2024AIGC数据存储技术研究报告

AIGC目录 AIGC AIGC产业迈入发展新阶 AIGC产业支持政策全面布 AIGC AIGC整体架 AIGC作业流程下的存储数据流 AIGC AIGC AIGC AIGC催生新一代数据存储架 AIGC加速数据存储产业快速增 AIGC加速数据存储标准完 AIGC具有广阔的研究和应用前景。AI技术的快速革新极大地推进了AIGC的高速发展，其研究和应用亦被推广到多个行业。据统计，AIGC在内容创作领域，可以将内容生成效率提升数倍至数十倍，降低人力成本高达50%以上。在广告、游戏、影视等行业，AIGC的应用不仅丰富了内容形式，还推动了行业的数字化转型。未来，随着技术的不断进步，AIGC有望在更多领域实现突破，如教育、医疗、科研等，进一步拓宽其应用边界。据预测，到2030年，AIGC的市场规模将达到数千亿美元，成为推动全球经济增长的重要力量。为全面分析AIGC与数据存储的紧密关系，从数据存储的角度揭示AIGC技术的内在逻辑和发展趋势，我们推出《AIGC数据存储技术研究报告》。在报告中，我们将深入探讨AIGC场景下对数据存储提出的新要求和新挑战，以及数据存储对新要求和新挑战的技术应对。同时，我们还将关注数据存储技术的创新和发展，以期为AIGC技术的进一步应用和推广提供有益的参考和启示。AIGCAIGCAIGCAIGC 1.1.1AIGC产业迈入发展新阶 20世纪90年代中期至21世纪10年代中期，AIGC发展进入沉淀阶段。这一阶段，AIGC多数是通过预先设定的规则和算法来生成内容。例如，在自然语言处理领域中，研究人员尝试利用规则和语法知识来生成语句，实现新闻稿件的自动化生成。同样地，由于规则和模板的缺陷，生成的内容往往缺乏个性化和创意性。随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，从21世纪10年代中期至今，AIGC进入了快速发展阶段，其大规模应用逐渐成为现实，开始出现在新闻、广告、音乐、电影、游戏等多个领域中。生产的内容更加逼真、富有创意和个性化。同时，一些新兴的技术框架，如生成对抗网络（GAN），也为AIGC产业的发展提供了新的动力。2021年底，随着ChatGT的崭露头角，AIGC进入了大规模爆发时代。ChatGT的强大表现进一步证明了AIGC技术在内容生成领域的巨大潜力，促使越来越多的企业和研究机构投入到AIGC产业中，助推AIGC全产业链的成形，涵盖了数据层、算力层、算法/模型层和商业化应用层等多个环节。其中，产业链上游主要包括数据提供、算法模型训练等环节，为AIGC提供基础支撑；中游则是AIGC技术提供商，他们专注于开发和优化AIGC技术，为下游应用提供技术支持；下游则是各种AIGC应用场景，如媒体、娱乐、教育、广告等，这些领域正在广泛采用AIGC技术，实现内容创作的智能化和高效化。 1.1.2AIGC产业支持政策全面布 AIGC产业的发展不仅得益于人工智能技术的进步，与政府政策支持也是密不可分的。近五年来，政府出台了一系列政策，鼓励人工智能技术的研发和应用，为AIGC产业的发展提供了良好的环境。现将国家各部委支持、指导AIGC产业发展的主要相关政策梳理如下：AIGCAIGC工业和信息化部等创新发展的实施意工业和信工信部等工程实施方案（2023-2035国家网信办等七部工业和信息化部等产业发展的指导意科技部等工业和信三年行动计划（2021-2023设工作指引（修订国家标准化管理委员会等五能标准体系建设指AIGCAIGCAIGC聚焦于国际领先的ataDiectNetworks(DDN)与国内某存储厂商，作为行业内的代表性企业，其在存储技术创新方面分别展现出独特的优势。DDN作为全球领先的大数据存储供应商，其A3I（Accelerated,Ay-ScaleAI）解决方案是专为AI和深度学习设计的，它针对数据密集型工作负载提供了前所未有的灵活性和高性能。满足从大型企业、服务提供商、研究机构到政府机构的广泛需求，其优势主要体现在以下几个方面：第一，并行架构的性能和效率。