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由晶圆产能紧缺引发的蝴蝶效应，已经向下蔓延到存储市场，今年1月内存合约价全面上涨，2月SSD的报价开始上扬。同时，供应链方预测，利基型DDR3
DRAM的价格在年内有望提升40%-50%。在此背景下，本期《国际电子商情》采访到包括IP、主控、器件、设备等存储领域的供应商，主要围绕大数据存储做了一些解读。
存储市场当前的现状如何？
进入到2021年，全球存储产品全线提价。到2月底，DRAM、内存模块、NAND Flash、NOR
Flash等的价格均出现调涨。以内存的价格为例——DRAMeXchange数据显示，截至今年2月3日，8Gb
DDR4内存颗粒报价达到3.93美元，去年8月的报价仅为2.54美元。
慧荣科技市场营销暨研发资深副总裁段喜亭从供应端出发来分析：“去年下半年因疫情管控、停电、产能紧张、超额预订等问题突显，加上晶圆代工产能吃紧、原厂释放到SSD渠道市场的NAND
Flash资源较少、大厂增加了备货库存……诸多因素叠加，对产能产生了排挤效应。”他补充说，随着PC、5G手机、汽车、数据中心对存储性能和容量需求的不断提升，预期2021年NAND闪存行业会大幅增长，对Client
SSD 主控芯片、eMMC/UFS主控芯片及车用储存的需求也会明显增加。
今年1月，有存储主控商把嵌入式主控芯片的价格上调了50%。业内有消息称，慧荣也正准备提升主控芯片的价格，涨幅将在10%-15%区间。《国际电子商情》向慧荣方面作了求证，段喜亭回应说：“我们会持续与客户讨论产能扩充与成本上扬的问题，以便做出最合适的决定及产能调配。”
下游终端设备厂商也深受存储涨价的影响，浪潮存储产品线资深架构师叶毓睿表示，因SSD的价格降幅比预期减缓，在一定程度上将阻碍全闪存阵列在中国的普及。近期，浪潮存储推出了全闪存阵列促销政策，来帮助对高性能、低延迟有需求的用户。
当前即使紧急新增投产8英寸晶圆产线，在短期内也较难看到明显的产能增长。近期，台积电宣布取消12英寸晶圆代工3%的折扣，业内猜测12英寸晶圆产能也将吃紧。再加上终端需求在提升，《国际电子商情》认为，在晶圆产能尚未缓解之前，存储产业链也或将面临紧张的局面。
大数据存储正面临哪些挑战？
就算不考虑最直接的产能问题，发展大数据存储也要解决很多问题。据IDC预测，2023年将有超过100ZB的数据产生，这将改变大家对整个行业的看法和预期，也对下一代存储技术提出新的要求。
Arm存储方案高级经理黄晏祥坦言，数据量的增长也将给大数据存储带来新的挑战，这些挑战包括——“如何提高存储的安全性”“减低传输的延迟性”“适当地把数据依级存储”。当5G、IoT将进入ZB存储时代，新的数据将以等比的成长速度不断产生，旧的存储架构将无法满足应用。Arm的存储方案团队很早就针对新的应用，提供完整的即时处理器/应用处理器/安全性IP与系统IP，如去年推出的Cortex-R82，专为加速下一代企业与计算型存储解决方案的发展与部署所设计。
铠侠电子（中国）董事长兼总裁岡本成之
铠侠电子（中国）有限公司董事长兼总裁岡本成之说：“伴随5G及IoT的普及，各类数据将汇集至云端并加以保存和利用，闪存及固态硬盘将成为大数据存储端的主角，为了足以应对全球对数据存储的强劲需求，我们将首先增加闪存及固态硬盘的供应量，并通过采取技术革新手段，不断增加每片芯片、每台驱动器的容量，为构筑数字化转型所需的基础设施做出贡献。”
浪潮存储叶毓睿认为，大数据存储的落地主要面临三大挑战：第一，海量、多元数据的存放。分布在多个平台和地理位置的数据被以不同的⽅式采集与传输，数据从单⼀内部⼩数据形态向多元动态⼤数据发展，⼤量⽂本、图⽚、视频等⾮结构化数据正源源不断产⽣和存储；第二，数据的实时处理。到2023年，实时数据将占全球数据圈25%的份额。其中，金融的风险评估、交通的自动驾驶、运营商的智能网络等许多场景，都要依赖快速实时的数据采集、存储和分析得以实现；第三，非结构化数据以及将其结构化后的数据，在多云之间的流动、共享。到2022年，50％以上的由企业生成的数据，将在数据中心或云端以外的地方进行创建和处理。这些数据可能会被保存在私有云、公有云上，在不同公有云之间进行共享。
英韧科技联合创始人、董事长兼CEO吴子宁
