智能化转型瓶颈转向基础设施，CIO与CTO面临数据与算力调度新课题

随着企业智能化应用逐步进入生产系统，压力正从模型层面转移至基础设施。业界指出，智能应用作为可见能力，其价值体现在内容生成、意图理解与任务执行，但一旦投入真实生产环境，数据调取、GPU持续供数、存储与算力的弹性扩展、网络对上下文流动的支撑以及安全事件的恢复能力，成为CIO与CTO更早感知到的核心压力。

系统壁垒成智能化深化障碍

多数企业并非在全新系统中完成智能化更新，而是将新应用部署于旧系统之上。从大型机、小型机到x86、虚拟化、容器化及云原生，过去二十余年每一轮技术演进在解决本代问题时也留下了新的系统壁垒。此前，这些壁垒可通过接口、项目同步及人工流程优化逐步消化，但智能化应用进入生产环境后，这种应对方式开始表现出局限性。

戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部企业技术战略总监许良谋指出，智能体只是现代化体系中的入口，更深层的变化在于企业需将智能技术嵌入业务流程，而非停留在单点工具部署。

基础设施角色从“提供资源”转向“协调关系”

智能化应用并非独立软件系统，其需要持续访问数据、理解上下文、调用系统并执行动作，同时将结果带回业务流程。只要数据仍停留在彼此割裂的系统中，应用就难以深入核心流程。在此背景下，基础设施正从过去“提供资源”的角色，转向“协调数据、算力与平台关系”的新角色。

单点瓶颈暴露架构层面的深层次挑战

企业大规模部署智能化应用后，系统瓶颈并非集中在单点硬件，而是暴露于更深层的架构层面，包括数据流动效率、资源调度能力、平台解耦能力以及不同业务共享基础设施的能力。这些问题若任一环节跟不上，智能化转型易停留在局部试点阶段，具体表现为应用可运行但业务上“跑不动”，新系统可上线但存在基础设施瓶颈，数据持续产生却无法被持续调用。

业内观点认为，实现智能化并非单纯部署一套智能应用，而是需要重新梳理数据、算力、网络、平台与安全之间的关系。IT团队面临的核心挑战是解决这些架构层面的协同问题，这也是企业CIO与CTO当前真正关心的方向。

戴尔科技：企业智能升级瓶颈转向底层基础架构

戴尔科技集团日前在京举办媒体沟通会，多位技术高管指出，随着智能技术加速渗透企业业务流程，IT基础设施的瓶颈正取代应用层，成为企业数字化升级的主要障碍。戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部企业技术战略总监许良谋表示，当人工智能等技术深度嵌入核心业务后，企业发现多数制约并不在软件应用端，而是源于底层基础设施的承载能力不足。

数据“竖井”成现代化主要阻碍

戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部存储业务总经理刘志洪在分析企业现状时指出，企业迈向现代化的关键前提在于，底层基础架构能否打通“竖井式”业务系统与“数据孤岛”，使数据能够在不同系统间自由流动。他解释，所谓“竖井式系统”是指企业内部各部门独立建设的、彼此不互通的信息系统，这类系统导致数据被隔离在各自独立的“仓库”中，无法被全局调用和智能分析，进而制约了AI等新技术发挥整体效能。

“企业迈入现代化的前提是，底层基础架构能不能打通‘竖井式’业务系统和‘数据孤岛’，让数据流动起来。”——刘志洪

基础设施瓶颈的行业逻辑

戴尔方面认为，当前企业数字化转型已从单一应用改造进入系统化升级阶段。早期企业常聚焦于应用层的开发与部署，但随着数据量激增、实时处理需求提高，支撑这些应用运行的存储、计算、网络等底层基础设施逐渐暴露出扩展性差、响应延迟等问题。许良谋强调，若底层架构无法匹配上层智能应用的数据吞吐与处理需求，企业即便引入先进算法，也难以实现预期的业务优化效果。

• 业务系统“竖井化”：指各部门信息系统独立建设，缺乏标准化接口与数据互认机制。
• 数据孤岛：指数据被封闭在特定系统或部门内，无法跨越组织边界进行整合与利用。

行业影响与应对方向

业内人士分析，戴尔科技集团此次释放的信号，意味着其将进一步强化面向企业级客户的现代化基础架构解决方案。对于正在推进智能化改造的企业而言，当前需优先评估现有IT基础设施是否存在系统割裂、数据流通不畅等结构性问题，而非直接在上层应用上投入资源。戴尔并未在此次沟通中提供具体的技术路线图或产品发布计划。

戴尔科技高管称超融合架构存弊端，数据调用灵活性遭遇瓶颈

在智能应用与多云管理并行的当下，企业数据能否被稳定、快速、合规地调用，成为CIO面临的急迫问题。戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部存储业务总经理刘志洪指出，过去几年不少新项目失败，根源在于数据无法顺畅流动。他强调，数据要实现流动，底层资源必须随业务变化灵活调配，而当初为简化运维将计算与存储捆绑的超融合架构，如今开始显露其弊端。