DDN的A3I解决方案采用真并行架构，确保在任何规模下都能提供高性能、高效率、GPU利用率和存储容量；第二，全面的深度学习加速。A3I解决方案能够同时为所有工作负载提供实时加速，确保数据密集型任务能够连续且高效地执行。第三，无缝部署和集成。A3I解决方案易于部署，是预配置、即插即用的，为AI工作负载和GPU支持解决方案提供了最强大的扩展平台。第四，灵活的容量扩展。DDN的存储平台提供了灵活的容量扩展选项，支持从少量TB到几十PB的扩展，满足不同企业的需求。AIGCAIGC第二章AIGC第二章AIGCAIGC 2.1.1AIGC整体架 数据源数据源数据源 数据源数据源数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集元数据数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集数据集元数据对象服务视频服务块服务文件服务对象服务视频服务块服务文件服务AIGCAIGC如图2-1所示，AIGC整体架构分为五层，自上而下分别是：应用层SaaS、模型层MaaS、数据层aaS、平台层aaS以及基础设施层IaaS。应用层SaaS是AIGC技术产生价值的窗口，模型根据输入数据生成新的内容；模型层MaaS是AIGC的核心环节，主要通过大量的数据来训练、验证模型并支撑模型的运转；数据层aaS主要分为数据服务、数据集成、数据治理三个部分，其中数据服务主要负责数据的处理和高质量数据集的生成，数据集成主要对数据进行汇集，数据治理主要对各个来源的数据集进行统一管理、安全检查等；平台层aaS对数据、计算、网络和存储资源进行调度，例如网关服务、数据库服务、多租户管理、鉴权认证，其中对于存储的服务主要有文件服务、对象服务、块服务和视频服务等；基础设施层IaaS构建了AIGC的基础设施底座，包括计算资源（CPU、GPU、NPU）、介质资源（磁带、HDD、SSD、内存等）、网络资源（TCP/IP、InfiniBandswitchA等）。在AIGC的整体架构中，存储随着数据流动而存在。如图2-1所示，存储主要在数据层、平台层和基础层，同时对应用层和模型层起支撑作用。由此可见，在AIGC整体架构中，存储起着至关重要的作用。当前得益于数据量的快速增长和摩尔定律的快速发展，在更多的场景下，用户更倾向于借助强大的算力以及数据驱动模型进步。而人工智能场景也逐渐从以模型为中心向以数据为中心转变，算力、算法和数据已经成为推动AIGC发展的三驾马车。就人工智能发展趋势和实际应用而言，在AIGC场景中，存储不再是简单的数据容器，而是推动AIGC发展的核心组件。 2.1.2AIGC作业流程下的存储数据流 AIGCAIGCMetadataStorage 10Gb100Gb高速AIGC 多协议：数据采集阶段涉及的数据来源多种多样，包括互联网、企业内部数据库、物联网传感器等。这些数据往往通过不同的协议进行传输和存储，如HTTP、FTP、TSP等。因此，存储系统需要支持多种通讯协议，以便与各种数据源顺畅对接，实现数据的无缝采集和传输。AIGCAIGC 易管理：数据预处理涉及多种操作，如数据清洗、格式转换、特征提取等，这些操作往往需要根据具体的数据特性和业务需求进行调整。存储系统应提供灵活的数据管理能力，支持数据的灵活组织、检索和更新，以满足数据预处理过程中的多样化需求。 高I/O、低延迟：数据训练阶段需要频繁地从存储系统中读取大量数据，用以更新模型的参数和权重。因此，存储系统必须具备高性能的读写能力，如在万卡集群、万亿参数大模型的快速训练时，需要存储提供TB级的带宽，小模型的训练推理则要求存储系统提供超过百万级的IOPS和低时延。确保数据能够迅速加载到计算资源中，减少I/O等待时间，提高训练效率。易管理：在数据训练阶段，存储系统还需要提供灵活的数据管理和优化功能。这包括数据压缩、去重、缓存管理、冷热数据分离等策略，以优化存储资源的利用率和性能。同时，还需要支持数据的动态迁移和平衡，以应对训练过程中计算资源和存储资源的变化。AIGCAIGC 高可靠：数据归档的首要目标是确保数据的长期保存与耐久性。这意味着存储系统必须具备高可靠性和长寿命，能够抵御物理损坏、电源故障、自然灾害等风险，确保数据不会因时间流逝或外部环境变化而丢失。此外，还需定期执行数据完整性检查和修复，以保证数据的持续可用性。AIGCAIGCAIGC

