现在，无论是政府还是企业，都希望通过数字化转型提升竞争力，数字化绕不开两个维度，应用和数据。
无疑，数据将成为改变传统的度量依据，流程的优化、产品的迭代、商业模式的创新，都将依据数据来驱动。
在应用的时候，从边缘到核心再到云中，比数据量更有趣的是数据分析的价值，面对爆发式增长的数据，企业需要实时的决策，实现高效管理。
据IDC统计，到2025年，实时数据占比将达到29%，为了实现数据实时分析，英特尔发布以数据为中心的全方位技术创新战略，开发、记录，传输，存储和处理数据的技术，让用户存储更多的数据，以最快的速度传输数据，并处理从云端到边缘的一切数据。
如何摆脱“有苦说不出”
在进出海关时，通过指纹识别的自动通道会让我们更加便捷，在公安领域，其实指纹比对既要高速还要精度，比如指纹系统从现场采集的原始指纹数据，经过预处理和特征提取之后，会形成结构化的点集，再将其与后台数据库中百万量级的指纹实例进行比对。
看似短时的过程，其实需要后台的逻辑判断分支，这样一来，解决方案的性能会严重依赖于内存资源的可用性，同时对通用计算内核的性能需求也非常高。
类似的场景会越来越多，如何设计高性价比的存储节点和计算节点、如何快速有效地进行软硬件适配、如何在云平台上达到对海量数据进行高效比对等问题。
说到底，AI时代需要创新存储架构实现海量数据的实时、智能处理。
从SSD诞生之初的SLC到MLC，再到TLC，即将来临的QLC，单位面积内存储的数据越来越多，容量越来越大。
但对于性能增益并不明显，比如目前市面主流的NVMe SSD的随机读性能大约在60万IOPS左右，当然有更高甚至突破百万IOPS，但并不常见，而未来结合3D NAND和QLC技术的SSD，读性能大致相当，但写性能还稍有下降。
当然，这里面也有接口带宽方面的因素。未来PCIe 4.0普及以后，可预见的是，更大容量的QLC SSD并不会比现有SSD性能更好，SSD的容量越来越大，但性能趋于稳定，与磁盘的发展路线类似了。
性能大致相当，相同价格条件上，难道不是容量越大越划算吗？从成本角度而言的确如此。
但从企业应用角度，尤其是非容量需求型应用角度，相同的性能容量更大，意味着单位容量的性能越低，即每GB容量能实现的IOPS降低。因此对于需要较高性能，但并不需要大容量存储的应用而言，有种“有苦说不出”的感觉。
纵观市面上主流的高性能SSD，通常容量都比较大，小容量高性能（比如50万IOPS为参考）的SSD几近于无。
代表全面创新的英特尔® 傲腾TM 数据中心级持久内存解决方案（以下简称Optane）就是一种专门用于数据中心使用的新型存储器和存储技术，可在DRAM和SSD之间实现大型持久存储器层，又快速还经济实惠。
按人类的思维分析数据
企业需要完整业务数据进行实时分析时，但“实时”其实是可以有数值的。
人类的“实时反应时间”诗几百毫秒，对于系统来说，用毫秒衡量思维速度，则提供数据的系统组件的时延，必须用纳秒度量，才能使组合时延接近人类思维的下限(550 毫秒)。
也就是说，数据保留在内存中并接近 CPU 将使时延保持在纳秒级。但是，在对存储发出请求之后，时延将从纳秒级变为毫秒级。
但英特尔希望按照人类思维的节奏呈现给用户分析数据，Optane就是将更多的数据移近处理器，根本上改变了可以经济高效方式放置在处理器附近的内存量，以便实时访问、处理和分析数据，而无需先从存储器检索数据，让客户洞察数据的时间有望不断缩小。
从技术上来看，Optane并不同于传统认知中的（NAND）SSD，相比于NAND SSD，其应该是SSD的另一技术分支。NAND SSD通过改变电子负荷来实现数据的存储，每次负荷的改变都意味着损耗，即SSD的PE次数，SSD的寿命问题是众所周知的，当然目前主流SSD内使用的均衡算法也能实现延缓寿命的效果。
与此同时，Optane单片SSD容量虽然只有375GB，却能提供超过50万IOPS的随机读写性能，读写性能均衡，这也是Optane相对于NAND SSD的一大区别，这也使得Optane比NAND SSD更适合写密集型应用场景，比如公安领域的指纹识别比对、石油、制造等行业场景。
而Optane则使用新型材料，更类似于PCM（Phase Change Memory，简称PCM）相变存储，从原理上就与NAND不同，天然具有更好的PE次数。
之前，E企研究院针对青云QingCloud基于MySQL开发的分布式数据库RadonDB中，以NAND SSD为数据库提供存储，对比Optane（同样单盘375GB）做缓存与NAND SSD做存储进行对比，测试结果同样表明，相比单纯使用NAND SSD做数据库存储，在OLTP模式下，加入Optane做缓存后，RadonDB数据库性能有4倍以上的性能提升，且平均响应时间为原来的四分之一以下。
在青云QingCloud分布式数据库环境中，在加入Optane做缓存后，2节点RadonDB数据库性能提升了4倍左右，三节点则提升到了原来的6倍，数据库平均响应时间也将为NAND SSD做数据存储下的四分之一和六分之一。
然而这仍非孤例，Intel实验室的数据显示，同样在数据库环境下，加入Optane做缓存后，数据库性能亦有3倍提升，与之相呼应的延迟也仅为原来的三分之一。
就基准测试数据来看，Optane与NAND SSD的性能并没有相差那么大，为何在应用场景下却有数倍的性能提升？
其实就是使用基准测试工具检验Optane与NAND SSD的读写性能时，其负载通常较为纯粹，如100%读或写压力。虽然同样为实验室环境，基于应用的测试更加接近真实的负载，读写IO模型要更为复杂，且会产生变化。这使得Optane能够将写性能和低延迟不断快速累积，进而获取与基准测试结果并不成比例的性能提升。
可以看出，在数据存储层面，英特尔正在使用Optane独特的存储器技术释放数据价值，让客户用更加经济的方式存储数据，而从边缘计算到核心的数据中心，从基础架构到云、到应用、从数据传输到为软件和算法提供动力，英特尔已经超越处理器市场，让数据更加有价值。
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