在英韧科技联合创始人、董事长兼CEO吴子宁博士看来，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，企业级、消费级存储空间需求激增。传统数据库在应付海量数据时，暴露出并发性低，扩展性差，效率低下等问题。大数据存储呈现高效能、低成本、低延时的发展趋势。该公司通过“芯片指纹”管理、高速PCIe、增强型纠错码等存储控制技术，向客户提供高效的存储主控芯片。
以上供应商所讨论的核心要点或许可概括为存储效率。在《国际电子商情》看来，由于海量的数据无法被完全存储下来，“如何尽可能地提升存储容量”或“哪些数据有被存储的价值”将是厂商考量的重点。
怎么存储有价值的数据？
未来全球将会有90%左右的数据由机器产生，这主要是顺序型写入的流媒体数据，弄清楚“哪些数据需要被实时计算”“哪些数据需要被存储”非常关键，这些非结构化数据如何实现“瘦身”、提升存储效能？
“这由客户和社会的实际需求，及使用数据的具体目的来决定。‘更快地处理更多数据’是存储设备供应商的重要使命。随着CPU运算速度的提升，其对AI分析速度的要求也越来越高，铠侠正在开发高速固态硬盘，以避免将数据传输到主机时出现瓶颈问题。”岡本成之说。据了解，铠侠正在开发固态硬盘兼容PCIe®/NVMe™和SAS的最新标准，为提高能源效率还计划开发新的Form
Factor，也在与主机端软件等进行合作，为数据中心客户提供系统级的解决方案。
慧荣科技市场营销暨研发资深副总裁段喜亭
“大量的非结构化数据，除了要有可随需扩充容量的存储设备之外，还需要有很好的数据管理能力。热数据需要高性能的SSD存取服务，配合高性能计算服务器执行视频数据的关键信息攫取,以进行数据的再制作及数据的‘减肥’，并将原始海量资料回存至适合海量数据的对象存储。”段喜亭认为存储性能及稳定度至关重要,主控芯片是影响该问题的最关键一环。慧荣科技在5G、自动驾驶、大数据、人工智能方面早有布局。
针对非结构化数据，英韧科技在SSD中引入了ZNS（Zone Name
Space）技术。据吴子宁博士介绍，ZNS把碎数据块聚集成一条长数据带，再集中写在NAND颗粒上，提升了流数据在NAND上的使用效率。使用ZNS技术可减少Over-Provisioning（预留空间）、提高存储器吞吐量，尤其是对IOPS指标有大幅提升，并增强NVM耐用性。
有些数据在当时无法判断是否有价值，但是在未来可能会产生价值。比如，开普勒分析第谷留下的20年的行星观测记录发现了开普勒三大定律，保存下来的交通数据将来可能成为重大事件、案情的关键节点。叶毓睿解释说，数字宇宙膨胀得太快，需要提高存储效能来积极应对。浪潮存储通过去重、压缩、精简配置、自动分级、提高机柜密度、采用云网关等方式，来满足数据对存储的要求。
因无法确定数据在未来是否会产生价值，存储厂商需要在“存储更多数据”方面下苦心，由此基于云技术的存储服务显得非常重要。
如何区别大数据与云计算？
提及大数据，一般也会涉及到云计算，两者之间可谓是相辅相成。对非专业人士而言，很难辨别两者的差异。借此次机会，我们针对这两个概念做了讨论。
Arm存储方案高级经理黄晏祥
黄晏祥称，云计算是大数据应用价值的实现方式之一，两者的结合可以从底层架构助力数据挖掘透析洞见的实现。
吴子宁博士同意大数据与云计算“相辅相成”的说法：“云计算是硬件资源的虚拟化，大数据是海量数据的高效处理。数据越大越适合云计算，越大的算力也需要越大的存储能力，更大的存储单位需要更便捷的存储管理模式。云计算对低延时、数据吞吐量有较高要求，这些存储效能是影响大数据和云计算两者互动、良性发展的重要因素。”
“大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及到运算、存储、虚拟化与容器化等服务。大数据只是个素材，必须有好AI/ML运算模型,
搭配好的存储架构与高性能闪存设备，才能将大数据转换成大资产。企业的数据中心不再只满足存储容量需求，还必须担负数据转换成资产的重任。”段喜亭强调说。
他还表示，大量数据的产生给存储行业带来巨大的机会，而边缘运算概念是将运算工作由云端转移至终端或近端，边缘端含括PC、ADAS、安防监控、5G行动网络，它强调高性能，云端则有资料中心、云服务、大数据与AI，着重易管理性，但不论在哪一端存储，都需要大量的NAND闪存做存储，好带来更快的I/O速度、更短的读写延迟。
岡本成之认为，对“任务关键型”核心系统以及采用云端技术的数据中心客户而言，它们所使用的企业级固态硬盘与消费级固态硬盘有很大的区别，前者要求更高的性能、可靠性、即时响应能力等。云计算领域通过网络并行整合大量存储设备，不损害QoS（服务质量）的低延迟固态硬盘以及具有低功耗和高密度安装、更低总成本的固态硬盘越来越受市场的追捧。
