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IDC:预计SDS和HCI市场将在2025年分别实现超过14%和8%的同比增长

0次浏览     发布时间:2025-04-14 14:50:00    

智通财经APP获悉,国际数据公司(IDC)于近日发布了《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储系统(HCI)市场季度跟踪报告,2024年第四季度》。报告数据显示,受到AI、大模型等新兴技术亟需落地的需求推动,SDS在2024年下半年达到接近14%的市场同比增速,推动SDS在2024年全年达到超过17%的快速增长,同时也是整体企业级市场正向增长的强劲推动力;HCI市场在2024年全年的增长高于前一个预测周期(2024年第三季度预测)的预测,受到混合云和其他异构环境的数据存储、管理与传输需求的拉动,在2024年第四季度达到同比10.1%的同比增长,推动HCI市场在2024年全年达到接近4%的健康同比增长。

整体来看,随着新兴技术的快速发展,SDS与HCI市场将持续保持良好的发展态势。IDC预测,SDS和HCI将在2025年分别实现超过 14%和8%的同比增长,在智能安防、医疗影像分析、金融风险预测等领域得到更为广泛的应用。

在AI大模型训练、混合云架构以及边缘计算等前沿应用场景中,SDS与HCI展现出截然不同却又极具价值的能力特征。在AI训练场景中,SDS的分布式架构与跨平台兼容性,可处理EB级非结构化数据,对象存储可支持多模态数据融合,同时借助先进的元数据管理技术,极大提升训练数据的检索效率;而在虚拟化和边缘计算场景中,HCI则凭借其便捷性和高效性更受用户欢迎。HCI软硬件协同,即开即用,统一管理平台与计算存储紧耦合,更适合虚拟化环境以及中小规模数据中心。

SDS分布式全闪与AI场景更适配

为更好地满足AI、大模型等场景对存储系统高吞吐量与低延迟的严苛需求,SDS正在经历架构重构与硬件升级。分布式全闪存存储已成为行业公认的核心发展方向,这一趋势有力推动了PCIe 5.0、QLC SSD等先进技术的商用进程,大幅提升了单节点性能密度,促使SDS朝着高性能、高可靠的方向稳步迈进。部分行业领先的技术供应商通过对存储架构与算法的深度优化,大幅降低了数据写入开销,同时可实现单集群1000万IOPS的性能表现。

目前,根据 IDC 的报告研究,以硬件组件为切入点,SDS 市场中分布式全闪的出货量已占整体 SDS 市场的 2 成以上,并保持着高速增长的态势。最终客户真对全闪化的SDS解决方案需求大幅提升。SDS的市场竞争也由此进入新的一轮周期,头部技术供应商正在受到挑战。例如,浪潮信息推出 PCIe 5.0 全闪存储,在 AI 训练场景将梯度更新延迟缩短;焱融科技优化 RDMA 技术、IO 调度算法,缩短 IO 路径,实现全闪存储的极致性能,提升推理 GPU运行效率;深信服 EDS分层存储策略将热数据存储于高性能 NVMe SSD,温数据存储于高性价比的QLC SSD。随着 AI、大模型等技术的持续落地应用,以及加速计算等 ICT 环境的不断完善,SDS 分布式全闪的发展前景仍保持乐观。

HCI,从虚拟化整合到全栈超融合

目前,终端客户对 HCI 的需求已从最初的基础架构简化运维,逐步升级至具备全栈整合能力。在市场针对全栈式超融合解决方案的需求下,技术供应商正在通过对HCI管理平台的深度重构,将容器编排、多云管理和虚拟化整合至统一界面,采用智能的资源调度算法,动态分配计算、存储和网络资源,将底层资源精准匹配给业务需求的同时确保各应用负载均衡;强化容器编排引擎,实现容器化应用的高效部署与管理;并且通过软件定义网络(SDN)技术,简化网络配置,增强网络灵活性与安全性,来构建全栈超融合的解决方案,帮助最终客户有效提高资源利用率、进一步简化运维流程、提升运维效率以及降低运营成本。此外,跨平台的集中管控有助于提升系统的整体安全性与稳定性,可以为用户提供更可靠的数字化服务体验。

例如,深信服SCP 云管理平台实现跨环境资源的统一调度,支持一键部署容器化 AI 训练任务,其自研容器引擎 SKE(Container Engine)支持传统业务与云原生业务的混合部署;华为FusionCube借助FusionCompute支持虚拟机与容器资源池化,提供动态资源调度和 NUMA 优化;浪潮信息InCloud Sphere基于KVM深度定制,并具有强兼容能力,提升虚拟机性能,通过CSI插件兼容容器并实现容器存储资源高性能持久化。由于客户需求明显,深入研发全栈超融合解决方案已经成为技术供应商的共识。此外,也有技术厂商通过自研向金融等客户提供解决方案,例如志凌海纳(SmartX)以 SMTX OS 为核心,通过CloudTower 统一多集群管理,通过 SMTX Kubernetes Service(SKS)支持容器与虚拟化混合部署。

IDC中国研究经理杨昀煦表示,面对复杂多变的市场环境,技术供应商首先应保持生态的开放性,例如广泛支持主流 AI 框架的原生集成,助力客户在新兴技术部署争分夺秒的当下,以安全可靠、较低成本的方式进行数据迁移、存储和分析等工作;同时加强全球化布局以应对风险,持续投入研发,在性能提升、成本优化与生态开放之间寻求动态平衡,帮助终端客户在 AI 与数字化转型的浪潮中抢占先机。

本文源自智通财经网

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