導讀：6月9日，全速重構•2020阿里雲線上峯會如期舉行。阿里巴巴研究員、阿里雲智能存儲資深產品總監Alex Chen作了主題爲《面向將來，企業CIO該懂的數據經濟學》的分享。在分享中，他暢談了數據增加所帶來的全新挑戰，同時從「數據經濟學」的角度，闡述了阿里雲存儲的應對之策。本文系根據這次分享整理而成。安全
1、數據增加帶來的挑戰網絡
大部分企業/組織管理者都須要面對數據的快速增加，這些數據多是結構化的，也有多是非結構化的；多是從傳統業務而來，也有多是從物聯網 (IoT) 、人工智能（AI）等新的業務而來；多是人產生的數據，也多是機器產生的數據；多是企業組織自身產生的數據，也有多是外部合做產生的數據……數據的這種爆發式增加是難以控制的指數級增加。架構
除此以外，數據的價值呈現兩極化的分佈。初期，數據產生實時的洞察，好比當消費者進入到購物網站以後所進行的一些及時的推薦，這類推薦更多的是實時的且具備實效性。同時，隨着數據量的積累，數據價值則是對長期的、宏觀的探索和概括的洞察。所以，數據價值的曲線就呈現出兩極化的態勢，即所謂的「微笑曲線」。
分佈式
基於這樣的「微笑曲線」，在數字化的變革中就必須有效地、快速地處理數據，同時解決海量數據的存儲問題及數據管理等問題。這些問題主要包括存、用、管等幾個方面：性能
在存的方面，數據量不斷增加，須要在低投入的狀況下實現高容量的數據存儲，而且要應對硬件故障致使的數據丟失，實現存儲系統更高的可靠性。大數據
在用的方面，因爲業務24小時不間斷進行，因此須要隨時保證數據的安全性和可用性。而且隨着AI和大數據的發展，應用須要對海量的數據實現高帶寬、低延遲的訪問。優化
在管的方面，既要知足不一樣國家、區域、行業的相應合規要求，也要作到防泄漏、防誤刪、防勒索。因此，頻繁的數據拷貝、調度也對數據管理帶來了更大的挑戰。網站
做爲數字經濟的基礎設施，阿里雲正在全速重構數字新基建，在這個過程當中，阿里雲存儲又將如何應對這些挑戰呢？阿里雲
2、阿里雲存儲的應對之策雲計算
首先，十年磨礪。2019全球天貓購物狂歡節創下了2864億的商業奇蹟。在奇蹟的背後，是阿里雲自研的分佈式存儲系統——盤古穩如磐石的可靠性支持。通過十年的潛心研發以及歷年「雙十一」的打磨，今天的盤古已經成爲阿里雲這一數字經濟基礎設施的穩定底座和性能引擎。
其次，星羅棋佈。阿里雲多個超大規模數據中心遍及全球，擁有數十EB的存儲規模，每日有萬億次應用請求。強大的供應鏈資源管理能力，不只能夠全速構建數字新基建，同時爲用戶提供更好的使用彈性。
第三，值得信賴。在品牌層面，阿里雲是亞洲第一，全球前三的雲計算提供商，擁有豐富的雲計算經驗，深得國內外客戶信賴。在產品技術方面，阿里雲存儲提供多種數據加密方式，保障數據全鏈路安全。操做記錄可追溯，保障異常行爲有跡可查。強大的備份與容災能力，有效抵禦勒索病毒，而且符合不一樣國家、區域、行業的相關合規需求。
最後，一應俱全。阿里雲存儲具備完善的公共雲、混合雲產品體系以及多場景的解決方案生態，用戶不管是須要全棧上雲仍是部分上雲，均可以進行匹配。同時，在具體產品線上，擁有包括塊存儲、對象存儲、文件存儲、表格存儲以及企業級混合雲存儲等多元化的產品形態，能夠知足客戶遷移、備份、容災、日誌服務等數據管理的實際需求。
3、阿里雲，釋放數據智能原力
存儲行業的變革正在持續發生，做爲下一代存儲的定義者，阿里雲存儲將以「數據經濟學」的角度充分釋放雲時代的數據智能原力。
首先，阿里雲激活了全閃存存儲的極致性能，進一步挖掘數據價值。首先傳統線下全閃存存儲投入成本高，且對於核心業務難以作到針對性的性能提高；其次線下的全閃架構由於須要對計算和網絡的鏈路進行優化，架構部署複雜，而阿里雲存儲經過將全閃技術和雲結合後，能夠根據業務需求針對單個ESSD雲盤進行容量和性能上限的在線提高，從而發揮出更爲極致的性能。
其次，以往的IT架構若是想要實現高可用的架構都須要極大的IDC成本和專業人員投入。而阿里雲經過構建統一的數據存儲平臺，讓更多的企業只需花費少許的成本便可享受等同於世界500強企業同樣的、先進的、高可用的IT架構，實現存儲技術的普惠。
第三，數據引力下的「數據經濟學」。數據遷移帶來了高傳輸成本、高傳輸時延等問題，所以，計算須要向存儲下沉，這樣的架構能夠帶來多個好處，包括無需多份數據的頻繁拷貝且單份數據能夠被多個大數據分析引擎使用，以及FPGA（Field Programmable Gate Array）與存儲的就近處理，能夠提高圖片處理的效率等等。
今天，在數字化變革的當下，數據已經成爲一門「經濟學」。在這門學科裏，隱含着數據存儲、數據治理、數據挖掘等在內的諸多難題。阿里雲存儲致力於和CIO一道，努力破解這些難題，真正讀懂 「數據經濟學」。
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