李輝認(rèn)為，大數(shù)據(jù)、AI、云是應(yīng)對以上四個(gè)變化常用的技術(shù)手段，他總結(jié)為7個(gè)“V”,分別是：“Virtualization、Value、Variety、Veracity、Velocity、Volume和Visibility。

實(shí)際上今天的云有了新的挑戰(zhàn)和壓力，如何去支撐更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心和更徹底的虛擬化和云化；在大數(shù)據(jù)方面，如何獲取更有價(jià)值的數(shù)據(jù)；AI預(yù)測是不是真的準(zhǔn)確等等。

對此，浪潮給出的解決方案是采用集群的方式搭建一個(gè)AI集群，基于浪潮服務(wù)器硬件平臺(tái)，用一套分布式存儲(chǔ)的軟件來提供文件對接大數(shù)據(jù)。為未來超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心打造一套超大規(guī)模的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。

同時(shí)，李輝表示，浪潮的場景化定制是較為獨(dú)特的服務(wù)理念，浪潮提供一個(gè)觀點(diǎn)，即研發(fā)就是服務(wù)，通過給客戶面向未來整個(gè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，云化數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，對EB級數(shù)據(jù)的處理來定向開發(fā)定制戰(zhàn)略合作，這是浪潮的新存儲(chǔ)之道。

以下為演講全文：

各位尊敬的來賓，我是來自浪潮的李輝，跟鄭信武先生也認(rèn)識(shí)了很多年，參加這個(gè)會(huì)也參加了很多年，但今天是第一次登臺(tái)演講，在主會(huì)場來跟大家作交流和分享。也非常感謝DOIT和鄭信武先生的邀請，來參加這次盛會(huì)，也預(yù)祝這次大會(huì)能夠圓滿的成功。也非常希望像鄭信武先生講的，在未來數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)上，DOIT能夠組織更多的交流平臺(tái)，來促進(jìn)咱們中國存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)超越式的發(fā)展。

說起浪潮，大家可能都了解浪潮的服務(wù)器，浪潮的服務(wù)器現(xiàn)在是全球第三，國內(nèi)一直是第一。但現(xiàn)在浪潮是一家基于云+數(shù)，為廣大政府用戶和企業(yè)用戶提供云服務(wù)的公司。同時(shí)浪潮也是為我們的用戶提供全面的云化基礎(chǔ)設(shè)施，不僅有服務(wù)器，還有存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、云平臺(tái)等產(chǎn)品。

所以今天跟大家交流和分享的內(nèi)容是浪潮在存儲(chǔ)這方面創(chuàng)新，因?yàn)榻裉斓闹黝}是2018中國存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)峰會(huì)，其實(shí)我今天的內(nèi)容也是這兩個(gè)基本點(diǎn)，一個(gè)是存儲(chǔ)，一個(gè)是數(shù)據(jù)，只不過是這兩個(gè)點(diǎn)的順序反了過來。想先跟大家交流一下數(shù)據(jù)的情況，然后再跟大家交流浪潮如何應(yīng)對新技術(shù)帶來的變化，怎么運(yùn)用新的存儲(chǔ)解決之道幫助用戶應(yīng)對這些新的挑戰(zhàn)，充分釋放這些數(shù)據(jù)的價(jià)值。

剛才李博士從應(yīng)用的角度講了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，我們今天講的這些是存儲(chǔ)系統(tǒng)層面的內(nèi)容。首先我們想看一下，其實(shí)現(xiàn)在大家都在講一個(gè)事情就是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這是一個(gè)非常熱的話題，無論是我們現(xiàn)在的各種各樣的應(yīng)用，我們一些非常好聽的名字，比如說智慧地球、智慧城市、智慧企業(yè)、智慧教育、智慧醫(yī)療、城市大腦、工業(yè)大腦、企業(yè)大腦，事實(shí)上都是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

其實(shí)我們在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，一個(gè)基本的架構(gòu)、基本的原理是說我們想從這個(gè)物理世界里得到更多的數(shù)據(jù)，拿到我們所謂的數(shù)字世界里，通過這個(gè)數(shù)字世界的加工和處理，再回到這個(gè)物理世界，能夠給這個(gè)物理世界帶來更好的結(jié)果、更好的產(chǎn)品，使之更好的服務(wù)。

