疫情告訴我們，資料中心的數位連線、運算、儲存和網路的重要性，因為有了這些才使得在家工作成為可能。根據最新的調查與預測指出，即使在疫情結束之後，在家工作或遠端工作的趨勢，將會以某種程度地持續下去。有超過一半以上的受訪者表示疫情使得他們的組織將應用程式和工作負載從本地資料中心移走，企業 IT 也面臨著重大的挑戰：對於基礎架構與網路的戰略進行調整，以因應長期的遠端工作，或者是重返辦公室。
有一些產業尤其受到這次疫情的影響，而不得不設法在儲存技術的協助下維持業務的繼續。像是媒體與娛樂業，是受到疫情影響最大的行業之一，因此必須把以前就已經存在的內容再拿來使用，重新創造出新的內容，於是對於歸檔內容的存取就變得至關重要。這種為了支援新的工作模式，而提供對歸檔內容的即時存取能力，以及機器對機器的資料生成（隨著物聯網、人工智慧與其它大數據應用的增長）趨勢，將會推動數位儲存系統的發展。
延伸閱讀：「主動式歸檔−智慧化的巨量資料儲存新架構？」
以檔案方式存取資料的 NAS 通常與非結構化資料，像是影像或圖像資料連結在一起，而 SAN 則會與結構化資料，如資料庫工作負載連結在一起。高速橫向擴展 NAS 在人工智慧或大數據分析的儲存上，扮演著重要的角色。物件儲存近年來也是常見的儲存系統，也是用在非結構化資料，它有時候會與橫向擴展 NAS 處在互相競爭的位置。
儲存系統的原生雲端與容器支援，在物件儲存上會更快、更明確的被實現。這得益於目前主要的公有雲端儲存環境，原就是物件儲存，再加上容器也大量的發展於公有雲端環境，這使得物件儲存更加容易地往雲端與容器靠攏。因此可以預見地，除了公有雲端儲存外，純軟體定義的，或各大儲存供應商的商用物件儲存系統，原生雲端與容器的支援也是必然的方向。雲端儲存在不斷的增加，但這並不會完全取代本地的儲存，因為我們看到公有雲端儲存也在提供本地的解決方案，本地的（商用）物件儲存也在提供公有雲的解決方案。隨之而來則是跨雲、跨儲存管理工具的興起。
層級式儲存優化儲存成本的方式，是將常用的資料放在較快的儲存裝置上，隨著總體資料量的增加，需要被儲存、以及歸檔的資料量勢必也會增加。 主動歸檔是有效降低基礎架構成本，而且不會影響儲存效能的一個方式。我們看到疫情使得大型與超大型資料中心的歸檔資料快速的增加。
以檔案方式存取資料的 NAS 通常與非結構化資料，像是影像或圖像資料連結在一起，而 SAN 則會與結構化資料，如資料庫工作負載連結在一起。高速橫向擴展 NAS 在人工智慧或大數據分析的儲存上，扮演著重要的角色。物件儲存近年來也是常見的儲存系統，也是用在非結構化資料，它有時候會與橫向擴展 NAS 處在互相競爭的位置。
未來我們將會看到橫向擴展 NAS 與物件儲存間的融合，第一步就是看到更多不是物件儲存的儲存系統，會支援通用的 AWS S3 或 RESTfu API。長遠來看，NAS 和物件儲存間的界線會慢慢消失。
儲存系統的原生雲端與容器支援，在物件儲存上會更快、更明確的被實現。這得益於目前主要的公有雲端儲存環境，原就是物件儲存，再加上容器也大量的發展於公有雲端環境，這使得物件儲存更加容易地往雲端與容器靠攏。因此可以預見地，除了公有雲端儲存外，純軟體定義的，或各大儲存供應商的商用物件儲存系統，原生雲端與容器的支援也是必然的方向。雲端儲存在不斷的增加，但這並不會完全取代本地的儲存，因為我們看到公有雲端儲存也在提供本地的解決方案，本地的（商用）物件儲存也在提供公有雲的解決方案。隨之而來則是跨雲、跨儲存管理工具的興起。
