Mike Matchett is a senior analyst and consultant at Taneja Group.
在闪存领域的投资，以及线上的二级数据存储架构帮助企业能够处理更多的数据，与此同时提高在闪存上的投资回报。
你或许会看到大型的、容器化的数据库，甚至存储系统的出现。然而，设计企业级的、长期存储数据的应用程序仍是不小的挑战，容器可能在分布式和混合基础架构中来回迁移。
在云计算基础架构即服务（IaaS）中，你不需要管理你的物理基础架构；而在云计算的无服务计算中，你甚至不需要管理任何虚拟机、操作系统或者容器……
算法正在通过很多很不可思议的方法控制着我们的生活。但在没有透明度的情况下，我们很难知道机器学习算法所评估的结果是否公平……
事件触发式的计算功能融入到数据中心存储中，这加快了智能化的发展。很快人工智能技术就会告诉我们如何实现基础架构的自我生命周期管理。
我们所有人将来都必须管理跨越单设备、数据中心和全球云托管的混合存储。随着数据的继续增长和传播，我们所有的分析和智能处理能力规模也必须同步增长。
由于内嵌了越来越多面向数据密集型商业应用的业务分析功能，存储系统正在变得越来越聪明。
当今最热门的趋势之一，就是使用人工智能和机器学习技术来增强传统业务应用。可能下一代数据中心应用平台将会支持的实时联机事务处理分析功能。
存储工程师如何在自动化、虚拟化、融合和云计算的新世界中明确存储技术的价值？ 首先，需要给领导们提供一个很好理解且实用的成本模型。