AIGC在第二章中，我们详细分析AIGC场景下从数据采集到数据归档的各个阶段对存储系统的特定需求。为了方便分析，对第二章中所提需求做进一步整理，对整个AIGC作业流程的需求分为软件和硬件两个层面。在硬件层面上，为满足海量数据存储需求，存储需要具有大容量、可扩展，同时在归档阶段还需要存储可长期保存数据，具有耐久性。在软件功能上，为满足多模态数据存储需求，存储需要支持多种协议，同时，为满足高性能场景的存储需求、提升大模型训练效率，存储需要具有高性能、高并发、低延迟和快速数据检索的功能，支持并行数据处理和分布式训练。此外，在整个流程中，数据管理和数据治理也是非常重要的需求。 客户客户节点节点节点节点在当前的AI基础设施平台中，计算服务器配置非常高，更高性能的CPU和更多的插槽数带来了NUMA（Non-UniormMemoryAccess）节点数据的增加。在多核处理器环境下，会产生大量的跨NUMA问。如图3-3所示，在未经过NUMA均衡的存储系统中，存储的缓存空间集中在单个NUMA节点内存内。当请求量增大时，所有其他NUMA节点的CPU核的数据访问均集中在单个Socket内，造成了大量跨Socket、跨NUMA访问。这不仅导致了CPU核的超负荷运载和大量闲置，还使得单次远端NUMA节点访问造成的微小时延累积，进一步增大整体时延。为了降低跨NUMA访问带来的时延，通过内核亲和力调度技术，在数控分离架构下使内核客户端可自主控制数据页缓存分配策略并主动接管用户下发的I/O任务。这种方式能够更加灵活地实现各类客户端内核态到远端存储池的数据移动策略。其中，针对不同的I/O线程进行NUMA感知优化，将业务读线程与数据自动分配到相同的NUMA节点上，使所有数据均在本地NUMA内存命中，有效减少了高并发下NUMA节点间数据传输，降低了I/O链路时延并提升内存访问效率，保证各NUMA节点的负载均衡。GPUGPUGPUGPUGPUppppppppppaaaaaaaaaaggggggggggeeeeeeeeeNUMANodeppppppppppaaaaaaaaaaggggggggggeeeeeeeeeNUMANodeppppppppppaaaaaaaaaaggggggggggeeeeeeeeeNUMANodeppppppppppaaaaaaaaaaggggggggggeeeeeeeeeNUMANode小文件聚合也是AIGC场景下实现文件性能加速的重要手段。具体来看，第一，写入过程。首先，小文件写入时先进入到快速层，介质是快于HDD的NVME或持久内存，配置的EC或副本模式也更快速，对数据进行落盘，并记录元数据；然后，文件拼接后形成4MB-10MB的大文件落向HDD层，如果聚合模块中的数据需要释放时，更改元数据文件，使其数据索引到HDD位置，整体过程根据文件的尺寸不同提升小文件5-10倍的性能。第二，读出过程。根据数据所在位置分别从聚合层和HDD层读取，EC算法支持从单分片中读取，读取通常不受影响，同时并发性能也会随之提高。第三，GC过程。如果数据删除过多或产生空洞，后台需要进行GC的数据整理。GC过程的常用方法有两种：一是搬移数据，搬移数据可以重新排列得到更多的可用空间利用率，但是大量的搬移则会占用带宽和资源，适用于删除一次就删掉了大量数据且需要重新排布的数据较少的场景；二是对空洞管理的方案，根据空洞的管理进行聚合，性能比较稳定，但是磁盘空间利用率低，适用于少量删除或整体文件尺寸比较平均一致的场景。ECCache（聚合模块AIGCAIGC数据存储中的高密硬件设计包括高密硬盘设计、免工具设计、高性能接口、高效散热设计、简易维护设计等。