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站得高才能夠看得遠，作為“藍色巨人”，IBM數據存儲領域擁有足夠多的積累和榮耀，無論何時何地， IBM對存儲的洞察都應該引起我們高度關注。不僅如此，IBM存儲產品和解決方案也總會帶來意想不到的驚喜和收獲。
2023存儲峰會（FMW）期間，存儲在線總編宋家雨特邀IBM副總裁、大中華區存儲及中國區Power業務總經理候淼結合閃存技術市場的熱點進行了專訪。
存儲在線總編宋家雨（左一）與IBM副總裁、大中華區存儲及中國區Power業務總經理候淼（右一）新聞會客廳訪談
宋家雨：最近IBM存儲在品牌方面有些調整，把原來IBM Spectrum調整為IBM Storage，這個動作的背后是怎樣的一個戰略布局？
侯淼：IBM存儲剛剛調整了整個產品線命名，從IBM Spectrum調整為IBM Storage，精簡了。IBM存儲產品線比以前更加專注了，通過命名的改變，希望能夠使品牌更加突出，突出IBM+Storage。因為我們看到，數據增長變得越來越快，數據量越來越大，IBM Storage業務會成為重要的業務發展領域。
IBM存儲品牌戰略調整，跟IBM公司整體戰略是分不開的。
IBM在2019年收購了Red Hat，今年我們剛剛發布了watsonx， IBM整個公司戰略圍繞兩大主線來展開，一個代表混合云，一個代表人工智能。
混合云主要是圍繞紅帽OpenShift底座，為客戶打造一個端到端的混合云策略,上可以支持微服務，對下可以支持容器，這樣把客戶的硬件、軟件資源統一結合起來，這是IBM很重要的策略。
針對人工智能，特別是今年7月份IBM剛剛推出的watsonx，它分為watsonx.ai、watsonx.data和watsonx.governance。其中，watsonx.ai主要是作為AI開發平臺，為客戶生成模型提供相關的底座和支持，包括模型的訓練、驗證、調優和部署。watsonx.data是湖倉一體的結構，跟存儲也是緊密相關的。watsonx.governance為整個人工智能應用提供監管，包括管理的平臺。這三個產品會支撐IBM戰略的另外一個主線，也就是人工智能。
IBM現在有基礎架構和軟件業務，還有企業咨詢服務，所有這些部門的產品和解決方案都是圍繞以上兩個主線來展開，我們會比以前更加專注。圍繞這個主線，IBM對存儲整個產品線進行了調整，以前我們是以盤（閃盤）、帶（磁帶）、閃存這樣的語言進行描述，未來我們的產品線會圍繞三塊: 第一塊是人工智能存儲;第二塊是混合云存儲；第三塊是數據保護存儲。我們實際上把硬件、軟件結合，首先會有一個軟件的平臺和引擎作為關鍵的組成部分；然后是相關硬件，包括盤和帶，為客戶提供針對AI場景、混合云場景以及數據保護場景的解決方案。
宋家雨：您能否結合這兩個場景，介紹一下IBM存儲的一些獨特思考？
侯淼：如果把數據源的數據分成兩類，一類是結構化的，一類是非結構化的，實際上你會發現非結構化數據增長是非常快的，這里包括像文件、對象、聲音、圖像等數據，對此，我們投入技術、研發力量幫助客戶去尋找這種這種非結構化數據的價值，提供相應的管理方案。
人工智能處理的數據大部分（80%-90%）都是非結構化數據，針對這些數據的管理和應用，IBM存儲的一個主要解決方案就是IBM Storage Scale的產品家族，來優化和簡化數據的訪問和存儲。
還有一個角度是幫助客戶去實現數據的云化，這里最核心的就是容器化。所以我們的混合云存儲，特別是我們推出的閃存產品，針對容器化去支持紅帽OpenShift混合云平臺，滿足客戶在混合云和私有云構建。
現在混合云應用有一個比較大的變化，就是很多客戶開始逐漸將應用容器化，對于硬件來講，容器化的好處在于能夠大幅度地去提高硬件的利用率，因為以前一個機器支持幾百個虛機就可以了，但是容器化能支持上千規模，使利用率能夠大幅度提高，減少客戶在硬件上的購買成本，這是它的重要價值。
隨著軟件應用變得更加敏捷，部署也能夠越來越快，不需要花很多周期和時間。圍繞這樣一個改變，很多客戶使用容器化軟件去實現生產系統。對于生產系統，不可避免會談到備份、容災，包括恢復的功能，而這也是IBM最強的部分。
