偏見是你對世界的看法，分析并解決問題才是與世界相處的正確方式。
IT產業發展了半個世紀以來，發展變化一直很快，但核心的總有幾個不變：大體上，計算性能沿著摩爾定律在發展；數據存儲在變得更快、更穩定、更高效的同時，盡可能的降低成本；讓數據出現在計算存在的地方就組成了功能服務，讓服務出現在業務需要的地方就創造了價值。
提起IBM，大家都覺得這是一家老牌公司，而云計算是大熱門，代表當下最先進的發展方向，這其實就是一種偏見。實際上，IBM不僅自己有云計算技術服務，而且原來很多技術都是現在云計算在用的技術，雖然IBM的牌子久遠了點，但它的技術服務在新的時代下，正在以新的面貌煥發新的活力。
最近幾個案例中，讓我看到了IBM的“新”的活力，讓我們意識到，企業數據存儲的難題，終歸是萬變不離其宗，如果大象在跳舞，那存儲業務上的新變化就是大象的舞步。
IBM存儲在新行業——互聯網行業的突破
2020年新冠疫情期間，許多社會活動轉到了線上，線上業務流量激增，和許多互聯網公司一樣，百度智能云也在加班加點瘋狂擴容，云計算的海量規模意味著高昂的存儲成本，所以，更強調精打細算，因為任何創新和成本上的節省都能帶來巨大收益。
2020年，在百度云海量冷數據處理場景的擴容項目中，百度云選擇了業界流行的IBM TS4500 企業級存儲解決方案，該方案融合了IBM Spectrum Scale、Spectrum Archive 和 Tape 介質, 構建了EB級海量數據存儲服務，使用了大約10萬盤磁帶存儲900多PB數據，相較于普通存儲，整體存儲成本降低了84%，收益還是非?？捎^的。
用IBM存儲來降低成本的說法其實比較新穎，一直以來，IBM存儲都是服務于大型企業，以穩定著稱，但也以價格昂貴為人所詬病，但以IBM存儲來降低成本的說法還是挺令人眼前一亮的。
有趣的是，在媒體“口誅筆伐”中，被宣判“已死”的多年后，磁帶似乎越來越重要了，成為許多公有云服務中不可或缺的一部分，最新的LTO 9磁帶更是將單盤磁帶容量提升到了18TB，可見，磁帶是正在快速發展的，并且得到了云廠商重用的技術。
使用IBM的歸檔存儲技術之前，百度智能云的對象存儲分為高性能存儲、標準存儲和低頻存儲，這些其實是基于磁盤的。相比之下，有些客戶提出需要更高的性價比、保存時間更長的存儲產品與服務。此時引入IBM的技術則為百度智能云打造下一個階梯的存儲產品帶來了能力補充，補齊了百度智能云存儲產品矩陣的最后一塊“積木”。
IBM歸檔存儲適用于多種應用場景。在IBM的幫助下，百度智能云在過去一年中積累了豐富的業務應用場景。另外還有石油勘探、醫療影像、基因測序分析和物聯網相關的數據等也可以放在歸檔存儲上。
互聯網公司對于技術其實是非常挑剔的，在與IBM為期幾年的對接過程中，經過數不清的測試驗證后，最終才選擇了用IBM，除了磁帶歸檔存儲以外，還用了IBM Spectrum Scale（原GPFS）來打破百度在各個系統業務間的數據孤島，使得數據能在各個業務系統間流動。
如果說用磁帶主要是為了節省成本，那么使用Spectrum Scale則充分顯示出經典存儲方案在面對新場景時候所煥發出的活力，令人感覺非常的新穎，原來，IBM不僅有服務于許許多多傳統行業用戶的能力，還能和許多互聯網公司一起協作創新。
IBM存儲在互聯網公司的應用令人眼前一亮，乍一看覺得很新鮮，但據了解，其實許多知名的互聯網公司也在用IBM存儲方案，只是由于應用在后臺當中，并不能被用戶看到。而這次，百度智能云算是揭開了IBM存儲在互聯網行業應用的面紗。
IBM存儲在AI新場景上的突破
某 IT 獨角獸公司是一家邊緣人工智能芯片創新者，作為一家邊緣人工智能芯片企業，它有大量數據需要用于人工智能機器學習場景，為此，該公司構建了數據平臺，但是隨著不斷發展，累計的數據越來越多，需要的GPU資源也越來越多，如何讓數據出現在算力所在的地方開始成了挑戰。
據了解，該公司雖然自己購置了很多GPU資源，但也經常需要借助云端的GPU資源來滿足高峰算力需求，為了盡可能的降低成本，該公司會經?？炊嗉以品丈痰腉PU資源報價，誰家便宜就用誰的，雖然GPU資源可以隨便選，但訓練所需的數據并不能輕松地跟著GPU跑。
了解機器學習的人都知道，機器學習訓練過程中很大一部分時間都在準備數據，數據的問題很嚴重，在IBM Spectrum Scale的幫助下，該公司能將存放在本地的數據按需遷移到云上，能做到算力在哪里，數據就在哪里，Spectrum Scale的數據調度能力很好地支撐了多云環境需求。
