10 月 26 日，Brian 在 LinkedIn 上主持了一场由 HPE 混合云技术加速高级副总裁 Patrick Osborne 主讲的播客直播。主题是企业存储是否已为 AI 做好准备，答案涵盖了HPE 五年前做出的Alletra Storage MP架构决策、Oracle AI Database 26ai 和向量搜索下块存储的第二次生命、245TB SSD 背后的功率和密度计算以及 LTO 磁带创纪录的一年、Morpheus VM Essentials 作为 HPE 私有云系统运行时环境，以及阵列中内置的网络弹性。
我们在实验室里已经涵盖了大部分内容：B10000 网络弹性架构及其勒索软件实验室、带有数据保护加速器节点的 X10000，以及在录制此视频前一周与梅赛德斯 F1 和 HPE 在 COTA 赛道上进行的赛车周末活动。
Patrick 在惠普企业 (HPE) 工作超过 16 年，专注于存储、云基础设施和大数据领域。他曾负责大数据、分析和横向扩展平台业务，之后又负责存储业务部门，目前担任云数据基础设施负责人，负责 Alletra Storage MP 产品线。他最近一次做客播客节目是第 119 期，该期节目于 2023 年在休斯顿举行的 HPE GreenLake 存储日活动上录制。
HPE 存储一直是我们实验室的常客：我们评测了B10000 ，在罗利的数据保护加速器节点上测试了备份和恢复吞吐量，与 HPE 英国勒索软件实验室合作研究了NIST CSF 2.0 网络弹性架构，并报道了X10000 Release 4及其向 16 个节点和原生 NFS 的升级。SimpliVity和 VM Essentials套件去年也曾出现在我们的实验室中。
本期节目时长约 58 分钟。以下数据给我们留下了深刻印象：Alletra Storage MP 已经面世五六年，其架构可从入门级系统扩展到数十 PB 级；“我的数据是否已准备好迎接 AI 挑战”一直是 HPE 客户在过去 18 个月里讨论的焦点；VM Essentials 在发布的第一年每月都会推出新版本，而 GreenLake 控制台的更新却只需几周即可完成；去年 LTO 磁带的出货量创历史新高；梅赛德斯 F1 车队在赛道边配备了一支约 18 人的 IT 团队。如果您没有时间完整收听，我们已将其分成几个部分，您可以选择最感兴趣的内容进行收听。
[00:00] 存储又变得有趣了
两位仓储行业资深人士畅谈了仓储行业为何从普通商品跃升为焦点。
- Patrick 描述了存储和数据管理商品化的时期，这一时期推动客户转向管理体验、跨数据中心、混合和边缘的部署模式以及 GreenLake 经济模型。
- 他表示，在过去的 18 个月里，每一次对话都以客户的数据和基础设施是否适合 AI 工作负载开始，这是一个涉及安全性、性能和应用程序生态系统等广泛领域的问题。
- 布莱恩的观点是：数据革命的规模远超人工智能，人们对存储的兴趣也空前高涨。
[02:36] 为什么 HPE 最终选择了 Alletra Storage MP
Brian 要求 Patrick 重新考虑将定制存储平台合并到一个架构上的决定。
- Alletra Storage MP 大约在五六年前推出，HPE 称之为业界首个解耦式存储架构，具有独立的计算节点和数据节点，因此客户可以独立扩展容量、性能、成本和弹性。
- 该设计采用标准 x86 组件、低延迟网络结构以及从高性能 TLC 到高容量 QLC 的各种介质，区别在于软件层；早期的架构依赖于电池支持的存储器、交叉开关和定制芯片。
- 两种版本涵盖了结构化和非结构化数据，采用统一的管理范式，从入门系统到数十PB的关键任务存储，Patrick认为单元增长和平台质量是衡量其成功的标准。
[08:02] 块存储的人工智能复兴
AI 存储通常意味着文件和对象，但 Brian 发现，光纤通道块对事务数据库的需求正在增加向量搜索功能。