比如說DOIT做易會(huì)實(shí)際上也是這樣，所有參會(huì)的人信息在DOIT，通過這樣的一些信息和數(shù)據(jù)來組織更好的會(huì)務(wù)服務(wù)，其實(shí)這也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型當(dāng)中，一個(gè)很核心的是我們要有更多的數(shù)據(jù)進(jìn)入到我們的數(shù)字世界，在未來我們會(huì)看到有兩個(gè)核心的技術(shù)，一個(gè)是5G，一個(gè)是AI，將會(huì)加速數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。5G理論上的性能會(huì)比4G提高1000倍，實(shí)際的一些POC測試的性能提高了10倍，將會(huì)把更多的IOT設(shè)備推到了網(wǎng)絡(luò)上，來幫助我們采集數(shù)據(jù)。而AI現(xiàn)在剛才大家都在提AI非常熱，AI會(huì)讓我們有更強(qiáng)的能力來去做更多的、更深入的一些數(shù)據(jù)的或者是一些智慧的應(yīng)用，這兩個(gè)技術(shù)會(huì)加速數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。

那這兩個(gè)技術(shù)加速數(shù)字化的轉(zhuǎn)型會(huì)帶給我們什么？會(huì)在數(shù)據(jù)方面產(chǎn)生一些什么樣的變化？主要是有四個(gè)方面的變化，第一個(gè)，數(shù)據(jù)會(huì)具備新的形態(tài)。我們老說海量數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)，可能今天我們才真正體會(huì)到我們現(xiàn)在面對的是海量的數(shù)據(jù)，我們面對的是大數(shù)據(jù)。因?yàn)榻裉煳覀兛次覀兊臄?shù)據(jù)來源，有內(nèi)部數(shù)據(jù)，有外部數(shù)據(jù)。比如從外面通過授權(quán)得到的數(shù)據(jù)，比如去采購或者是去采集的一些數(shù)據(jù)。從這種數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者的角度上講，過去我們靠敲鍵盤，我們大家都是鍵盤俠做了很多數(shù)據(jù)。后來我們借助一些設(shè)備來采集數(shù)據(jù)，從現(xiàn)實(shí)世界里采集數(shù)據(jù)，無論是智能家居還是智能交通，還是智能的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，越來越多的設(shè)備在幫助我們采集數(shù)據(jù)。

有了AI之后，有了大數(shù)據(jù)和AI之后，實(shí)際上數(shù)據(jù)也在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，尤其是一些大數(shù)據(jù)的挖掘過程中和AI的訓(xùn)練和推理過程中，都會(huì)有相當(dāng)多的次生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)加在一起就構(gòu)成了我們手里的大數(shù)據(jù)。其實(shí)這些數(shù)據(jù)在我們的處理上也不一樣，有的是要快，有的是要海量的批處理，有的是又要快又要海量的批處理，它的處理形態(tài)也不一樣。這些對我們的一個(gè)挑戰(zhàn)是什么？就意味著我們在存儲(chǔ)的角度，管的數(shù)據(jù)更多了、更寬了、更復(fù)雜了，這是一個(gè)新數(shù)據(jù)形態(tài)。

第二，我們看到新的部署環(huán)境，我們之前只做關(guān)鍵計(jì)算，現(xiàn)在又有了智慧計(jì)算、科學(xué)計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算，現(xiàn)在又有了智能的計(jì)算、邊緣計(jì)算。我們用各種各樣的計(jì)算手段，而且現(xiàn)在我們用新的一些基礎(chǔ)設(shè)施的手段，來部署我們數(shù)據(jù)處理的一些環(huán)境。比如說現(xiàn)在我們從公有云，公有云發(fā)展了十幾年，現(xiàn)在公有云又要進(jìn)入企業(yè)云。我們自己的數(shù)據(jù)中心怎么去真正的變成云化，我們自己真正的數(shù)據(jù)中心的云化，我們還沒有云化完的時(shí)候，新的又來了。那我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們想把一些低延遲、高頻的，甚至是一些邏輯回路比較短的應(yīng)用，我們會(huì)想放到Edge上，我們把數(shù)據(jù)量不大的，容易遠(yuǎn)程上云的放到公有云上，或者短期沒有那么多設(shè)備，一個(gè)短周期的，一個(gè)高計(jì)算力需求的應(yīng)用我們放到云上去。

