現在，無論是政府還是企業，都希望通過數字化轉型提升競爭力，數字化繞不開兩個維度，應用和數據。
無疑，數據將成為改變傳統的度量依據，流程的優化、產品的迭代、商業模式的創新，都將依據數據來驅動。
在應用的時候，從邊緣到核心再到雲中，比數據量更有趣的是數據分析的價值，面對爆發式增長的數據，企業需要實時的決策，實現高效管理。
據IDC統計，到2025年，實時數據佔比將達到29%，為了實現數據實時分析，英特爾發佈以數據為中心的全方位技術創新戰略，開發、記錄，傳輸，存儲和處理數據的技術，讓用戶存儲更多的數據，以最快的速度傳輸數據，並處理從雲端到邊緣的一切數據。
如何擺脫“有苦說不出”
在進出海關時，通過指紋識別的自動通道會讓我們更加便捷，在公安領域，其實指紋比對既要高速還要精度，比如指紋系統從現場採集的原始指紋數據，經過預處理和特徵提取之後，會形成結構化的點集，再將其與後臺數據庫中百萬量級的指紋實例進行比對。
看似短時的過程，其實需要後臺的邏輯判斷分支，這樣一來，解決方案的性能會嚴重依賴於內存資源的可用性，同時對通用計算內核的性能需求也非常高。
類似的場景會越來越多，如何設計高性價比的存儲節點和計算節點、如何快速有效地進行軟硬件適配、如何在雲平臺上達到對海量數據進行高效比對等問題。
說到底，AI時代需要創新存儲架構實現海量數據的實時、智能處理。
從SSD誕生之初的SLC到MLC，再到TLC，即將來臨的QLC，單位面積內存儲的數據越來越多，容量越來越大。
但對於性能增益並不明顯，比如目前市面主流的NVMe SSD的隨機讀性能大約在60萬IOPS左右，當然有更高甚至突破百萬IOPS，但並不常見，而未來結合3D NAND和QLC技術的SSD，讀性能大致相當，但寫性能還稍有下降。
當然，這裡面也有接口帶寬方面的因素。未來PCIe 4.0普及以後，可預見的是，更大容量的QLC SSD並不會比現有SSD性能更好，SSD的容量越來越大，但性能趨於穩定，與磁盤的發展路線類似了。
性能大致相當，相同價格條件上，難道不是容量越大越划算嗎？從成本角度而言的確如此。
但從企業應用角度，尤其是非容量需求型應用角度，相同的性能容量更大，意味著單位容量的性能越低，即每GB容量能實現的IOPS降低。因此對於需要較高性能，但並不需要大容量存儲的應用而言，有種“有苦說不出”的感覺。
縱觀市面上主流的高性能SSD，通常容量都比較大，小容量高性能（比如50萬IOPS為參考）的SSD幾近於無。
代表全面創新的英特爾® 傲騰TM 數據中心級持久內存解決方案（以下簡稱Optane）就是一種專門用於數據中心使用的新型存儲器和存儲技術，可在DRAM和SSD之間實現大型持久存儲器層，又快速還經濟實惠。
按人類的思維分析數據
企業需要完整業務數據進行實時分析時，但“實時”其實是可以有數值的。
人類的“實時反應時間”詩幾百毫秒，對於系統來說，用毫秒衡量思維速度，則提供數據的系統組件的時延，必須用納秒度量，才能使組合時延接近人類思維的下限(550 毫秒)。
也就是說，數據保留在內存中並接近 CPU 將使時延保持在納秒級。但是，在對存儲發出請求之後，時延將從納秒級變為毫秒級。
但英特爾希望按照人類思維的節奏呈現給用戶分析數據，Optane就是將更多的數據移近處理器，根本上改變了可以經濟高效方式放置在處理器附近的內存量，以便實時訪問、處理和分析數據，而無需先從存儲器檢索數據，讓客戶洞察數據的時間有望不斷縮小。
從技術上來看，Optane並不同於傳統認知中的（NAND）SSD，相比於NAND SSD，其應該是SSD的另一技術分支。NAND SSD通過改變電子負荷來實現數據的存儲，每次負荷的改變都意味著損耗，即SSD的PE次數，SSD的壽命問題是眾所周知的，當然目前主流SSD內使用的均衡算法也能實現延緩壽命的效果。
與此同時，Optane單片SSD容量雖然只有375GB，卻能提供超過50萬IOPS的隨機讀寫性能，讀寫性能均衡，這也是Optane相對於NAND SSD的一大區別，這也使得Optane比NAND SSD更適合寫密集型應用場景，比如公安領域的指紋識別比對、石油、製造等行業場景。
而Optane則使用新型材料，更類似於PCM（Phase Change Memory，簡稱PCM）相變存儲，從原理上就與NAND不同，天然具有更好的PE次數。
之前，E企研究院針對青雲QingCloud基於MySQL開發的分佈式數據庫RadonDB中，以NAND SSD為數據庫提供存儲，對比Optane（同樣單盤375GB）做緩存與NAND SSD做存儲進行對比，測試結果同樣表明，相比單純使用NAND SSD做數據庫存儲，在OLTP模式下，加入Optane做緩存後，RadonDB數據庫性能有4倍以上的性能提升，且平均響應時間為原來的四分之一以下。
在青雲QingCloud分佈式數據庫環境中，在加入Optane做緩存後，2節點RadonDB數據庫性能提升了4倍左右，三節點則提升到了原來的6倍，數據庫平均響應時間也將為NAND SSD做數據存儲下的四分之一和六分之一。
然而這仍非孤例，Intel實驗室的數據顯示，同樣在數據庫環境下，加入Optane做緩存後，數據庫性能亦有3倍提升，與之相呼應的延遲也僅為原來的三分之一。
就基準測試數據來看，Optane與NAND SSD的性能並沒有相差那麼大，為何在應用場景下卻有數倍的性能提升？
其實就是使用基準測試工具檢驗Optane與NAND SSD的讀寫性能時，其負載通常較為純粹，如100%讀或寫壓力。雖然同樣為實驗室環境，基於應用的測試更加接近真實的負載，讀寫IO模型要更為複雜，且會產生變化。這使得Optane能夠將寫性能和低延遲不斷快速累積，進而獲取與基準測試結果並不成比例的性能提升。
可以看出，在數據存儲層面，英特爾正在使用Optane獨特的存儲器技術釋放數據價值，讓客戶用更加經濟的方式存儲數據，而從邊緣計算到核心的數據中心，從基礎架構到雲、到應用、從數據傳輸到為軟件和算法提供動力，英特爾已經超越處理器市場，讓數據更加有價值。
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