通過我們的軟件跟OpenShift相結合，能夠支持客戶實現生產系統的容器化，然后做容災備份一整套解決方案。換句話來講，我們是為企業客戶在做混合云時，提供端到端的架構，使它能夠不單單能滿足容器化帶來的好處，而且也能滿足生產系統所具有的可靠性、穩定性和安全性的要求。
宋家雨：圍繞watsonx，在AIGC領域，IBM存儲有哪些獨特的優勢和思考，能不能分享一下？
侯淼：實際上人工智能這幾年是一個高潮，GPU 被大量在 AI中使用。IBM在人工智能方面，倡導從+AI到AI+，就是以前是在原有系統上加一些人工智能的功能，今天要做的是用人工智能去替代原有的系統，使它更加自動化。
我們有一個基本的框架，這個框架就是數據、模型、算力和存力。針對基礎構架去支持大模型，通過生成式的大模型，支持數據的分析和提煉，其中基礎架構是最主要的平臺。它有兩個關鍵支柱，一個是算力，一個是存力，我覺得這個說法可能只在中國有，因為在國外都叫做computing、Storage，中國語言則體現出一個“力”。
存力包括兩部分：一是要有一個存儲平臺，是能夠進行數據的存取；二是“力”，代表一種能力，這個能力能夠支持人工智能的模型和算力能力的發揮，所以在人工智能存力里，對存儲有不一樣的要求。一方面是要求高性能，因為現在GPU會越來越快，而且GPU對存儲的要求是吞吐量越來越大，想要數據的話能及時提供 I/O。GPU資源越來越貴，存儲的價值就在于怎么能夠減少GPU的等待時間，減少GPU等待帶來的浪費，這很關鍵，所以人工智能存儲第一個特點就是要高性能。為了做到高性能，這類存儲要支持英偉達的GPU直連，通過支持DGS協議，使企業的數據和性能能夠提升一倍以上，這是第一個高性能。
第二個就能夠進行線性水平擴展，你很難能夠去預測未來的增長，所以所有這類系統都是分布式的。要求存儲也要是分布式，能夠線性擴展，但是分布式跟線性擴展是兩個概念。分布式是能夠擴展到上百、上千個節點，但是當你擴展到上百、上千個節點時，它的性能是否能跟得上？IBM Storage Scale軟件能解決分布式存儲擴展時的性能問題，實現線性水平擴展。
安全性、備份、可靠性則是第三個需求。我覺得這三個結合起來，這個存力就能夠支持企業在人工智能領域所需要的基礎存儲要求了。
宋家雨：您能不能具體介紹一下IBM存儲和英偉達算力解決方案的合作？
侯淼：IBM跟英偉達公司的合作由來已久，就在近幾年，2018年IBM和英偉達一起聯合支持美國能源部的項目，當時是用IBM的Power CPU，采用英偉達NVLink總線進行互聯，英偉達選中了Tesla GPU加IBM Storage Scale System（下文簡稱為 SSS，原ESS）產品，這三款產品結合在一起。因為人工智能計算跟高性能計算是類似，都需要很強的算法，無論是浮點（運算）還是整型（運算）。英偉達在它的一些方案，包括DGX SuperPOD都是采用IBM的SSS產品作為存儲的存力。
IBM現在所發布的SSS產品也拿到了英偉達的官方認證，支持DGX SuperPOD的GPU直連，而且有完整的測試，從兩個節點，到4～8個節點，我們推薦不同類型的產品組合。IBM單模塊能夠去支持125 GB/s的帶寬傳輸能力，這是現在業內最快的。同時我們能夠實現上百、上千個模塊的水平線性擴展，所以這個方案能滿足英偉達GPU對數據存儲的需要。
回到剛才我談三個能力，有一個是高性能，包括剛才我談到支持GPU直連，包括最快速的單模塊125 GB/s傳輸能力。另外一個能力是線性擴展，IBM現在的一個主要解決方案是IBM Storage Scale存儲軟件，以前叫GPFS，這個軟件是分布式文件系統，客戶比較多，它的特點在于：第一，它是全域命名管理，能夠支持不同存儲協議的數據能夠交互，包括像云原生S3、NFS等，它有特殊的本地緩存的算法，能夠在你訪問遠程之前提前去預測這個數據是不是在遠程，能夠先拿到數據。通過這種方式，即使水平擴展上百個節點、上千個，它能夠通過預測提高性能，盡可能少衰減，這也是它非常大的優勢，也是國內包括國外很多分布式存儲用它作為核心數據底座的原因。
