IBM|关于数字化转型与数据应用，你想知道的都在这里！( 二 )
国内某大型保险公司自2010年完成数据大集中后 ， 在短短五六年时间里 ， 核心业务数据量增长了5-6倍 ， 由此采购了大量存储设备 ， 在该企业上云的过程中因此也面临如何数据中心的多资源（包括业务、数据、设备等）如何整合、数据如何跨数据中心流转和复用 ， 如何实现弹性业务伸缩以应对“双11”“双12”业务高峰压力 ， 如何实现统一的监控和数据服务接口以提高架构的安全性等挑战 。
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IBM实验室服务团队前期基于IBM云亲合力分析方法对该公司的上云之路进行详细和调研分析 ， 提出了一整套业务上云的可行性流程 ， 并经过反复测试论证 ， 最终帮助企业选择了IBM Spectrum Virtualize软件定义存储解决方案作为其最终落地方案 ， 利用500多个存储虚拟化引擎节点 ， 在每个主数据中心和36家分公司的数据中心实现了存储平台的整合；利用IBM Spectrum Virtualize软件定义存储的高级数据管理功能和快速数据复制功能 ， 解决了数据中心的数据流转需求和多业务场景的数据复用问题 。同时 ， IBM实验室服务团队还为该公司引入了IBM Spectrum Control软件定义存储监控解决方案实现对存储平台的安全有效管控 。在项目实施上则通过整合创新的云咨询及实施方法论 ， 引入风控管理 ， 确保了该公司存储私有云架构的最终交付 。而针对特殊的业务场景及改造场景 ， IBM实验室服务团队还帮助该公司制定了灵活的交互方案 。
目前该项目一期建设已经完工 ， 二期建设正在进行中 。带来的显著效益是 ， 该公司最大的分公司江苏分公司在2018年双十一期间的业务平均响应时间缩短了3-4倍 ， 且由于建立了统一的存储管理平台 ， 该公司存储管理成本下降了75% ， 新业务上线时间缩短了80% 。
2、多云协同——数据与人工智能助力独角兽高速发展
企业在支持AI开发团队或部署AI工作负载时 ， 数据量和质量、高级数据管理以及技能缺口是面临的核心挑战 。IBM面向AI的存储解决方案 ， 可通过IBMSpectrum Scale、IBM Cloud Object Storage、IBM Spectrum Discover等一系列产品 ， 帮助企业解决与部署AI工作负载有关的重大业务挑战 ， 进而助推企业进入实现AI生产力的快速通道 。
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国内某人工智能独角兽公司主要提供自动驾驶领域的人工智能芯片及解决方案 ， 其主要业务都运行于托管在IDC数据中心的私有云里 ， 然而随着业务的发展也面临着两大挑战：
一是多云间数据如何协同 ， 由于业务需要 ， 该公司除了在私有云进行训练外 ， 还需要在多个不同的公有云上租用GPU服务器用于AI训练 ， 如何管理现有数据以高效方便快捷得传输到公有云上进行训练 ， 训练完成的结果又如何方便地传输回来；二是性能和成本 ， 即如何保证训练的数据拥有最高性能 ， 而训练完后的数据又有比较低的存储成本 。
为此 ， IBM实验室服务团队为该公司建设了一套数据平台 ， 其中包含IBM Spectrum Scale存储软件和IBM Spectrum archive磁带管理软件 ， 经过IBM实验室服务团队存储专家的精心打造 ， 实现了统一的多协议访问、灵活的ILM（信息生命周期管理）策略、灵活的存储扩展、Rest Api接口增强管理、LTFS（线性磁带文件系统）透明归档、按需审计及AFM按需同步技术 ， 节省了时间、人力及成本 。不仅海量冷数据自动存储到磁带库 ， 节省TCO可达84%；而且也提高了私有云与公有云之间的专用链路带宽利用率 ， 可达90%以上 。
3、降本增效——百度智能云海量冷数据管理
IBM拥有完整的软件定义存储解决方案 ， 可针对结构化和非结构化数据的存储要求 ， 多云部署的环境 ， 提供整套的分层、分级存储解决方案 。针对结构化数据 ， IBM可提供Spectrum Virtualize块存储虚拟化解决方案 ， 可以用不同的存储介质构建不同的资源池 ， 数据在资源池之间自由迁移 ， 实现多云、多站点的数据保护 。
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