简而言之，存储如何以更高效、更低成本的方式，围绕着数据的产生、存放、保护、优化、利用，直至数据成为资产，满足数据对存储提出的要求。
相关的关键词有十个：分布式存储、云存储、容器存储、全闪存、AI存储、区块链存储、边缘存储、量子存储、生物存储或基因存储等等。
鉴往事
我们先回顾一下历史，过去十年（2010-2019）存储发生了什么事件？
2010年：EMC收购Isilon，22.5亿美元 ;
2010年：惠普收购3Par，23.5亿美元 ;
2011年：戴尔收购Compellent，9.6亿美元 ;
2011年：希捷收购三星硬盘，13.75亿美元 ;
2011年：西部数据收购日立GST，48亿美元 ;
2012年：VMware提出SDDC（软件定义数据中心）和SDS（软件定义存储）的概念，之后推出SDS产品 – Virtual SAN的预览版 ;
2013年：Avago收购LSI，66亿美元 ;
2014年：闪迪收购Fusion-io，11亿美元 ;
2015年：戴尔收购EMC，630亿美元 ;
2015年：西部数据收购闪迪，160亿美元 ;
2016年：IBM收购对象存储，约13亿美元 ;
2016年：HCI（超融合）概念提出者Nutanix上市；
2016年：博通收购博科，59亿美元 ;
2016年：OpenText收购Dell EMC企业内容部门(包括Documentum等)，16.2亿美元 ;
2017年：HPE收购Nimble Storage，10.9亿美元 ;
2018年：微软收购混合云数据存储公司Avere Systems ;
2019年: AWS收购E8 Storage，估计在5000万美元至6000万美元之间 ;
2019年: 谷歌收购存储企业Elastifile, 2亿美元 ;
2019年: IBM收购 RedHat, 340亿美元，RedHat有两款开源存储产品：Ceph和Gluster。
站在企业存储系统的角度，有几件事值得注意：HCI、SDDC、SDS的相聚出现、戴尔收购EMC、西部数据收购闪迪、HPE收购3Par和Nimble Storage，以及云计算厂商微软、AWS和谷歌的收购。这些事件体现了全球存储发展的几大趋势：分布式、云化、闪存化、智能等。
1、分布式存储
软件定义存储，为云而生。软件定义存储就是将硬件的可操控成分按需求，分阶段的，通过编程接口或者以服务的方式逐步暴露给前端应用，分阶段地满足应用对资源的不同程度、不同方面的灵活调用。软件定义存储其实是一个过程，不是一蹴而就的目标，它分成不同阶段：抽象、池化和自动化。目前，软件定义存储最显著的特征是呈现分布式，根据近年来IDC的报告，软件定义存储按照访问方式，分为三类：分布式块存储、分布式文件存储、分布式对象存储。未来十年，分布式存储的相对市场份额将不断增长，预计将超过集中存储的市场份额，然而两者将长期并存。
戴尔收购的Compellent、HP收购的3Par，实现了块级虚拟化，将硬盘和RAID解耦；VMware Virtual SAN（现命名为vSAN）、Nutanix有别于以往的专用存储，将文件系统软件与服务器解耦，体现了分布式存储征程中的不同阶段
回顾一下Gartner 在2015年7月发布的技术成熟度曲线，彼时处于曲线的最高点，也即阶段二（过高期望的峰值，Peak of Inflated Expectations）。四、五年左右的时间，才被市场广泛认可，但迄今离占据市场主流份额还需一段时间。好消息是，分布式存储发展非常迅猛，远超平均值。
2、云化 （含容器、超融合、混合云）
据报道，全球云存储市场2017年为307亿美元，预计到2022年889.1亿美元，CAGR为23.7%；中国云存储市场2017年规模为88.68亿人民币，同比增长71.8%，2018年同比增长率将上升至72.8%，市场规模为158.5亿元人民币。
Gartner在2019年的报告中显示：到2024年，40%的企业将实施至少一种混合云存储方式，高于2019年的10% 。
上述提到的云存储主要是以AWS S3、EBS、阿里云块存储、OSS为代表的公有云存储。在本篇文章里，云化的概念更广泛，包括了公有云和私有云。
云的特点包括弹性灵活、按需交付、按用付费等，除了众所周知的公有云之外，还要看到私有云。AWS CEO Andy Jessy在AWS 2019 re:Invent大会上分享了如下消息：公有云的总支出只占到总IT支出的3% 。也就是说，全球IT支出总，私有云仍占绝大多数。我曾在2017年看到一篇文章提到：预计到2040年，公有云大约占整个IT开支的1/3和1/2之间。如果真是如此，也就是说即使二十年后，私有云仍占半壁江山。
1）私有云的云化对接