拆解计算与存储：解耦架构如何减轻管理负担

刘志洪分析道，超融合架构早年受欢迎的原因是“省事”——在虚拟化和传统业务负载为主的年代，将计算和存储打包部署可降低运维复杂度。但到了如今智能应用、云原生、多云管理并存的阶段，计算、存储、网络各有不同增长节奏，再捆绑在一起反而成为负担。

“企业有时为了增加容量，会被动增加算力；而为了增加算力，又会出现一批暂时用不上的存储容量。”刘志洪解释，叠加不同虚拟化软件和许可方式，超融合的成本会从硬件延伸至软件和架构选择。

超融合的资源争抢与数据缩减瓶颈

戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部技术总监李渊洁进一步补充，超融合架构在存储服务能力上存在先天局限——计算与存储共用同一套硬件资源，重删、压缩等数据缩减操作会与业务计算争抢CPU资源，导致数据缩减能力发挥受到明显制约。

【内容增量】所谓数据缩减，是指通过重复数据删除（重删）和数据压缩等技术减少存储空间占用的操作。在超融合架构中，由于计算与存储共用硬件，当数据缩减任务运行时，会与业务计算争夺CPU资源，从而影响整体性能。

刘志洪认为，传统超融合架构很难把基础设施用到极致，缺少针对性的调优空间。这种差异在重存储容量的负载中尤其明显。硬件本身不便宜，一旦选型错误又难以更改，代价更高。

戴尔科技推解耦架构与自动化平台，支持企业独立扩展计算、存储与网络

戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部技术总监李渊洁近日指出，企业需打破资源捆绑僵局，通过“现代化的解耦架构”实现计算、存储与网络在逻辑与物理上的彻底解绑。基于此，戴尔科技打造了覆盖核心、边缘及分布式数据中心的Dell Private Cloud (DPC)与Dell Distributed Private Cloud (DDPC)私有云解决方案。

解耦架构释放资源弹性，自动化平台应对管理减负

李渊洁表示，解耦后企业可按需独立扩展资源，不再为不需要的算力或容量买单。但基础设施规模扩大后，挑战转向资源能否被高效调度。Dell Automation Platform承担资源编排与自动化管理工作，将自动编排、门户管理和菜单管理整合到统一基座上。

“通过Dell Automation Platform，DPC与DDPC让企业可以在开放、解耦的戴尔科技基础架构上部署和运行来自Broadcom、Nutanix、Red Hat等供应商的云堆栈，同时实现自动化生命周期管理。”——李渊洁

开放生态与统一管理：打破厂商绑定与复杂度困境

生态支持包括最新的Dell PowerStore与Nutanix AHV集成。李渊洁指出，Dell Automation Platform可通过开放API和蓝图（Blueprint）纳管其他品牌硬件产品，在协议通用的情况下。这直接影响CIO和CTO的架构决策：企业可减少厂商绑定，将计算、存储、网络重新整合到统一平台管理，拆解后的资源不再受固定比例限制。

• 解耦架构释放资源弹性，自动化平台为管理减负。
• “超节点”方案中计算、存储、网络彼此独立，通过分布式架构协同工作以避免资源浪费。

Token Routing：智能工作负载的任务与上下文分配

许良谋表示，Token Routing面向智能工作负载的任务和上下文分配，可运行在边缘端、本地数据中心或云端。随着企业同时处理云端token和本地token，基础设施须预留足够调度空间，支持不同负载在不同资源间动态分配。

存储持续进化：金字塔式组合灵活应对智能应用负载

戴尔科技智能数据平台的存储引擎包含从基础大容量到顶端极致性能的“金字塔式”存储组合，企业可灵活自选部署以应对不同智能应用需求。在塔尖，Lightning FS代表超高性能密度层；塔身，PowerScale和ObjectScale全闪以及PowerFlex处于中间性能层，承担主流高性能需求；塔座，PowerScale与ObjectScale混闪形态承担基础大容量层角色，实现成本优化。

Lightning FS：专为现代化工作负载打造的高性能并行文件系统

戴尔科技集团大中华区非结构化数据存储事业部产品经理李海表示，Lightning FS并非在原有Dell PowerScale上做改造，也不是对传统文件系统做简单升级，而是专为现代化工作负载打造的高性能并行文件系统。

“由于智能化负载的差异远比传统应用更大，训练、实时推理、自动驾驶数据处理、制造质检数据分析，以及长期归档留存数据，对性能、容量、协议和成本的要求都截然不同。”——素材原文