- Patrick 将 AI 视为具有不同 I/O 模式的服务管道：块用于向量和半结构化数据库，文件用于通过 NFS 和 SMB 传输棕地非结构化数据，S3 对象用于来自现代应用程序的全新数据，其中推理是增长最快的用途。
- 一个平台即可支持块、文件和对象以及数据服务（元数据标记、弹性、备份、灾难恢复），这是它的吸引力所在。Brian 还补充说，当 Oracle 26ai 向量工作负载与生产环境并存时，嘈杂邻居控制和 QoS 就显得尤为重要。
- GPU 的稀缺性促使客户采用多租户和时间切片技术，HPE 与 NVIDIA 合作，制定存储级集成方案，例如 KV 缓存和基于 RDMA 的 S3，以便部分数据管道在存储层运行。
[12:57] 分层推理和揭开谜团
Brian 询问计划进行企业推理的客户，除了共享 KV 缓存层之外，还应该考虑哪些因素。
- Patrick 表示，模型和运行时环境在 12 到 18 个月内已经趋于正常化，HPE 的私有云产品旨在首次在几天或几小时内完成令牌化。
- 自 6 月份 HPE Discover 发布以来，HPE 一直致力于为企业打造垂直堆栈，提供 MCP 代理、数据智能和对现有数据类型的支持，因此客户无需成为技术集成商，也无需进行彻底的替换。
- 这两点涵盖了 HPE 在 COTA 赛道上看到的梅赛德斯 F1 车队的情况：分布式站点、大量数据回传到中央工厂，以及类似于任何拥有分支机构的企业的编排。
[18:06] 从自动驾驶网络到自动驾驶人工智能数据中心
体育合作、Juniper，以及存储话题为何不断扩大。
- 除了梅赛德斯之外，帕特里克还指出莱德杯以及 NFL、NBA、EPL 和西甲联赛的合作关系都是实时分析的应用案例，每个案例都在调整流程以获得优势。
- 选择 Juniper 作为其网络骨干的客户将获得与 Mist 集成的 HPE CloudOps 套件，Patrick 将 Mist 定位为自动驾驶 AI 数据中心，而网络是其中的一部分。
- 在经济学方面，他表示，只有当堆栈的每一层都是可观察的时，代币经济学和模型匹配才能发挥作用，而这在过去一年中即使在 HPE 内部也是一个挑战。
[21:53] 磁带的功率、密度和创纪录的一年
随着 GPU 和 CPU 的功耗预算增加，Brian 想知道存储系统面临的压力如何。
- 从磁盘到混合存储再到全闪存的转变有助于提高供电和散热性能，而 SSD 的密度和新型外形尺寸（例如尺形）使得每个机架单元的存储容量达到 TB 级，尽管机架的供电能力有限；全液冷系统现在也成为其中的一部分。
- Patrick 指出，去年该行业的 LTO 磁带容量出货量比往年都多，而 Brian 则认为 LTO-10 磁带库可以作为本地存档，其保存成本几乎为零，而旧数据对于新的分析工具来说又变得有价值。
- Brian 追踪了 SSD 容量从 2 到 4TB 的长期平台期，到 15、30、61 和 122TB，再到 245TB 的发展历程，E1.S、E3.S 和 E3.L 平台分割支持使得没有人能在货架上存放几箱硬盘。
[28:23] 蓝图、电器，以及不要买最大的箱子
HPE 如何为不具备深厚 AI 基础设施技能的企业打包解决方案。
- Alletra Storage MP 是 HPE 私有云 AI 的数据基础，客户可以根据 NVIDIA 蓝图构建，也可以购买包含 NIM、蓝图和基础模型的现成设备，然后根据需要扩展 GPU 和存储。
- Brian 的观点是，正确的答案往往不是最大的系统：一台配备几张 RTX PRO 6000 或 4500 显卡的服务器可能就足够了，而难点在于如何将新平台的发布与实际的业务成果相匹配。
[30:42] 观众提问：Morpheus VM Essentials 和存储
第一个现场提问是：VM Essentials 将在多大程度上影响 HPE 的存储硬件和架构？
- VM Essentials 大约两年前在经历了虚拟化市场的动荡后推出，Patrick 表示，随着客户同时运行裸机、虚拟机和容器，Alletra Storage MP 的 CSI 驱动程序下载量飙升。