存储如何更好的服务私有云，成为企业级存储的一个重要课题。除了存储自身的池化、自动化之外，向上提供API，方便私有云管理平台按需驱动存储资源的创建、调整、优化甚至回收，将逐渐成为必备配置。云化对接包含两大块，一是对接开源的云管理平台，例如OpenStack的块接口Cinder、文件接口Manila、对象接口Swift和几乎成为标准的AWS S3接口；二是对接商业的云管理平台，首当其冲的是能够被主流Hypervisor识别，如VMware ESXi、Microsoft Hyper-V。国内存储厂商中，浪潮的AS13000在云化对接中做得更齐全。
容器对接也可以视为云化对接的一部分，我们看到越来越多的用户，包括互联网、金融、电信等行业，开始部署容器技术。因此存储支持CSI（Container Storage Interface）接口也将逐渐成为企业级存储的必备配置。
超融合可以视为私有云的一种部署形态，当计算资源池和存储资源池在初次采购以及后续扩容的过程中，计算和存储的比例比较适中，也即，不会出现少量计算资源需要搭配大量存储空间；也不会出现大量计算资源需要搭配很少的存储空间，此时超融合是不错的选择。
2）公私相互渗透
在云计算领域，开始出现To C和To B的融合。
早期公有云的用户主要是一些C端，或者小B的用户，随着云计算的深入和普及，云巨头开始希望吸引大B用户。但是，出于隐私保护、安全性、政府合规、管理、兼容性、惯性、迁移成本等多种因素的考虑，原有大B用户迁移到公有云的进展比预期要缓慢。
因此，云巨头早在几年前就开始通过构建混合云或者私有云的方式来瓜分B端IT市场的大蛋糕。AWS收购E8和推出Outposts，微软收购混合云数据存储公司Avere，阿里云推出混合云存储方案，腾讯云、金山云、京东云也不甘人后。
另外，因为成本、空间、能耗等因素，逐渐有更多用户希望To B的存储厂商，能够支持将历史数据备份或归档到公有云存储上。
3、闪存化
根据IDC 在2019年12月31日的报道：“2019前三个季度，中国企业级全闪存存储阵列市场同比增长超过60%。IDC预测， 2019年全闪存存储市场仍将达到近50%的增长”。
据报道，闪存颗粒价格逐年下降（按照30%～40%的降幅），如下图所示。
国内的长江存储或将加速闪存颗粒下降趋势；
当全闪存相比机械盘价格差距不大时，更多用户愿意为延时缩短而买单（目前和15k转，10k转的机械盘价格相差不多；7.2k转的机械盘当下价格还有一些优势）；
机械硬盘逐渐退化成类似磁带地位的介质。
而且在当前的大背景下，因为机械硬盘的核心技术欠缺的原因，大力发展和推进闪存落地具有重要的意义。国内大的存储厂商中，华为和浪潮都推出了自己的NVMe闪存盘。
闪存化的过程中，必然催生全闪存阵列的发展，其中的相关技术NVMe Over Fabric（简称NVMe-oF）借助RDMA等超低延时的传输协议，可远程访问SSD，解决了下一代数据中心在横向扩展 (Scale-out) 时所遭遇的性能、功能、容量三者之间难以取舍的权衡问题。
4、智能
这里包括两个方面，一是存储的智能化；二是存储如何为智能应用进行优化，也即AI存储应该如何优化。
1）存储智能化
存储智能化所希望达到的就是能够根据业务负载、运维管理等的历史记录，预测未来可能会发生什么，再据此动态地调整存储资源池，做到物尽其用；以及提供预警信息和执行动作，做到防患于未然。然而这个道路非常漫长，因为厂商需要在安全性稳定性和性价比（也即动态调整存储资源）之间做取舍；另外要想取得根据负载自动调整存储，其实不亚于将AI算法植入存储系统之中，难度不小。目前，存储厂商中，做得比较好的有HPE的Infosight和浪潮的InView。
2）AI存储
Gartner报告显示，到2022年，企业高管中将有半数以上会规划AI技术的部署，而这一数字在2018年的时候仅有4% 。
根据IDC数据，2018年上半年，中国AI基础架构市场销售额和出货量分别同比增长176%和129% 。
AI所需存储，可以分为准备、训练、推理和归档等阶段，每个阶段的IO特征不一样，对于存储的要求也不一样。例如，在推理阶段，IO的特征是读写混合，并且要求存储的延时低，能快速响应。
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国内的AI公司针对不同行业不同细分场景，通过AI训练导出的模型，销售给最终用户。为了增加营收，降低部署难度，有不少AI公司将模型以及所需的软硬件打包，以一体机的方式销售。其中的存储系统多采用OEM或者转售的方式，因为AI公司的主业是它的算法以及针对场景不断优化，自研存储纳入到一体机里，性价比不高。
总结而言，过去的这些年，解决了数据的存放、保护和优化，尤其是在数字宇宙迅猛膨胀的过程中，如何低成本、高效率地存放。