戴尔发布Lightning FS并行文件系统 应对智能应用数据访问新挑战

戴尔科技集团大中华区非结构化数据存储事业部产品经理李海近日在技术分享中指出，随着智能应用场景中GPU成为主要算力单元，传统并行文件系统面临架构瓶颈，戴尔科技为此推出了全新的Lightning FS并行文件系统。该系统旨在解决智能应用中KV Cache、海量小文件及指数级增长的元数据规模带来的数据访问压力。

GPU数据吞吐需求驱动存储系统变革

李海表示，过去并行文件系统主要服务于CPU主导的计算任务，而智能应用中数据访问主体已发生变化，GPU对数据吞吐的要求远高于过去，因此存储系统必须进一步贴近算力。元数据管理成为关键变量：随着智能应用规模扩大，小文件数量和元数据规模同步膨胀。Lightning FS将元数据扁平化抽离并与数据业务层分离，目的是破除大规模场景下元数据访问、搜索和管理的瓶颈。

“数据访问主体已经发生变化，GPU对数据吞吐的要求远高于过去，所以存储系统必须进一步贴近算力。”

场景化部署：Lightning FS并非万能方案

戴尔科技强调，并非所有智能应用都需要Lightning FS。对于制造企业的质检数据、制造执行系统(MES)数据等场景，现有PowerScale解决方案已能很好满足需求。李海指出，在数万张GPU级别的大模型训练和极限推理场景中，Lightning FS优势更加明显；而在ADAS（高级驾驶辅助系统）等车企应用场景中，需求通常通过PowerScale即可满足，甚至在一万余张GPU的规模下，PowerScale也能支撑运行。这体现出戴尔针对不同负载层次提供差异化方案的策略。

所谓PowerScale，是戴尔科技提供的一种横向扩展网络附加存储产品，主要处理非结构化数据；而Lightning FS则是一种并行文件系统，专为高性能计算和大规模智能应用设计，两者在性能定位上存在明显区分。

Dell Exascale Storage：软件定义灵活性

为赋予企业更大选择权，戴尔科技推出了面向多元现代化负载与HPC场景的Dell Exascale Storage“四合一”存储平台。该平台可在Dell PowerEdge服务器上同时或按需部署Dell PowerScale（文件存储）、ObjectScale（对象存储）、PowerFlex（块存储）和Lightning FS（并行文件系统）。简单理解，Dell Exascale Storage是戴尔科技在统一硬件平台上交付分布式存储能力的一种方式。

戴尔科技集团亚太及大中华区存储产品部总监范圣俭举例称，客户最初可能部署PowerFlex节点，但随着业务变化，如果不再需要极致性能，部分资源可调整为运行PowerScale或ObjectScale。过去PowerScale和ObjectScale多采用一体机交付模式，如今通过软件定义方式运行在标准PowerEdge平台上，再结合TLA（Transformational License Agreement）机制，客户可根据实际需求调整软件许可，从而降低推倒重来的风险。

• 元数据扁平化：将元数据从数据业务层分离，减少大规模场景下元数据访问和管理的复杂性。
• 场景适配：Lightning FS主要适用于数万张GPU级别的大模型训练场景；PowerScale覆盖MES数据、ADAS等中小规模需求。
• 灵活部署：Dell Exascale Storage支持在同一硬件上切换存储类型，减少业务转型中的投资浪费。

戴尔推出新一代PowerStore Elite存储，CPU核心数提升50%，有效容量达5.8PB

戴尔科技集团近日推出新一代Dell PowerStore Elite存储平台，面向核心业务存储场景，硬件规格与架构能力同步升级。新平台包含PowerStore 1500、5500和9500三款机型，Intel CPU核心数量较上一代最高提升50%，并采用DDR5内存、PCIe Gen5支持及200Gb RDMA节点互联架构。

硬件升级与架构解耦

单个3U机箱内最多可容纳40块硬盘，基于E3 NVMe闪存设计，提供高达5.8PB的有效容量，存储密度相比前代最高提升3倍。每台设备最高支持40个网络端口，提供64Gb FC、未来可升级至128Gb FC，同时具备200/400Gb以太网连接能力。扩展卡兼容OCP标准（开放计算项目标准，一种开放硬件设计规范，允许网络组件跨平台通用），相比过去的专用IO卡，后续网络扩展更灵活。

戴尔科技亚太及大中华区存储产品部总监范圣俭表示，存储能力若能像算力和网络一样被重新编排和切换，企业面对未来不确定性时便拥有调整架构的空间。这与戴尔科技强调的解耦架构逻辑形成呼应。

持续演进能力与多负载支持

PowerStore从设计之初采用容器化架构，具备持续迭代能力。新一代平台包括模块化、无中断升级，可满足核心业务存储未来至少10年的架构需要。扩展方式上，PowerStore Elite采用统一的纵向扩展（Scale-Up）与横向扩展（Scale-Out）架构，四节点集群可同时承载块存储、文件存储、虚拟机和容器工作负载。新系统可与早期部署的PowerStore组成统一集群，在不停机情况下完成数据和工作负载迁移，避免核心业务推倒重来，新应用也不需“另立孤岛”。