- 集成工作涵盖从用于快照和复制的机密计算和存储插件到软件定义网络，VM Essentials 现在是 HPE Private Cloud 1000、3000 和 Private Cloud AI 内部的运行时，并通过 CloudOps 套件进行管理。
- HPE 拥有广泛的硬件兼容性列表，可与 Veeam、Commvault、Cohesity、Rubrik 等产品集成，同时在 HPE 存储上提供“更好的协同”体验。
- Brian 回忆起 SimpliVity 和 VM Essentials 实验室的工作：部署起来非常简单，在创建虚拟机时内置了数据保护功能，并且适合 SLED、SMB 和分支机构。
[37:40] 多租户隔离和发布节奏
第二个观众提问是关于租户间元数据泄露的问题，以及 HPE 的发货速度如何。
- Patrick 将多租户隔离问题作为后续问题和博客主题；HPE 的多租户架构可以隔离环境，而无需考虑协议，他的团队应该写一篇包含具体细节的文章来解答这个问题。
- 在更新节奏方面，GreenLake 控制台更新以周为单位发布，而阵列固件则保持不变，打破了过去每 12 到 18 个月升级一次的黄金副本习惯；VM Essentials 早期每月发布一次版本，随着其成熟，更新速度有所放缓，客户顾问委员会注意到它在 18 个月内取得了多大的进步。
[42:09] 数据保护：DPAN、Zerto 和勒索软件实验室
Brian 转向罗利实验室关于数据保护加速器节点的工作，并询问 HPE 的安全状况如何。
- Patrick 表示，安全是一个董事会层面的议题，随着攻击者利用人工智能来捆绑和扩大漏洞利用规模，安全问题正在加速发展。HPE 与其技术合作伙伴一起加入了 Glasswing 项目。
- Zerto 的收购将恢复点目标 (RPO) 的理念引入存储层，现在该阵列无需团队构建和运行即可发出警报、创建快照和隔离副本（包括异地黄金副本）。
- HPE 围绕三个主题与客户展开对话：人工智能机遇、虚拟机重置以及安全性和合规性；Brian 指出，HPE 在英国的实验室中将其系统暴露于真实的勒索软件攻击之下。
- Brian 从 DPAN 测试中发现，恢复瓶颈在于目标服务器内部的 SSD，而不是网络结构，这表明当恢复时间目标受到威胁时，组件的选择应该细化到驱动器级别。
[48:22] 从第一天起就具备韧性，以及IT通才
白金服务级别是在配置时定义的，而梅赛德斯F1车队的一个小团队则展示了这一点。
- 借助 Morpheus Enterprise，性能、弹性和网络安全态势会在部署时（无论是裸机、虚拟化还是容器化）附加到服务上，并伴随其整个生命周期。
- 布莱恩表示，梅赛德斯车队约有 18 名工作人员，他们使用相同的工具，因此工程师们可以将时间花在赛车上而不是行政管理上，这是每个企业都会做出的权衡。
- Patrick 很少再遇到拥有专门的备份、存储和计算团队的客户了；每个人都负责一定的工作负载和服务级别，而通才需要对整个堆栈进行可见性和易于管理。
[52:30] 企业存储的未来发展方向
Brian询问客户在未来六到十二个月的规划中应该围绕哪些主题展开。
- Patrick 认为，客户正在重新思考存储架构，以满足虚拟化、网络弹性要求和 AI 管道等多种需求，同时对数据共享进行严格管控，并转向垂直导向的系统，由一家供应商提供全栈解决方案。
- 他预计存储层中将嵌入更多人工智能数据服务，包括键值存储、元数据查询和新的安全标准，最终GPU和模型将在存储层本身运行。
- Brian 补充说，DPU 级设备将出现在计算和存储方面，用于卸载工作负载，而这距离该平台成立五周年也仅过去了五年，该平台一直未能应对其无法处理的工作负载。
您可以阅读我们的B10000 网络弹性论文、X10000 数据保护加速器节点评测、SimpliVity 和 VM Essentials 评测以及梅赛德斯 F1 比赛周末文章，了解本集讨论的工作。
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