叶毓睿称，大数据是算据，云计算是算力。云计算有公有云和私有云。私有云中有一类是政务云，相当于大型私有云，其集群节点数多，可以达到300、500甚至上千台。大多数政府和企业基于自建数据中心发展起来的是私有云，它对存储有较高的要求。
如何看待集中式与分布式存储？
近年来，业内有很多关于集中式存储和分布式存储的探讨。在数据处理需求急剧增长的情况下，传统的存储方式是否适应业务发展的需求？
“传统机柜的集中式存储发展是有瓶颈的，性能提升和存储容量增加均有限。随着互联网技术的不断迭代，Google最先提出的GFS（Google
file system），即一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。随后又出现了开源的HDFS（Hadoop
distributed file system），采用便宜的服务器，可无限扩展，加快了分布式存储的应用。”吴子宁博士说。
在他看来，分布式和集中式存储对存储主控芯片有不同要求，传统的集中式存储要求在一个存储节点的可靠性非常高，其主控要求有双端口功能。分布式存储不强调峰值性能或者单点可靠性，且针对不同的业务、数据流及存储类型要求稳定、均衡的一致性效能。
分布式存储催生了虚拟池的概念。存储池的硬件彼此独立，但从逻辑上聚合成一个大池子。在池子里，硬件不一定完全物理切分，而是逻辑虚拟切分。英韧科技支持基于PCIe的SR-IOV虚拟化技术，可对一个盘的不同存储容量进行切分保证每个分区的一致性。
浪潮存储产品线资深架构师叶毓睿
叶毓睿说，疫情、IoT发展带来大量非结构化数据增长，将来全球该类数据占比可能会达到90%。另外，IDC数据显示，未来5年内，中国存储市场CAGR为10%，分布式存储CAGR为18%，分布式存储增速接近中国市场平均增速2倍。
黄晏祥认为，不同的使用场景适合不同的架构，虽然现今的计算架构以集中式为主，但是随着5G、AI、IoT等新应用的发展，分布式存储的灵活性反而凸显出其重要性，分布式存储的主控将需要更多算力的CPU并辅以NPU等一同应付挑战。
Arm还是计算型存储/存算一体的重要支持者。黄晏祥进一步补充说，数据真正的价值来自于其所产生的洞见。基于提高安全性、延迟性以及能源效率的考虑，数据洞见的处理能在越接近数据生成的位置越好。对此，计算型存储已经崛起，成为数据存储的关键，因为它能把计算力直接放在存储设备上，让企业安全、快速并轻松地存取重要信息。计算型存储已经是未来存储的主要趋势，并且将于未来3-5年内普及。
未来更看好哪些存储领域的应用？
据IC Insights预测，2021年全球12英寸晶圆新增产能将创历史新高，达到约相当于2080万片8英寸晶圆的水平。其中，大部分新增产能来自存储厂商。究竟存储会在哪些领域有更好的应用？
黄晏祥列举了机器学习、预测分析、物联网、边缘计算、智能制造、交通运输相关应用、社会安全等行业，都是未来主要借力大数据存储的应用领域。
铠侠专注为数据中心客户、服务器、边缘计算和PC提供存储产品。自从东芝独立后，铠侠继续加强相关业务，包括开发112层的3D闪存产品以及对北上工厂进入投产等。据岡本成之介绍，在固态硬盘业务方面，铠侠正在构筑一个加强固态硬盘开发的机制，并于2020年7月收购了台湾LITE-ON公司的固态硬盘业务（SSSTC公司）。
2020年英韧科技完成了B+轮融资。吴子宁博士说，英韧科技4年成功量产了3颗芯片，未来该公司会持续加大研发投入，以数据中心、云计算应用及高端消费存储应用为产品方向，专注于数据存储安全、分布式数据处理、虚拟存储控制等关键技术的研发。
叶毓睿表示，浪潮存储比较看好AI存储、容器存储、对象存储、区块链存储的应用。在AI领域上，一方面有超大规模分布式存储，可满足AI训练的并发性能需求，另一方面可提供全闪存储，能满足AI推理的时效性需求；容器存储和对象存储都已经有落地案例，比如运营商、银行、四维图新等；区块链存储正在规划推进中。
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（1）电子产业变化和商业机会预判；
（3）供应链市场行情波动/供需变化；
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（4）热点事件点评、剖析。
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