分开来看，高密硬盘布局可以在有限的机箱空间（如4U或5U高度）内，通过优化硬盘布局和排列方式最大化硬盘数量；免工具设计，旨在方便拆卸，大大缩短运维时间成本，如HDD硬盘框抽屉设计，支持单独抽出维护（内滑轨+坦克链）；高性能接口技术，如PCIe4.0转SAS4.0、PCIe5.0SI设计等，能够支持更高的带宽和更低的延迟，满足AIGC等高性能计算场景的需求；高效散热设计，如优化气流通道、使用高性能风扇和散热器，以及通过智能温控技术配合先进的风冷系统，可以实现最佳工作环境，保障系统稳定运行；简易维护设计，如BMC技术，技术人员可以通过Web管理界面、故障诊断LED等指引设备，并可通过UID指示灯标记有故障的机器，提高系统可用性。在大容量存储介质方面，QCNAND的崛起为大容量存储介质的发展提供了契机。QCNAND闪存每个存储单元可记录4个位的数据，相比传统的SC、MC、TC，具有更高的数据密度，能够在相同空间内存储更多的数据。由于QC技术的快速发展，当前NVMeSSD最大容量已经超过百TB，大大提升了高速存储介质的存储密度。同时，X-NAND等关键技术的诞生，也缓解了采用AC介质所带来的性能下降问题，提升TC/QC的性能，进而加速QC的普及。而在数据的备份归档阶段，HDD仍然是主要的选择之一，在HDD内部，通过改进磁记录技术，如采用垂直磁记录（PMR）和叠瓦式磁记录（SMR）技术，可以增加磁盘表面的存储密度。对于以读取为主的冷数据存储场景，这种介质能够在同样的盘片数量下实现更大的存储容量，满足AIGC系统中大量历史数据和模型参数的存储需求。数据压缩本质是通过使用算法和技术减少数据存储或传输过程中所占空间或带宽的过程。传统的数据压缩算法包含了无损压缩（如Huffman编码、LZ系列编码等）和有损压缩（分形压缩、小波压缩等），以上算法和技术很难满足AIGC场景下量大、类多、速度快的数据的压缩需求，新的数据压缩技术顺势而生。混合列压缩（HCC）技术以块的形式组织数据，同时利用行存储和列存储的方法存储数据。数据一旦被定位，一个行集合中的列值会被分组到一起，然后将其进行压缩，待压缩完成后数据会被存储到压缩单元中。利用HCC技术的仓库压缩和存档压缩都取得了高效的压缩比，其中，仓库压缩在典型情况下可以提供10：1的压缩率，存档压缩比可以达到15：1，极大的节省了存储空间。此外，存储系统支持基于固定长度数据块或可变长度数据块的重复数据判断和删除机制，通过SHA256等算法计算数据指纹表记录数据特征，当有相同指纹特征的数据写入时只保留一份数据，将重复数据删除，其中基于可变长度数据块计算的指纹信息更加灵活和精确，可支持更高的数据重删率。通过数据重删技术可在重复数据占比较高的数据类型存储时显著节省存储空间。 通过全局元数据共享技术构建全局统一命名空间，对外提供统一的数据视图，可视化呈现热冷数据的分布，检索系统任意位置的数据并进行访问，在高速池上实现海量百亿级文件秒级检索。 故障恢复技术通过多副本和纠删码算法实现数据的冗余保护，这与中国传统医学中的逻辑理念不谋而合,即“治已病”。存储系统的K+M纠删码级别有：K+1、K+2、K+3和K+4，其中，K表数据块的数量如，K+2允许系统在不同的节点上故障两块硬盘，或故障两个节点。系统不仅能支持硬盘级的故障，而且还支持机柜级或节点级的故障。只要系统中同时故障的节点数不超过M，系统就可以持续提供服务。通过数据重构过 计，对外提供统一的增值特性服务，在NFS、CIFS、HDFS或S3协议中的一种协议下设置了某个高级特性后对其 数据分层管理基于数据的访问频率、重要性以及其他相关属性，通过机器学习、数据挖掘等技术，建立数据访问频率预测模型，准确识别出热数据和冷数据，并分别存储在不同的存储介质或存储层级上。当数据在变为温冷状态并满足设定的分层迁移策略时，自动迁移到异地的存储系统中或是不同存储介质的异构存储系统中，当后续的作业阶段触发了对已迁移数据的访问请求时，自动将数据回迁至原存储系统中。通过数据分层管理策略实现数据在全生命周期内的自动迁移和透明流动，包括在后端存储使用磁带库和蓝光存储等冷存储介质的场景，实现数据在高性能的SSD介质、HDD磁盘、以及低成本的冷存储介质之间的高效流转。