一個(gè)高計(jì)算率需求的應(yīng)用放到云上去，或者把一些數(shù)據(jù)備份，有一些容災(zāi)的東西放到云上去，但是最終在我們自己手里邊，我們的數(shù)據(jù)型的、效率型的和安全性的應(yīng)用，其實(shí)還是在我們自己的數(shù)據(jù)中心里，也就是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其實(shí)是以我為本的，以我們自己的數(shù)據(jù)中心為本的數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，這是第二個(gè)變化。

第三個(gè)變化，我們看應(yīng)用模式的變化，其實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最核心的一個(gè)目標(biāo)是無，最主要的一個(gè)手段是去，我們想通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，用我們智能的手段，智慧化的應(yīng)用，比如在我們政府辦公里面變成無接觸的處理，坐在家里在手機(jī)上就可以把所有的政務(wù)處理解決完，或者可以無紙化的辦公，或者現(xiàn)在咱們的鐵路也在準(zhǔn)備無紙化的，沒有票，包括我們的工廠的無人值守和汽車的無人駕駛，這些都是一些新的應(yīng)用模式，這些新的應(yīng)用模式對我們的變化是我們需要更多的數(shù)據(jù)，我們需要好的形態(tài)和好的工具來處理，來支撐我們的新的應(yīng)用模式。

第四個(gè)方面的變化，新的價(jià)值的需求，我們一些智能化的應(yīng)用，我們通過收集數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用來處理和加工，得到一個(gè)非常有價(jià)值的結(jié)果，幫助我們來做預(yù)測，幫助我們來做決策，幫助我們來提升生活水平，幫助我們來提升我們的政府的管理水平，這里還有一個(gè)所謂的價(jià)值需求，我們一定要有價(jià)值的數(shù)據(jù)，我們的有價(jià)值的數(shù)據(jù)從哪里來？我們會(huì)千方百計(jì)絞盡腦汁的找數(shù)據(jù)，其實(shí)我們這些數(shù)據(jù)就在我們的身邊和我們實(shí)際的企業(yè)的運(yùn)營過程里，就我們在每天用我們數(shù)字化的設(shè)備和手段處理的過程里，也就是我們的過程的數(shù)據(jù)，其實(shí)我們在手機(jī)上和電腦上，我們在哪里處理的？這些過程的數(shù)據(jù)我們過去認(rèn)為不太重要，歸檔都不會(huì)，檔案都不會(huì)有，現(xiàn)在我們可能會(huì)有了檔案，有些檔案我們可能會(huì)放一兩年，就把數(shù)據(jù)丟棄了。

當(dāng)我們今天智能化的應(yīng)用普及的時(shí)候，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)過程的數(shù)據(jù)非常重要，比如我們有一個(gè)所謂的英語學(xué)習(xí)軟件，為了打造一個(gè)適應(yīng)咱們中國人的AI的英語教師，他在有定向的收集我們整個(gè)通過手機(jī)傳輸?shù)骄W(wǎng)上的英語的發(fā)音，他收集了4500萬人，大約10億分鐘的英語語音，通過智能的手段去訓(xùn)練，去識(shí)別，最后訓(xùn)練出一個(gè)最適合國人的AI英語教師，可能會(huì)比教師教得更好，因?yàn)闀?huì)理解背后的語境文化和邏輯思維，而不是英語語言的東西，這是過程數(shù)據(jù)的價(jià)值。

電商過程數(shù)據(jù)的價(jià)值，和所有的過程數(shù)據(jù)價(jià)值對我們來說都非常重要，所以在數(shù)字化應(yīng)用的第四個(gè)變化是，我們要追求有價(jià)值的數(shù)據(jù)，我們有價(jià)值的數(shù)據(jù)就在我們身邊，是有價(jià)值的過程數(shù)據(jù)。

這四個(gè)數(shù)據(jù)變化，新數(shù)據(jù)形態(tài)和新的部署環(huán)境，我們新的智能化的應(yīng)用模式，和新的價(jià)值需求，尤其要挖掘我們的過程數(shù)據(jù)的價(jià)值的需求，組成了我們在我們看來所謂新的數(shù)據(jù)時(shí)代，它真的和過去我們處理數(shù)據(jù)不一樣了，我們的數(shù)據(jù)可能對于每個(gè)人來講，照片用的時(shí)候才會(huì)找，但是對于一個(gè)企業(yè)和組織來講是無時(shí)無刻不需要數(shù)據(jù)的，我們的數(shù)據(jù)的種類會(huì)更多，我們的數(shù)據(jù)部署環(huán)境更復(fù)雜，我們的應(yīng)用模式更加的智能。

