“你说的那个全闪存靠谱吗?好用是好用,但我怎么听说它是个“短命鬼”呢?”
“老杨啊,都什么年代了,人家现在很长寿的好嘛”
没错,这是我老铁,让我给他推荐下好的存储,既要高IO,又要低延迟,我自然向他推荐了戴尔的全闪存阵列,但他却迟迟不肯下手。都2022年了,怎么还有人担心SSD盘的寿命问题?看来有必要以我们戴尔的独家视角,为我的老铁好好解读一番了。
实践出真知
客户调研帮你消除顾虑
在这个全闪存应用越来越广泛的年代,许多存储厂商也都把产品开发的重点放在了不同型号和定位的全闪存储产品上。但在和客户沟通的过程中,有部分跟老杨一样的客户担心SSD盘的寿命太短,不敢在企业内部大规模使用。
为了打消老杨的顾虑,我们调研了国内一家最早全面采用戴尔科技全闪存储的“骨灰级”客户,在这家企业,他们既有最新的PowerMax高端全闪存储,也有第一代企业级,支持横向扩展和压缩去重的XtremIO全闪存储阵列。

因为PowerMax投入生产的时间不长,所以我们这次把调研的重点目标放在了几年前购买的XtremIO全闪存储阵列上。一般来说,我们通常用DWPD(Diskful Writes Per Day),即预期寿命内每日可完整写入SSD固态硬盘所有容量的次数来衡量SSD盘的寿命,DWPD标称的值越大,SSD盘的预期使用寿命也就越长。
当然,DWPD只是一个衡量SSD盘的理论参数,秉持着实践出真知的原则,我们从对可靠性要求最高的虚拟机应用系统下手,查看虚拟机集群里一台XtremIO的SSD盘实际磨损情况。
这台XtremIO购买于2015年12月,一共配置了25块400GB的SSD,到现在已经运行了超过6年的时间,而SSD盘的剩余寿命(Endurance Remaining)居然还剩下94%和95%,也就是说经过6年多7*24小时地反复擦写,磨损率才不到6%,从SSD盘的角度来看,这几乎还是一台全新的存储!

接着我们又调研了另外两台运行集团核心数据库应用的XtremIO使用情况。其中一台XtremIO和虚拟机集群那台同时购买于2015年12月,也使用了超过6年的时间,但SSD盘的剩余寿命还剩下95%和96%,磨损率更低。

而在这次调研中,这台购买于2017年11月的XtremIO,到现在使用年限也超过了4年,因此剩余寿命更长,还剩下96%和97%,磨损率不到4%。

按照这三台XtremIO全闪存储实际的磨损速度计算,要使用100年才会达到80%的磨损率!这不仅远远超过了一台存储的服务周期,甚至也超过了许多数据中心可能存在的年限。
不止是在产品寿命上受到好评,我们在客户的实际体验上也得到了广泛的正面反馈:除了高性能可靠性、管理简单、低延迟之外,得益于压缩消重技术,全闪存储可以配置更少的容量,因此也大大降低了成本。

匠心独运
揭开低损耗的秘密
从中高端的PowerStore和Unity全闪到高端的PowerMax,再到PowerScale非结构化分布式文件全闪存储节点,每一款产品的性能和可靠性都得到了客户的高度认可,也从来没有出现过SSD盘寿命用尽的情况。
那么戴尔是怎么做到如此低的SSD盘损耗的呢?接下来我们就以明星产品PowerStore全闪存储为例,带你探寻“长寿”的秘密。

*戴尔PowerStore采用英特尔至强处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性,帮助PowerStore为至关重要的工作负载提供支持。
“炮制虽繁必不敢省人工,品味虽贵必不敢减物力。”寿命高的前提是“身板”要足够硬:戴尔选择的SSD盘都是市场上最优质的企业级产品,并经过了长期严苛的测试。
“外力”修完要看“内功”,戴尔科技通过ROW(Redirect-On-Write)快照技术大大减少了SSD盘的磨损,针对overwrite等更新操作,我们将把更新的数据写到新的位置,避免了反复磨损SSD盘的同一个区域,从而提升了SSD盘的寿命,而原有位置的空间将被回收再利用。

另外PowerStore专用的压缩处理器和全新的压缩消重算法在不影响性能的前提下,可以带来4:1的压缩消重比,大大降低了初期采购和未来扩容的成本。
通过这次调研,我们发现全闪存储从性能、可靠性、管理等方面都全面超越了普通的混闪存储,而在价格方面,根据IDC的预测,2026年SSD盘的价格将低于普通的HDD,而从单IOPS的成本来看,SSD的价格早就远低于普通的HDD。

老杨啊,这下你放心了吧,全闪存储可是多方领先,寿命问题那还真不是个问题。在未来,我相信全闪存储一定会成为市场上的主流产品。
还真那么回事,不多说了,就它吧!

好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。