在調度的時候，Spectrum Scale可以只調度計算需要的那部分數據，既節省了在云上存儲的成本，也降低了傳輸的帶寬成本，據了解，Spectrum Scale將私有云與公有云之間專用鏈路帶寬利用率提升到了90%以上，可謂是物盡其用。
另外一方面，由于該公司原本的各個系統業務間的數據時相互獨立的，也就是形成了許多數據孤島，隨著數據量的增長，原本使用的開源的解決方案在管理復雜度，以及性能方面都遇到了不少問題。
在Spectrum Scale的幫助下，該公司不僅構建了統一命名空間的存儲資源池，而且還打破了數據孤島，隨著數據規模的持續擴大，Spectrum Scale在性能和擴展能力的水平也逐漸顯現出來，這點很重要，而且，也這是最早該公司選擇IBM存儲方案時的根本原因。
IBM存儲的另一大價值也是在于用磁帶歸檔存儲Spectrum Archive來降低數據存儲成本，在該公司的場景中，大體上也有80%的數據是不太常用的數據，這部分存放在磁帶上成本還是高，將海量冷數據遷移到磁帶庫之后，存儲成本降低了超過80%。
值得一提的是，將數據遷移到磁帶上的操作是Spectrum Scale自動化完成的，數據遷移過程無需人為操作，沒有任何額外管理負擔，操作過程可以做到完全業務無感知，也不影響性能。
該公司成立于2015年，做的人工智能領域也是當下非?；馃岬募夹g風口，這樣的技術型公司也選擇了IBM，看重了IBM對于降低其數據平臺成本，優化使用體驗方面的價值，而IBM對于該公司數據平臺的支撐能力，看到了原有技術在新場景下的價值。
IBM存儲在傳統優勢領域的新突破
新行業，新場景固然新穎，其實，IBM在傳統優勢領域的創新實踐中也有突破。
得益于民營經濟的肥沃土壤，浙江省臺州市的民營經濟發展壯大，催生了包括民泰銀行在內本土城商行，民泰商業銀行于2006年正式轉制為城市商業銀行，是一家專門從事小微金融服務的專營銀行，主要面向小微企業和城鄉居民提供簡單、方便、快捷的金融服務。
在提升客戶體驗方面，民泰商業開設了遠程視頻銀行的服務形式，讓客戶通過手機視頻連線銀行來辦理業務，或者讓銀行客戶經理攜帶智能終端上門服務，讓客戶完全不跑銀行，或者最多跑一次銀行來辦理業務，在疫情期間，這一服務形式更是深受歡迎。
遠程視頻銀行的服務其實涉及多個業務系統的交互，涉及大量數據，而且要確保視頻交互過程當中有順暢的使用體驗，需要業務快速運轉，為此，這套架構當中首先使用了IBM FlashSystem全閃存來提升數據處理和存儲的性能和效率。
遠程視頻銀行的服務只是表象，在背后由于有了新技術的支持，才把業務流程的操作變得更加便捷了，從而大大提升了銀行用戶的服務體驗。由于民泰銀行還利用了AI和大數據能力開發了很多風險控制模型，將模型評分作為信貸審核的參考標準，以此來提升銀行的風險管控能力。
為了支撐以上創新，民泰銀行也采用了云計算服務。不過，銀行最根本的要求還是穩定，非常重視數據管理的安全性，在整體架構上，民泰銀行的核心系統一直運行在IBM的Power服務器和DS8000系列存儲之上，在業務連續性方面，民泰銀行通過兩地三中心架構構建了業務數據備份和快速恢復能力。
不難看出，民泰銀行的各種創新其實都伴隨著大量數據的產生，特別是視頻、照片等非結構化數據大量增加，這為數據存儲和數據管理帶來了新的挑戰，為此，民泰銀行選擇了IBM存儲虛擬化平臺SVC實現了統一管理和統一監控。此外，為了滿足合規要求，民泰銀行還將歸檔數據傳到了異地云對象存儲。
IBM存儲的“新”能力，大象的舞步
百度智能云使用IBM存儲來降低成本，打破業務數據孤島；某 IT 獨角獸公司使用IBM存儲來支撐AI這樣的新興工作負載；民泰銀行的案例中，IBM同時支撐了企業IT架構的敏態和穩態。
以上的案例中，都看到IBM存儲的新的方面的能力，而不只是支撐傳統應用，如果大象能跳舞，IBM存儲新的能力就是大象的舞步。
2015年，IBM發布了首款純軟的存儲解決方案——Spectrum光譜系列，IBM開始強調軟件定義存儲的能力，軟件能力的包裝和落地應用，都體現了IBM存儲的靈活性，但這并不意味著只是交付軟件方案就行，而是要依照具體的需求做出定制化方案，這是IBM服務企業用戶的優勢所在。
都說讓大象跳舞很難，但只就存儲來說，以需求為根本，IBM以存儲產品的能力和服務滿足用戶需求，本身并不難，IBM這些新變化讓我們看到，IBM不只是一家傳統存儲陣列廠商，而是真正能跟隨時代而變化，能伴隨用戶需求而變，這就是所謂萬變不離其宗。