同时，存储系统根据设定的存储策略判断匹配的存储池资源，通过自动迁移功能按前端I/O负载的变化调整数据迁移速率，可最大限度地降低数据迁移动作本身对系统的性能影响。AIGCAIGCAIGC数据存储解决方案采用分布式存储和备份归档作为存储底座。采用不同盘位的分布式全闪和混闪存储与备份归档存储共同构建统一资源池，分布式并行存储的burstbuffer功能，能够智能识别热点数据，精准分级。统一资源池和全局文件系统能保证数据跨介质、跨设备流动，防止形成数据孤岛，备份归档的存储特性则保证数据的长期保存和耐久性，具备数据流动能力。 100GB-TBHDDHDDHDDHDDHDDHDD HDDHDDHDDHDDHDDHDD 叠瓦式磁记录(SMR)、二维磁记录(TDMR)、点阵式磁记录(BPMR)以及能量辅助磁记录，以降低冷数据归档存储成本，具备强大的数据容纳能力。基于分布式存储架构和数据、元数据管理功能，则可对外提供数据并行处理、模型分布式训练的数据管理能力。存储系统发生故障时会导致数据读写操作失败、降低CHK读写性能，影响训练效率。字节级分布式锁、系统故障快速恢复、系统故障预测和系统防护相结合，可以加快故障恢复、提前预测故障和进行系统防护，达到为存储底座提供全方位保护的效果，保证数据安全。基于分布式存储多协议融合互通的功能，该方案可实现同时支持文件、对象和大数据存储服务，对外同时提供POSIX、NFS、CIFS、FTP、FTPS、HTTP、HDFS、S3和CSI等多种数据协议，实现不同协议下用户权限共享、语义无损、性能一致，同时数据在存储池内仅保存一份，但是可以通过多种协议访问，避免不同协议下数据的拷贝，节省50%的数据存储空间。而通过全局元数据共享技术则可以构建统一命名空间，支持跨平台、跨形态、跨地域的全局数据管理，并对外提供统一的数据视图，用户可方便地检索任意位置系统的数据并进行访问，在高速池上可实现10亿文件秒级检索，体现了此方案的数据共享能力。AIGC 以上存储解决方案为计算平台提供超高的性能支持，可达400万IOPS和500GB带宽，满足大模型训练过程中大规模数据读写的带宽需求，有效避免大模型训练过程中大量小文件toen读取时延的问题，满足整个存储资源的整体性能。同时，该方案可提供全数据生命周期管理的能力，实现数据按热度进行流动、提供热、温、冷、冰四级存储介质，实现高效、节能的数据分级存储。在上层，智能化运维管理平台，采用AIOPS主动运维监控、预测分析、提升管理效率、降低运维成本。以上功能特性满足AIGC模型训练场景下极低时延与极高IOPS需求。满足跨学科领域研究的需求，为智慧医疗、智能感知、人机协同、数字孪生、材料发现、芯片制造、视觉影像多个研究方向的大模型研究提供了安全可靠的数据存储底座。文件、对象融合存储，TCO降低HDRIB全NVMe20*AS1300024多模型、百GB HOME目 工具镜像仓 容器持久存该方案的平台配置的存储系统采取分级策略，配置一级高性能存储+二级大容量存储，实现数据在不同层级间自由流转。存储模块全部支持多种存储类型，多种功能模块协同工作，打破单一软硬件技术壁垒，使业务运行更加顺畅。并且该方案提供闪存存储空间300TB，存储吞吐可达100GB/s+。该解决方案配备高性能存储系统，为用户提供强大、高效的数据存储空间和数据访问的能力，同时提供了多种数据特征提取、整合，多维度动态组织数据集的能力，为用户“再创新，再发现”提供了强力的工具。计算模块提供了异构计算框架的兼容能力，复杂流程的解析能力/并发能力和异构资源的高效利用能力。实现一套集群中多种业务并行，多种计算并行，多租户共享。 客户需要一套高性能的全闪存储系统，支持数百亿参数的医学影像生成模型训练，规划3PB全闪存储集群，要求聚合带宽200GB/s，集群OPS达到350万。为了支持数据采集、预处理和归档，客户还需要一套大容量的混闪存储系统，规划30PB混闪存储集群，要求性能达到50GB/s，集群OPS为135万。