数据缩减提升至6:1，采购成本可控

PowerStore Elite将数据缩减保障从原有5:1提升至6:1。范圣俭表示，客户不需要复杂签约，就可以直接享受6:1数据缩减保障。

数据缩减比提升的背后，既有硬件加持（Intel CPU内置QuickAssist Technology，算力较外置方案提升），也有算法改进（加入面向非结构化数据的不对齐重复数据删除，并对元数据进行调优）。同样规模数据写入后占用更少物理空间，企业扩容时采购的硬盘、机框和相关资源减少，采购成本相应降低。

自主数据路径与智能运维

在性能路径上，PowerStore Elite引入自主数据路径技术（Autonomous Data Path），可针对每一次I/O操作进行机器学习优化，使客户无论采用TLC还是QLC介质均获得企业级性能。元数据加速（Metadata Acceleration）技术则帮助所有PowerStore客户实现最高70%的读取速度提升。

智能化运维方面，PowerStore Elite内置智能能力最高可减少95%的人工操作。在更大基础设施环境中，Dell AIOps系统可通过预测性洞察和自动化能力，使问题解决速度最高提升10倍。Dell AIOps支持聊天框交互、健康检查和趋势分析、容量提示、配置变更流程建议及工单生成。

安全理念从备份转向网络弹性

戴尔科技集团大中华区安全及网络弹性业务高级经理陈秋表示，企业的安全理念需要从传统数据保护转向构建端到端的网络弹性（Cyber Resilience）。过去企业更关心有没有备份，如今更关心攻击后能否找到干净副本并在可接受时间内恢复业务。

戴尔科技将数据保护拆解为三层能力，提出Secure-Detect-Recover新逻辑

戴尔科技集团大中华区安全及网络弹性业务高级经理陈秋日前就网络弹性策略表示，企业不能仅停留在“备份有没有做”这一层，需要围绕攻击发生前、中、后重新组织数据保护能力。他提出，数据保护应拆分为备份（BR）、容灾（DR）和数据避风港（CR）三类能力，分别对应不同保护范围和恢复要求，三者并非互相替代。

从“建几层保护”到“攻击过程的安全能力布局”

在勒索攻击场景下，仅明确数据保护层级仍不够。戴尔科技进一步强调Secure（保护）、Detect（检测）、Recover（恢复）的“三位一体”逻辑。其中Secure聚焦攻击前减少攻击面和风险暴露；Detect在攻击中或异常出现时尽早发现问题；Recover则在攻击后找到干净副本并尽快恢复业务。

“备份、容灾和数据避风港解决的是‘数据保护体系怎么分层’，Secure–Detect–Recover面对的是‘攻击前、中、后分别要做什么’。前者是建设层级，后者是处置流程，两者放在一起，才构成从数据保护走向网络弹性的完整路径。”——陈秋

核心产品覆盖统一管理、检测前移与低门槛部署

围绕上述路径，戴尔科技推出三类产品能力。其中PowerProtect One解决统一管理问题，将PowerProtect Data Manager与PowerProtect Data Domain整合在统一控制台下，可将管理开销降低50%，并提供数据缩减和大规模恢复能力。

Dell Cyber Detect将勒索软件检测能力扩展至PowerStore等企业级存储上。该方案基于数千种勒索软件变种训练，可在字节级别检测数据，准确率高达99.99%，并定位最后一个已知干净的数据副本，帮助企业缩短恢复路径。

DD3410：面向中小企业与分支机构的入门级数据保护

DD3410面向中小型企业、远程办公室和分支机构，提供8TB至40TB可用容量。依托50:1数据缩减能力，逻辑容量最高可达2PB；DD Boost最大吞吐量最高可达20.7TB/小时。在安全机制上，搭载Data Domain DDOS 8.7，通过Secure Boot和Hardware Root of Trust保护启动过程，支持TLS 1.3加密，并引入大规模删除保护。

DD3410采用独立于虚拟机管理程序的架构，可简化与现有环境的集成，并通过Storage Direct Protection与Dell PowerStore原生集成，构建更完整的数据保护能力。

基础设施选择权：让架构随业务持续演进

戴尔科技强调，企业需要一套具备持续演进能力的现代化基础设施体系。当智能应用进入生产环境后，数据需要流动，资源需要调度，平台需要解耦，核心业务需持续运行，安全体系需具备恢复能力。任意环节出现短板，智能项目都难以规模化落地。因此，企业应拥有“基础设施选择权”，在业务、负载和技术环境变化中调整架构，而无需推倒重来。