第三，很多客戶用人工智能進行訓練之后，特別是進行推理和使用，數據會越增長越快。這些增長的數據，要考慮歸檔和備份的問題。IBM較其他存儲的廠家，我們有比較深的、完整的一個存儲產品解決方案，我們通過IBM SSS 3500產品作為一級存儲，去跟英偉達的DGX 服務器配合使用。
同時，當數據變得越來越多，很多數據使用頻度降低時，數據開始從熱數據變成溫數據和冷數據，我們就開始考慮后面的歸檔，包括備份方案，這里包括文件歸檔、目標存儲的歸檔，還有系統通過自帶歸檔，我們有一整套的方案去滿足客戶對人工智能存力的要求。
宋家雨：在未來IBM存儲的規劃之中，生成式AI部分會更加依賴于Watson嗎？
侯淼：我覺得您說了一個很好的題目，Watson這個名稱來自IBM的創始人老沃森，后來也成為了IBM研發實驗室的名稱——IBM Watson實驗室。今天，Watson已經成為IBM人工智能的統一品牌。
現在我們提出叫watsonx，之所以是X的話，是希望我們有各種不同的場景，不同的方案，能解決客戶更多的問題。圍繞watsonx它的三個組成部分，第一個是支持生成式AI的開發平臺，叫watsonx.ai，第二個是watsonx.data，把數據湖和數據倉庫，湖倉一體來結合。第三個是watsonx.governance，跟整個監管包括合規相關的。
跟存儲有比較大關系的是watsonx.data，這里牽扯到不單單是要解決人工智能對存儲的要求，而且也要解決數據的管理，數據的訪問，整套解決方案。圍繞這塊，用到了不單單是人工智能存儲，也會用到云，用到數據備份、數據保護。IBM watsonx希望針對企業級的人工智能應用提供端到端的技術支持和行業專長。
現在市面上有一些工具可能只是工具，用在企業的話，會有很多問題。包括這些工具的使用，數據的產生，數據的保護，包括維護以及監管的要求。
IBM的理念是，我們提供watsonx產品家族是滿足端到端的需要，特別是企業客戶，當你不具備那么強AI的研發能力，通過IBM產品組合，能夠從生成式的AI模型，到最后滿足監管的要求以及數據被保護等各個方面，這是我們提出watsonx整個的想法。
watsonx是7月初剛剛開始上市的產品，國內現在在推廣階段，現在有一些國外的案例，主要是客戶通過生成式AI模型解決行業一些問題。比如：制造業生產線中缺陷的判別，醫療影像的識別，呼叫中心對客戶訴求的自動化應對和回復。我們現在看到針對這類行業應用，所有模型都有它的行業特點，發生很多交互關系，往往要跟客戶業務緊密結合，去產生一個合理、可落地的一個模型。
關于數據，我們發現，不單單是企業對AI的使用要求，這些客戶本身的海量數據，比如，一個銀行的呼叫中心可能也有銀行帳戶的信息，包括信用的信息，而這些信息往往存在數據庫里，所以IBM watsonx.data面對的數據對象不單單是非結構化的，還有一些結構化的，對數據的保護要求也不一樣，可能你跟客戶的通話本身是敏感的，要保護。但是跟客戶銀行帳戶的信息相比，可能這里要求的保護級別更高。怎么樣把這些結合在一起，就變得非常重要了。
我們現在看到watsonx.data對存儲的要求，會比單一的系統來得要復雜，因為除了牽扯到模型所產生的，跟GPU配合所需要的存儲結構以外，還需要后臺其他的存儲連接，包括跟它的數據庫存儲，包括怎么樣整體上為客戶去做備份，做數據保護，所以我們針對人工智能AI的核心軟件Storage Scale，后臺既可以接閃存，也可以接對象存儲，也可以接磁帶，這樣跟客戶整個系統相結合，不單單是提供AI存儲的本身，而且提供湖倉一體的存儲架構。
宋家雨：最后一個問題想問一下侯總，除了目前我們講的混合云、AI存儲之外，安全也是一個特別需要關注的話題。IBM Storage也有一個產品叫Defender，這樣一個產品是不是能夠抵御勒索病毒攻擊呢？
侯淼：IBM有一類產品，我們叫它數據彈性存儲，這里核心軟件就是IBM Storage Defender。實際上是兩個層面的事情，一個叫做數據安全，一個叫數據保護，這兩個是不一樣的。
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