在這種情況下，我們存儲(chǔ)會(huì)有什么樣的挑戰(zhàn)？這四個(gè)變化對應(yīng)我們現(xiàn)在常用的IT的技術(shù)手段，主要的就是三個(gè)，我們認(rèn)為是大數(shù)據(jù)、AI、云，從這上來看數(shù)據(jù)處理需要解決什么，我們總結(jié)了7個(gè)V，比如Value等等。實(shí)際上今天我們云有新的挑戰(zhàn)和壓力，怎么支撐更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心和更徹底的虛擬化和云化？在大數(shù)據(jù)方面，我們怎么能夠有更有價(jià)值的數(shù)據(jù)到達(dá)我們的手里，進(jìn)入我們的應(yīng)用，比如我們在數(shù)據(jù)精度上的追求，數(shù)據(jù)速率上的追求和數(shù)據(jù)生命周期時(shí)長的追求和要求，都會(huì)是我們的挑戰(zhàn)，AI上最大的挑戰(zhàn)是會(huì)不會(huì)幫助我們，AI的預(yù)測是不是真的準(zhǔn)確，AI的決策是不是真的會(huì)對我們最有用的決策，這是我們在存儲(chǔ)上碰到的挑戰(zhàn)。

有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)現(xiàn)在70%的服務(wù)器在超大數(shù)據(jù)中心和企業(yè)的中大型數(shù)據(jù)中心里，而且在未來三五年還會(huì)更多，越來越多，我們企業(yè)的數(shù)據(jù)中心會(huì)從幾十臺(tái)幾百臺(tái)的服務(wù)器變得越來越多，越來越大的數(shù)據(jù)中心的規(guī)模，在這樣一個(gè)數(shù)據(jù)中心里，我們的數(shù)據(jù)接入集群和數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用的集群規(guī)模都非常大，我們會(huì)用虛擬化的手段跑各種各樣的應(yīng)用，畢竟我們需要敏捷的處理，在這樣的虛擬化情況下，時(shí)間樣的存儲(chǔ)可以支撐上萬臺(tái)的虛擬機(jī)的物理化和十萬臺(tái)虛擬機(jī)的運(yùn)行，這是我們碰到的挑戰(zhàn)。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是大數(shù)據(jù)，我們需要精度，比如我們在無人駕駛導(dǎo)航上，我們還是米級的導(dǎo)航，我們一個(gè)無人駕駛汽車在開的時(shí)候，安全肯定保證不了，因?yàn)槠嚸棵腌娋蜁?huì)跑上三到五十米，精度要到厘米級。

在宏觀領(lǐng)域，科學(xué)研究上，在勘探、偵測、檢測上，其實(shí)我們在微觀的領(lǐng)域，我們是到了納米級，對人腦的研究要到納米級，第二，速率上，設(shè)備和儀器有無線電、光學(xué)和其他的，比如光學(xué)設(shè)備上，過去的視頻監(jiān)控常說1秒鐘15禎，現(xiàn)在一些光學(xué)設(shè)備1秒鐘30禎，在時(shí)長上，現(xiàn)在在醫(yī)院里為了讓大家的生命更健康，為了讓我們每個(gè)人的壽命更長，我們的醫(yī)院會(huì)把我們的病例數(shù)據(jù)和各種的過去治療的數(shù)據(jù)存十五年以上，而現(xiàn)在為了一些安全的需要，過去30天的數(shù)據(jù)現(xiàn)在拉長到60天和90天，這些精度的速率的和數(shù)據(jù)生命周期上的要求，會(huì)把我們手里的數(shù)據(jù)放大至少一個(gè)數(shù)量級，過去可能我們覺得是幾十個(gè)PB，但是未來我們可以預(yù)見的是我們的一些大型數(shù)據(jù)中心里面的數(shù)據(jù)很容易到EB級，現(xiàn)在一些用戶在兩地三中心的追求下，需要在每一個(gè)數(shù)據(jù)中心里至少支撐一百個(gè)PB的數(shù)據(jù)，很容易到EB級，這是我們存儲(chǔ)的第二個(gè)挑戰(zhàn)。