與先前跨儲存管理工具發展困難不同的，這次因為雲端與容器均有「所謂的」業界標準存在，透過開放式的標準，會使得這樣的跨平台管理工具更容易實現，將雲上與雲下整合成一個平台。
層級式儲存優化儲存成本的方式，是將常用的資料放在較快的儲存裝置上，隨著總體資料量的增加，需要被儲存、以及歸檔的資料量勢必也會增加。 主動歸檔是有效降低基礎架構成本，而且不會影響儲存效能的一個方式。我們看到疫情使得大型與超大型資料中心的歸檔資料快速的增加。
延伸閱讀：「層級式儲存的建構」
NVMe 現在主宰了新快閃儲存的界面，NVMe 在 PCIe 匯流排上運作，因此它的效能將繼續隨著未來 PCIe 匯流排的發展而提高。
NVMe 現在主宰了新快閃儲存的界面，NVMe 在 PCIe 匯流排上運作，因此它的效能將繼續隨著未來 PCIe 匯流排的發展而提高。
隨著連接性更快的 PCIe Gen4 與早期 Gen5 的發展，NVMe 主導的地位會更加的穏固。NVMe-oF，不論是在光纖通道或是乙太網路上，可以更廣泛的使用各種遠端直接記憶體存取 (Remote Direct Memory Access, RDMA) 方式，將會使得儲存池與伺服器脫勾（去耦合），使分散式運算方式或稱為運算式儲存更為發展。
延伸閱讀：「2019 NVMe 產業生態概況
」
運算式儲存驅動器 (Computational Storage Drives, CSDs) 使處理程式更接近資料儲存的位置，無論是在儲存本身或儲存控制器上，新的儲存網路也會增加額外的智慧功能選項，將處理往存儲存移動來縮短資料移動的時間以及移動資料所產生的能源消耗，所有這些都是基於 NVMe 或 NVMe-oF 的方式。運算式儲存原本設計的目標是為了將以儲存為中心的功能從運算系統（伺服器）的 CPU 上卸載。初期的用途包括資料壓縮、加密和 RAID 的控制。
使用在持續型（儲存級）記憶體上的 CXL 界面，也是在 PCIe 匯流上運作，它與電腦上傳統的記憶體通道不同，它支援具有不同特徵的（異質）記憶體通道，像是 Intel 的 Optane。CXL 也可以提供去耦合與池化記憶體的能力，可以分散處理以更接近記憶體，所以也被稱為記憶體內 (In-Memory) 運算。
運算式儲存驅動器 (Computational Storage Drives, CSDs) 使處理程式更接近資料儲存的位置，無論是在儲存本身或儲存控制器上，新的儲存網路也會增加額外的智慧功能選項，將處理往存儲存移動來縮短資料移動的時間以及移動資料所產生的能源消耗，所有這些都是基於 NVMe 或 NVMe-oF 的方式。運算式儲存原本設計的目標是為了將以儲存為中心的功能從運算系統（伺服器）的 CPU 上卸載。初期的用途包括資料壓縮、加密和 RAID 的控制。
但是有更複雜處理器、如 ASIC 或 FPGA 的運算式儲存，可執行更先進的資料分析，效能比用 CPU 來得更快，預期會有更多的運算式儲存進入到企業應用中，不論是在中心端與邊緣端。
使用在持續型（儲存級）記憶體上的 CXL 界面，也是在 PCIe 匯流上運作，它與電腦上傳統的記憶體通道不同，它支援具有不同特徵的（異質）記憶體通道，像是 Intel 的 Optane。CXL 也可以提供去耦合與池化記憶體的能力，可以分散處理以更接近記憶體，所以也被稱為記憶體內 (In-Memory) 運算。
