A IA está a remodelar o mercado de armazenamento empresarial, dando prioridade ao armazenamento ultra-rápido e eficiente que fornece dados para processamento de IA, ao mesmo tempo em que proporciona resiliência cibernética.reduzir o impacto dos centros de dados e reduzir o consumo de energia.
As organizações estão a implementar modelos de linguagem de grande dimensão com inteligência artificial com interfaces de linguagem natural, além de agentes capazes de raciocínio,Intercomunicação e ação como funcionários quase digitaisTanto os modelos como os agentes exigem acesso de alta velocidade a dados confiáveis protegidos contra malwares e interrupções.
A IDC afirma que o mercado de armazenamento corporativo, ofuscado por dois anos por pesados investimentos em servidores e GPU, agora beneficia de dois ventos favoráveis que se reforçam mutuamente:empresas que atualizam a infraestrutura de armazenamento adiada durante a implantação de servidores de IA, e a nova demanda de armazenamento orientada por IA de pipelines de treinamento, cargas de trabalho de inferência e casos de uso de ativação de dados não estruturados.
A IDC acrescenta que as restrições de fornecimento de componentes, especialmente para flash NAND e DRAM, continuam a elevar os preços a nível do sistema, elevando o crescimento da receita além dos volumes de remessa sozinhos.O mercado deverá manter uma trajectória positiva com um crescimento de 7%.Taxa de crescimento anual composto de 0,3% até 2030.
A IDC classifica a Huawei como a segunda maior fornecedora de armazenamento do mundo.e o arquivo OceanStor Pacific scale-out, objetos e grandes matrizes de armazenamento de dados.
É um dos principais actores da indústria.A Biblioteca Nacional da Noruega está a construir um LLM em língua norueguesa utilizando computação interna e mais de 2 petabytes de capacidade flash em várias matrizes totalmente flashEste armazenamento de baixa latência suporta os canais de dados e a preparação do treinamento.O Hospital Ruijin implanta o OceanStor Pacific como uma plataforma de escala para um lago de dados de patologia digital que armazena mais de um milhão de slides digitalizados anualmenteO modelo multimodal de patologia de IA RuiPath do hospital aproveita esses dados com a cadeia de ferramentas ModelEngine da Huawei para preparação, treinamento e inferência de dados.
O Quadrante Mágico de Armazenamento Empresarial de agosto de 2026 do Gartner coloca a Huawei entre os 3 principais fornecedores.O Gartner observa o armazenamento em flash do OceanStor Dorado da Huawei, armazenamento OceanStor Pacific e AI Data Platform alvo OLTP de missão crítica, dados não estruturados de alto desempenho e cargas de trabalho de IA empresarial.A Huawei continua a investir pesadamente em arquiteturas de armazenamento nativas de IA, incluindo redes UnifiedBus, armazenamento de memória de contexto e hardware SSD de alta densidade integrado verticalmente para reduzir a volatilidade da cadeia de suprimentos.
Os analistas do relatório estabeleceram vários pressupostos estratégicos:
- --Em 2029, o armazenamento baseado no consumo como serviço (STaaS) substituirá 50% do custo de armazenamento e serviços de dados da empresa no local, ante 25% no início de 2026.
- --Em 2029, mais de 80% dos dados não estruturados no local serão executados em plataformas de armazenamento consolidadas em vez de produtos de arquivos e objetos separados, passando de 50% em 2025.
- --Em 2029, 70% das organizações irão implantar níveis de armazenamento de IA construídos especificamente para inferência de IA em larga escala e geração aumentada por recuperação (RAG), acima de 10% em 2026.
- --Até 2029, todos os produtos de armazenamento incluirão capacidades de armazenamento cibernético focadas em defesa ativa além da recuperação pós-incidente, acima de 25% no início de 2026.
- --Para 2027, os líderes de I&O devem orçar 250-300% de seus gastos de armazenamento para 2025 para cobrir o aumento dos custos de memória e armazenamento impulsionados pelo servidor de IA e o crescimento da demanda por armazenamento.
Este último ponto alinha-se com as observações do IDC e destaca a necessidade de eficiência de armazenamento para limitar o consumo caro de NAND.
