[資料儲存觀察室] 2023 年儲存供應商年度預測

每年 StorageNewsletter 網站都會請眾多儲存供應商，就來年提出一些預測，在進入 2023 年的議題前，我們先來看看去 (2022) 年來自 53 家供應商的預測彙整，之後也可以跟今 (2023) 的預測做一個比較：

1. 排名第一的預測與所有型式的雲和邊緣有關，不管是混合雲或是多雲，以及相應的運營和計費模式。
2. 第二個議題以網路安全及勒索軟體巨大的威脅為代表，這發生在 2021 年重大的攻擊事件之後。
3. 與前一項議題非常接近地是確定 AI/ML 和 GPU 以及與資料保護相關的所有內容。
4. 物件儲存，特別是在容器 Kubernetes 環境中使用的，排在第四位。
5. 最後是原生雲、容器和 Kubernetes。

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過完 2022 年我們再回頭來看這五個議題，在去年底突然爆火的 OpenAI ChatGPT 之後，最為突顯的應該就是 AI/ML 的應用，但，這也僅止於 ChatGPT 的對話內容，除此之外，其它的議題，例如在儲存管理上引進更多的人工智慧以提昇儲存效率等，似乎並未見到更為顯著的進展，僅管我們可以看到幾乎每家供應商都宣稱在產品中具備 AI/ML 的能力！筆者也蠻想知道 ChatGPT 的能力是否可以運用在儲存的管理上？

談到 AI 和 ChatGPT，筆者突然興起來讓 ChatGPT 做一下預測：

以上這些答案和筆者在年假期間玩的結果完全不同，先前它提出了很多筆者沒聽過的新奇字彙，如「漸進式儲存」、「增量式儲存」等⋯（可惜沒有將這些結果截圖下來）。

而這是另一天執行的結果：

又另外一天的執行結果：

不曉得是因為人工智慧模型處於不斷調整/學習的過程，還是說這原本就是預期中的結果？

引用傅瑞德大大的說法：「ChatGPT 問答，產生出來的結果多半還是『免洗筷』等級的東西。」

如果認真的以人工智慧能力的五個層次來看：
資料搜尋-->分析-->解讀-->認知-->決策
這些工具大致上還沒有超越「分析」的這個層次；以 ChatGPT 來說，它的模型也還在不斷調整（進化）中，更早時它說自己是一個語意模型，現在則稱自己是一個人工智慧模型。無論如何，至少 ChatGPT 的儲存產業預測，是當不得真的！嗯⋯⋯好吧，你可以當做參考，如果真的沒有其它的想法，這些答案的確是可以拿出來寫成一篇文章。

以 StorageNewsletter 的供應商預測來看，彙整的方式很清楚，就是依據某個議題或類似議題被提到的次數或比例，越多人提到的議題「理論上」應該就是越顯得重要，但事實上會不會真的㩀此發展，那就是另一回事了。至於所謂的「產業觀察者」們，至少就筆者自己來說，除了參考眾多資料來源外，即便是自己觀察所得，也得要說出一番道理來；只是⋯⋯是否大部份人對於「言之有理」己經不在乎了呢？

回到今 (2023) 年 StorageNewsletter 收到來自 56 家儲存供應商的回覆，前五大議題如下：

1. 與去年排名第一相同的雲與邊緣、及與其相應的運營和計費模式，超過 32%。
2. 資料管理有 29% 排名第二。
3. 勒索軟體和網路安全排名第三有 25%。
4. 超過 16% 是與能源與 ESG 相關。
5. 最後則是資料存取與共享，有 10%。

與 2022 年做對比，多雲、邊緣以及其運營計費模式，顯然仍是大部份供應商認為重要的發展，另外網路資安依然也是一個重要的議題。

而針對今年的供應商預測，筆者特別想要分享其中一個有少數（大約 3～4 個）供應商提到，但應該是被歸類到「能源與 ESG」項目之下的議題，那就是可持續性 (Sustainability）。

可持續性這個概念原本就應該要存在於各種人類的活動之中，例如可持續性的業務（大部份的業務都不應該只是曇花一現的短期業務）、可持續性的架構（架構在擴展時仍可以保有原本的效能與可維護性）、可持續性的環境⋯⋯等。在過去這幾年，有鑑於各種難以抗衡的事件，如 COVID-19 的全球疫情、氣候變遷不可否認的影響力，以及地緣政治緊張與衝突所帶來的包括能源在內的各項原物料危機、通貨膨脹、供應鏈中斷等，IT 架構包括資料儲存策略必須把可持續性做為其中一個重要的考量因素。

可持續性將滲透至主導企業的各項議程中，IT 買家會更在乎可持續性，而供應商也必須對此做出回應，提供更多的資訊證明他們對於可持續性的聲明。供應商們需要證明他們正在努力並實現整個價值鏈更大的可持續性，並提供具備可持續性的產品功能。

例如 2022 年的開放運算峰會 (Open Compute Summit) 就將可持續性列為其第五條原則，資料儲存策略的可持續性議題將會集中、但不限於在耗能與減排之上，除了效能外，包括資料數量、資料儲存期限、資料價值、IT 預算、網路安全等各種因子，都必須要放在天秤上一起衡量，以追求一個具備可持續性的儲存策略。

供應商們除了要努力的提高設施和本地設備的能源效率外，也要提供更好的資料分類方法，使企業用戶可以查看他們整個資料資產和分層的資料。如果大部份的資料只使用一次就不會再被使用，那麼它們是不是應該要被移動到其它更冷的層級，如雲端或磁帶上？

另外像是主動式歸檔環境整合了自動化磁帶系統，就可以有效的減少能源消耗，與同容量的 HDD 相比，主動式歸檔案環境能源消耗減少 87%、二氧化碳減少 97%。

最後筆者來談個題外話，世事通常不會如凡人所計劃的那樣發生，這些年來每當筆者做出一些新的規劃時，就會出現一些不可抗力的因素，致使新的規劃完全停頓⋯⋯長期的讀者們大概也已經習慣於筆者這種忽而中斷數月的狀態，如果您最終還是有繼續回來看到這篇文章，筆者也僅致上深深的歉意與謝意！這也是這麼多年以來，這種個人筆耕的型態一直無法再更進一步的最大原因。

不過碰到這種困境筆者倒也不是唯一之人；恰巧在農曆年前，一直有在 follow 的一位資深前輩，原本以為以他在該行業的資歷/資源，在這條路上應該會走得比較順，但好像其實也不盡然啊⋯⋯吾道不孤！