存儲(chǔ)的第三個(gè)挑戰(zhàn)，是AI，其實(shí)AI我們要拿到很多原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，進(jìn)行處理，處理成小文件，從視頻里拿出數(shù)據(jù)，從圖片里拿出數(shù)據(jù)，語音里拿出數(shù)據(jù)，文本里拿出來，我們會(huì)拿出很多小文件，現(xiàn)在一個(gè)大型的AI，真正預(yù)測能力非常準(zhǔn)確的，高預(yù)測率準(zhǔn)確的，有可能它的小文件會(huì)達(dá)到萬億的級別，現(xiàn)在我們AI的算法和算例，我們的模型其實(shí)現(xiàn)在并不是那么的優(yōu)化，我們需要短時(shí)間足夠的訓(xùn)練，才能訓(xùn)練出好的模型。

今年浪潮我們通常會(huì)用集群的方式搭建一個(gè)AI的集群，比如浪潮今年發(fā)布的16個(gè)節(jié)GPU節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器，我們可能需要16臺(tái)搭一個(gè)256節(jié)點(diǎn)，每個(gè)GPU需要五個(gè)容器，每秒鐘每個(gè)容器要三千到五千個(gè)OPS，給一個(gè)GPU輸送數(shù)據(jù)，算下來，我們一個(gè)16個(gè)節(jié)點(diǎn)的GPU服務(wù)器，我們就會(huì)有384萬臺(tái)OPS，也就是性能上我們會(huì)有一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。這樣的一些挑戰(zhàn)，在存儲(chǔ)上怎么解決，企事業(yè)就是過去的SCIE或者集群存儲(chǔ)等傳統(tǒng)的架構(gòu)已經(jīng)不能解決問題，我們應(yīng)該向互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)，面向未來，去看我們這種分布式和我們這種超大規(guī)模分布式架構(gòu)下我們怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)超大規(guī)模的存儲(chǔ)，在這個(gè)超大規(guī)模的存儲(chǔ)上，我們支持上萬臺(tái)的物理機(jī)和三段式的架構(gòu)，我們支持云、大數(shù)據(jù)、人工智能的應(yīng)用。

在容量上，性能上我們可以做到EB級，EGLPS，以及管理上可以做到AIOPS，現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心越來越需要AIOPS來解決問題，谷歌數(shù)據(jù)中心用了AI的手段以后，能耗可以降低40%，這是新的存儲(chǔ)解決之道。

浪潮基于我們服務(wù)器的硬件平臺(tái)，我們在服務(wù)器的硬件平臺(tái)上用一套分布式的存儲(chǔ)的軟件來提供文件對接大數(shù)據(jù)，聽上去沒有太多的變化，但這確實(shí)是我們?yōu)槲磥淼某笠?guī)模數(shù)據(jù)中心在打造的一套超大規(guī)模的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，我們的單節(jié)點(diǎn)的能力，剛才劉鋼也講了PB級的容量，10GB的帶寬甚至10萬的LPS，最大的擴(kuò)容性可以做到5200個(gè)節(jié)點(diǎn)，通過超大規(guī)模的擴(kuò)展來最終提供我們需要的容量和最終提供我們的性能，在這里面，比如小文件上，我們可以達(dá)到一千億的處理能力，而且我們在AI大數(shù)據(jù)上我們需要數(shù)據(jù)的流動(dòng)，我們真的需要數(shù)據(jù)的流動(dòng)嗎？我們真的要復(fù)制和遷移數(shù)據(jù)嗎？我相信大家都不想做這個(gè)事情，TB級就夠難受了，PB就不用說了，到了EB級我們認(rèn)為還是在那里吧，這個(gè)時(shí)候我們就需要一些文件的0拷貝技術(shù)，在原數(shù)據(jù)上，我們怎么做一些工作，能夠讓我們的數(shù)據(jù)通過不同的NF形式或者Hudp為不同的應(yīng)用共享同一份數(shù)據(jù)而免去數(shù)據(jù)遷移和拷貝，以及openstack，我們怎么有更好的能力支持它，支持國內(nèi)的用戶，國內(nèi)的用戶沒有國外得那么幸福，國內(nèi)的用戶我們更多得用openstack做云化中心和支持能力。