Os analistas do Gartner dizem que o mercado de plataformas de armazenamento empresarial está a passar por uma transformação estrutural sem precedentes, impulsionada por quatro forças principais: extrema volatilidade da cadeia de fornecimento e inflação de custos,adoção de IA em escala de produçãoA divisão tradicional entre matrizes monolíticas de gama alta e sistemas de gama média/baixo de duplo controlador está obsoleta.
Os clientes agora buscam armazenamento em escala com SSDs NVMe de baixa latência para dados de blocos de missão crítica e cargas de trabalho de IA que exigem conjuntos de dados não estruturados maciços.Arquiteturas de armazenamento de computação desagregadas estão ganhando adoção para escala independente de computação e armazenamentoOs sistemas baseados em disco são mantidos para dados nearline ou hot.
A selecção de fornecedores e produtos para avaliações específicas da carga de trabalho tornou-se mais complexa.
Os relatórios do Quadrante Mágico oferecem um instantâneo detalhado do posicionamento do mercado para identificar fornecedores viáveis e servir como ponto de partida para a aquisição de TI.O relatório de capacidades críticas do Gartner fornece uma avaliação mais profunda do produto para o mesmo segmento de mercado, ajudando a avaliar os fornecedores preselecionados em relação aos requisitos do RFP.As organizações podem usar o Quadrante Mágico para selecionar parceiros potenciais e Capacidades Críticas para avaliar produtos em relação aos cenários de carga de trabalho prioritários.
A avaliação das Capacidades Críticas de Armazenamento Empresarial de 2026 avaliou oito fornecedores de armazenamento do Quadrante Mágico em dez capacidades e sete casos de uso.
- -- Desempenho e escalabilidade
- --Resiliência e eficiência
- --Ecossistema
- --Gestão de operações de TI híbridas
- --Integração da nuvem pública
- --Armazém de objetos
- --Resiliência cibernética e de dados
- --Virtualização e contentores
- --Integração de bases de dados
- --Integração de aplicações de IA
Sete casos de utilização:
- --Processamento de transacções online (OLTP)
- --Virtualização e gestão de contentores
- --Arquivo de alto desempenho
- -- Aplicações nativas de objectos
- --Serviços de plataforma híbrida
- --Armazém de nuvem híbrido
- --AI
Os analistas do Gartner ponderam cada capacidade crítica e calculam as pontuações do fornecedor por caso de uso.e integração de aplicações de IA.
Um gráfico de radar visualiza a comparação geral. O Gartner observa que os fornecedores estão incorporando resiliência cibernética, projetos desagregados de escalabilidade e serviços nativos de dados de IA em plataformas de armazenamento.Eles estão otimizando o armazenamento para operações de arquivos de alto desempenho e exigindo treinamento de IA / pipelines de inferência, ao mesmo tempo que se constrói cada vez mais a detecção de ransomware nativa, acelerada por hardware ou alimentada por IA diretamente nos sistemas operacionais de armazenamento para acelerar a identificação de ameaças.
O Gartner afirma que a Huawei fornece o OceanStor Dorado para blocos de flash e armazenamento de arquivos unificados, além do OceanStor Pacific para cargas de trabalho de arquivos, objetos e big data.um motor AIOps centralizado, fornece diagnóstico de falhas automatizado, previsão de capacidade e gerenciamento de ciclo de vida em circuito fechado em ambientes de nuvem física e híbrida, orquestrando todo o portfólio de armazenamento da Huawei globalmente.
A Huawei obteve as maiores pontuações de casos de uso para OLTP, arquivo de alto desempenho e IA,Refletindo os pontos fortes dos ambientes de base de dados transacionais e das implantações de dados não estruturados em larga escala cada vez mais utilizadas para inferência de IA.
A integração do motor de armazenamento compartilhado nativo na camada de blocos do OceanStor permite a recuperação de instâncias de banco de dados em segundos.O OceanStor Dorado NAS também fornece clientes NFS + otimizados para nós de banco de dados para reduzir a latência operacional.
Os volumes de dados para modelos de IA e cargas de trabalho de agentes podem superar todas as outras cargas de trabalho de armazenamento.requer acesso ultra-rápido a repositórios de dados não estruturados maciços; permite que a resiliência cibernética da velocidade da máquina detecte, bloqueie e recupere ataques cibernéticos alimentados por IA; e simplifica o monitoramento e gestão do armazenamento, ao mesmo tempo em que otimiza a colocação de dados.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Diretora Global de Estratégia
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