下一个十年随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术的快速发展，分布式、全闪存等迎来市场的高速发展。除此以外，还有区块链存储、边缘存储、量子存储、生物存储或基因存储，下面探讨下这些新存储技术的发展趋势。
（二）知来者
2019年12月27日，在2019国际超级计算产业博览会上，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东提到： “智慧时代，计算力就是生产力，计算力指数是衡量一个国家、地区，甚至是企业发展水平的重要指数” 。
“从全球GDP与服务器出货量的分布来看，全球GDP排名前四的美国、中国、日本、德国，服务器采购量同样排名前四。数字经济在整个国家GDP的占比越高，这个国家的经济就越发达”。
“同样，在企业领域，10年前全球市值最高的十个企业，埃克森美孚、中石油、沃尔玛、中移动、中国工商银行等，都是来自能源、金融、通信等传统领域。今天全球市值最高的TOP10企业，清一色都是互联网企业，比如google、微软、亚马逊、腾讯、阿里巴巴，只有一家来自传统行业的沃尔玛。全球市值TOP级的企业也是计算力消耗最大的，市值排名和服务器采购量排名基本一致”。
王院士还剖析了计算的演变历史，“从计算发展的形态来看，云计算、智慧计算和科学计算三大典型计算场景已经成为主流信息化形态。其中，科学计算主要用来完成宇宙探索、石油勘探、海洋开发、工业仿真、基因测序等前沿科技领域；云计算已成为当今经济社会发展的‘水电煤’ ”。
其中智慧计算包括了AI计算、大数据、云计算和边缘计算。
有计算，就会有存储，只是或多或少，或快或慢，或过渡或长期保存的区别。
第一篇“鉴往事”里，我们讨论了AI存储、分布式存储，未来在边缘计算、量子计算的场景下，是不是会催生出边缘存储、量子存储出需求？ 例如有别于云存储，边缘存储应该具有功耗较低、占用空间较小，延时低的特征。
华中科技大学谢长生教授在2019中国数据与存储峰会分享了“Long Data”也即长期存储的挑战的应对。他提到，国际上有个研究课题How preserve information for 100 years？就是如何保存信息一百年。
我想，这种需求，也许会催生出生物存储，或基因存储？
这并不是空穴来风或者异想天开。2019年7月，美国布朗大学研究人员在新一期《科学公共图书馆·综合》杂志上发表了一篇论文，提到他们用基于生物小分子的存储系统累计存储了超过10万比特的数字图像信息，从中获得图像的准确率可达98%以上。
一百年太久，只看十年。
个人认为，未来十年，第一篇“鉴往事”里提到的分布式、云化、闪存化、智能仍然会延续。与此同时，将出现一些新的趋势，其中有一个重要的趋势将伴随着数字化转型逐渐显现出来，背后的原因是：数据即资产、数据即权力。无论做为企业，还是政府，当意识到数据的重要性的时候，不会轻易的分享数据，或者说将这一权利拱手相让。如何促进数据共享呢？
物理学家张首晟曾提到：“人工智能现在碰到了一个很大的瓶颈，因为如果 AI 要非常大的进步，它必然要需要很大的数据，但是现在的数据提供方都没有足够的激励机制提供极大量的数据”。如何激励数据提供方（也即用户和组织）提供数据，尤其是隐私数据（数据越隐私，价值可能越大）呢？
如何在激励数据提供方分享数据的同时，又能保护隐私呢？
答案就是区块链和存储的结合。
张首晟在文章《区块链技术是互联网世界新的分合转折点》中自己回答到：“一旦有了区块链之后，如果创造数据能被价值化、共识化，就会形成一个大的数据市场，使得人工智能也能够更往前进一步”
区块链解决了数据确权、激励分享、数据资产交易和流转等问题。但区块链要发展，区块链基础设施要先行，尤其是其中的重要组成部分 - 区块链存储。区块链存储中，比较重要的一类是公链存储，它是跨越全球的存储池 + Token激励机制。我们可以把它视为去中心化的云基础设施的一部分，或者说是去中心化的云存储。它现在还处在非常早期的阶段，但已经逐渐向我们走来。
2018年7月，Gartner在其技术成熟度曲线中，将区块链存储（Distributed Storage in Blockchain）列入科技诞生的促动期 (Technology Trigger)，并预计2023~2028年左右，进入到成熟应用的技术阶段，将有大量主流用户开始接纳。
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最后总结一下：下一个十年，存储发展趋势的七个关键词是：分布式、云存储、容器存储、全闪存、AI存储、区块链存储、边缘存储。量子存储、生物存储和基因存储可能还为时尚早。