医疗数据的安全和隐私保护至关重要，客户要求存储系统在保证高性能的同时，必须具备强大的数据安全和隐私保护机制。数据采 数据处 数据训 数据推全闪存储高200GB带宽，350万数据预处理阶段有大量医学影像数据需要快速上传和预处理。通过优化数据路径，减少数据传输路径中的瓶颈，提高上传和预处理速度。通过并发优化算法，提升多客户端同时上传和处理数据的效率（上传速率和性能），利用智能缓存技术，加快常用数据的访问速度，高并发上传和智能缓存技术使数据处理时间节省30%。模型训练阶段深度学习模型训练需要高性能存储系统，训练过程中需要频繁读取和写入大量数据，因此需要较高的吞吐性能，3PB全闪存储集群支持高带宽和高OPS，满足深度学习模型训练需求。数据分片和并行处理技术通过将大文件分成多个小块存储和处理，提高数据存储和访问效率。通过内置的智能调度算法自动调整存储资源分配，确保高性能需求的训练任务顺利进行。通过全局去重技术，减少重复数据存储量，提升存储利用率。全闪存储集群优化后，聚合带宽达到250GB/s，OPS超过400万，训练和推理效率提升110%。多层次的数据保护机制确保医疗数据的安全性和隐私保护，提升系统的合规性和可靠性，确保了研究中心医疗影像数据安全的相关保密规定得到严格落实。 GPUGPU小文件高IOPS容器服 模型训 分析任 高频交支持GDSGPU该方案不仅提供了极高的IOPS，还具备了极低的延迟和极强的小文件读写能力以及元数据处理能力。在面对海量小文件场景下，性能无衰减。配合分布式计算系统，可以承载多种分析应用，并且通过进程和容器的方式运行批量计算、并行计算，动态高效分配资源。提供对GPU等稀缺资源的管理和调度能力，高效利用人工智能技术助力量化分析流程。面对智能分析数据处理过程中的性能瓶颈，通过计算和存储的协同，解决了I/O瓶颈带来的分析效率低下和计算资源利用率低的问题。AIGCAIGCAIGC 随着AIGC产业的大力发展，各地方政府也在积极推进大型智算中心的构建，例如北京、深圳、上海等地已经出台了多种布局算力基础设施的实施方案。目前，国内单个智算中心的存储规模均在EB级，智算中心的规模和数量不断扩大，带来了存储的能耗的快速上升。相关数据显示，2023年，全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时，占社会总用电量的3%。而智算中心引入了更多的算力相关设备，其耗电量将远高于同等规模的数据中心。根据斯坦福人工智能研究院发布的《2023年人工智能指数报告》显示，GPT-3单次训练耗电量就已高达1287兆瓦时，智算中心内绿色能源使用占比超过20%，液冷机柜数量占比超过50%，存储能耗中80%于存储介质。目前主流的存储介质主要包括HDD磁盘和SSD磁盘。其中HDD磁盘功耗大约在6W以上，而SSD磁盘在静态无负荷条件下，功耗仅大约在0.05W到.2W之间。然而，由于SSD单盘价格相对较高，且在相同容量下，需要更多数量的HDD，直接导致存储的总能耗大幅上升，严重阻碍国内“碳达峰&碳中和”的进展。对于满足AIGC高性能需求的同时提升存储系统的能效比并降低能耗成本这一问题，各存储厂商纷纷出台了相应的解决方案。比较典型的有以下几种，一是采用能耗更低的全闪存存储（ll-Flashtoag,AFS）存存储方案。全闪存存储利用固态硬盘（SSD）的高速读写能力，提供极低的延迟和高吞吐量，非常适合AIGC应用中的实时数据处理需求。混闪存存储则结合了SSD和传统硬盘驱动器（HDD），通过智能数据分层技术，将最活跃的数据存储在SSD上，而将较少访问的数据存储在HDD上，从而在性能和成本之间取得平衡。二是智能数据管理策略。这些策略包括自动数据分层，它根据数据访问的频率和模式，动态地将数据在不同存储层之间迁移。通过冷数据归档技术将不常访问的数据移动到更节能的存储介质上，减少对高性能存储资源的需求，减少不必要的数据存储和访问。此外，还有在数据中心的存储中实施数据去重和压缩技术，减少存储需求以及利用软件定义存储和存储虚拟化技术提高资源利用率等技