我認(rèn)為浪潮有一點(diǎn)最獨(dú)特，就是場景化的定制，我們提倡一個(gè)觀點(diǎn)，研發(fā)就是服務(wù)，通過給我們的用戶面向未來整個(gè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，云化數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，對EB級數(shù)據(jù)的處理來定向開發(fā)定制開發(fā)戰(zhàn)略合作，這是我們浪潮的新存儲(chǔ)之道。

浪潮新存儲(chǔ)有了一些實(shí)踐，有一個(gè)高清圖片，有一個(gè)用戶選擇了大于350個(gè)節(jié)點(diǎn)，在他的數(shù)據(jù)中心里用了65個(gè)節(jié)點(diǎn)做所有虛擬機(jī)的鏡像化文件，用250個(gè)節(jié)點(diǎn)70個(gè)BP存儲(chǔ)他高清的圖片，用了30個(gè)節(jié)點(diǎn)在內(nèi)部的協(xié)同辦公來用對象做了他的網(wǎng)盤，通過這樣的一個(gè)超大規(guī)模分布式存儲(chǔ)的架構(gòu)，我們的這個(gè)用戶當(dāng)然在這種對比傳統(tǒng)存儲(chǔ)降低了50%的采購成本，對于他的整個(gè)數(shù)據(jù)的作業(yè)，他有十個(gè)作業(yè)段，他降低了60%的作業(yè)時(shí)間，然后他在用戶的規(guī)模擴(kuò)大一百倍情況下，用戶的服務(wù)的時(shí)間SLA從分鐘級降到了秒級，這是我們給超大規(guī)模的用戶所創(chuàng)造的一個(gè)價(jià)值，當(dāng)然在這里面我們一套的架構(gòu)和小文件上的優(yōu)化，我們在數(shù)據(jù)的免遷移和免拷貝上所做得一些特性，確實(shí)幫到了他最終整個(gè)超大規(guī)模的應(yīng)用。

我們另一個(gè)超大規(guī)模的應(yīng)用，是在融合媒體領(lǐng)域，我們的融合媒體用戶也要在全國建兩地三中心，把他全部的應(yīng)用，無論是關(guān)鍵的還是不關(guān)鍵的全部上云，在他的每個(gè)數(shù)據(jù)中心里現(xiàn)在都是千級服務(wù)器，一千臺(tái)以上的服務(wù)器，來支撐他大約接近100個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用，最終這個(gè)用戶選擇了我們大約一百多個(gè)節(jié)點(diǎn)，10PB空間，其中我們有40個(gè)節(jié)點(diǎn)，已經(jīng)在支撐他的500臺(tái)物理機(jī)虛擬化，每臺(tái)物理機(jī)上跑了五個(gè)虛擬機(jī)，最終每個(gè)數(shù)據(jù)中心至少要一千臺(tái)物理機(jī)，每個(gè)物理機(jī)上十個(gè)虛擬機(jī)，一萬個(gè)虛擬機(jī)的規(guī)模。這樣通過超大規(guī)模的分布式存儲(chǔ)，我們這位用戶可以在他所有的全國數(shù)據(jù)中心里用一套的工具和一套的知識(shí)管理云化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施中存儲(chǔ)的一部分，從他的運(yùn)維上都得到了很高的價(jià)值，這是我們又一個(gè)新存儲(chǔ)的實(shí)踐。

這是我跟各位匯報(bào)的所有的內(nèi)容，占用了大家稍微多的一點(diǎn)時(shí)間，也非常感謝大家聆聽我的分享，希望在未來能夠跟中國存儲(chǔ)的產(chǎn)業(yè)界所有的同行能夠一起合作，能夠跟所有的用戶一起合作，能夠?yàn)槔顺钡男麓鎯?chǔ)面向未來，為所有的中國用戶云化數(shù)據(jù)中心提供更多的價(jià)值，帶來更多的幫助，讓我們充分享受我們的AI，充分享受我們的5G和智能化的未來，謝謝各位。

（以上內(nèi)容根據(jù)演講速記整理，未經(jīng)本人審閱）

Fred

baiyan