一、內部優勢與劣勢
1、穩定性讓雲存儲更值得信賴
數據是企業最重要的資產，存儲是數據的支撐載體，更強大的穩定性是雲存儲的首要競爭力。傳統的IT架構主要是通過硬件的冗餘來實現穩定性，而云計算則是通過架構的冗餘來實現穩定性。雲環境下，數據存儲是由大量數據存儲節點構成的分佈式數據中心，通過虛擬化技術拓展了存儲容量，並提高存儲和數據讀取性能，讓客戶可以充分享受高效、穩定的存儲服務。
2019年阿里巴巴集團新零售核心業務實現了100%雲化，在穩定性方面的良好表現讓阿里雲進一步提升了競爭力。同時，阿里雲作為一個全球排名前列的雲服務提供商，也在不斷通過加強網絡的可視化、軟硬件統一優化、算法的集成、存儲系統的優化和端到端服務質量加持等方面，進一步提高整體的穩定性。
2、標準化讓上雲更有保證
2019年是全面上雲的拐點，為了適應未來發展趨勢，提高上雲效率，降低上雲成本，需要建立完善的標準化上雲、用雲的流程，使用越來越多的雲上標準化產品來服務和支撐數據和業務的上雲。
行業之間出於業務共性、方案成熟度、部署和維護等方面的考慮，上雲的過程中存在較大差異。為了避免行業雲的設計方案因人而異或因事而異，需要通過標準將行業雲要求清晰準確地列出，做到有章可循。除已發佈的和在研的國家標準、行業標準之外，公共雲服務商也需要不斷制定自己的相關標準，讓上雲更加高效便捷。2020年2月，阿里巴巴集團的首個雲計算企業標準《行業雲建設要求》編制完成併發布，標準規定了基於公有云模式的行業雲建設要求，包括總體要求、機房選址要求、物理網絡架構要求、雲產品部署要求和安全要求等。此外，API的廣泛應用為標準化上雲提供了可能，阿里雲存儲已經提供並開放了多個管理與控制的API，使得客戶可以通過編程靈活調用、管理與監控存儲資源，甚至實現跨平臺的存儲管理。
3、特定場景對存儲的新需求
存儲、計算的分離還是融合並沒有一個嚴格意義上的優劣之分。在一些特定場景中，需要更為靈活的計算和存儲架構。比如在人工智能領域，馮諾伊曼架構的存儲和計算分離已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。而類似於腦神經結構的存內計算架構可以將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能夠顯著減少數據搬運，極大提高計算並行度和能效。根據《阿里巴巴達摩院2020十大科技趨勢》的預測，計算存儲一體化在硬件架構方面的革新，將突破AI算力瓶頸。
4、更大存儲規模的挑戰
分佈式系統強調橫向擴展（即Scale-out），橫向擴展可解決海量數據的存儲問題，同時避免出現新的數據孤島。橫向擴展可以通過增加服務器數量來提升集群整體性能，同時，為了獲得更高的性能和耐用性，更好的支持多種工作負載，提供更好的多租戶服務，解決數據全生命週期存儲的融合，數據處理與數據存儲的垂直優化，存儲擴展到數千個節點甚至更大的規模只是時間的問題。這就必須考慮設計一個全新的基礎架構，比如一個將數據平面和控制平面分開的架構，進而應對更大存儲規模的挑戰。
二、外部機會與挑戰
1、雲不僅僅是基礎設施
根據諮詢機構Forrester的相關報告，越來越多的企業出於成本等方面的考慮，開始在雲端實現備份、深度歸檔、災備等功能，這將進一步加大公共雲存儲的使用量。隨著雲技術的深入發展，雲已經遠遠超過IT基礎設施的範疇，漸漸演變成所有IT技術創新的中心。雲已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算等整個技術鏈路，同時又衍生了無服務器計算、雲原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式。
雲正在重新定義一切。
廣義的雲，正在源源不斷地將新的技術變成觸手可及的服務，成為整個數字經濟的基礎設施。包括5G基建、特高壓、大數據中心、新能源汽車充電樁、城際高速鐵路和城際軌道交通、人工智能、工業互聯網為代表的新型基礎設施（簡稱“新基建”），本質上是信息數字化的基礎設施，而云計算則是基礎設施數字化的重要支撐，能支撐傳統產業向網絡化、數字化、智能化方向發展的信息基礎設施，也必將成為“新基建”的核心所在。因此，加強科技創新基礎設施建設的意義，不言而喻。當下，阿里雲正在全力投入到數字經濟“新基建”的建設中，阿里巴巴技術能力將源源不斷輸送給全社會。促進數字經濟的發展是阿里雲的重要使命，未來還將繼續支持政府、組織、企業的信息基礎設施建設。在這個過程中，雲存儲產品將不斷積極推動各行各業加速向數字化、網絡化、智能化方向快速發展。
2、數據智能賦能產業升級
過去十年，在數字化浪潮的機遇下，阿里雲將智能技術應用到城市管理、政府服務、企業數字化轉型等領域，已經成為數字經濟時代的智能化基礎設施。數據是否上雲，是否帶動業務增長、是否通過數據智能驅動業務模式升級是包括互聯網、金融、汽車、運營商等在內的數據密集型行業需要思考的問題。目前，阿里巴巴集團正將其獨特的數字化轉型方法論，通過阿里雲向全社會開放、為全社會服務。
以在線協同辦公產業舉例，隨著產業互聯網、5G、AI時代的到來，以釘釘為代表的在線協同辦公軟件行業將駛入發展的快車道，成為企業高效協同運作的助推器，而云計算將成為這個助推器的重要燃料，為包括釘釘在內的眾多應用提供包括彈性擴容、跨省容災、多租戶管理以及傳輸加速等功能在內的穩定、安全的基礎設施服務，用更為智能的方式賦能產業的全面升級。
3、從“建雲”走向“用雲”
2019年10月份國務院發展研究中心發佈的《中國雲計算產業發展白皮書》指出，在產業發展趨勢方面，預計2023年政府和企業上雲率將超過60%，上雲深度將有較大提升。此外，根據IDC發佈的《IDC FutureScape:全球雲計算2020年預測——中國啟示》，到2024年，55%的中國企業將通過採用特定行業的SaaS應用和平臺來降低企業應用定製的成本和複雜性。
2020年伊始，新型冠狀病毒肺炎疫情爆發，對國民經濟生活造成了極大影響。此次疫情爆發後，雲計算企業全力支撐各地政府部門業務，助力各級政府快速建設疫情信息管理、疫情智慧等系統，緊密配合政府各部門利用雲計算、大數據等技術進行疫情防控。以往政府部門大多采用自建數據中心的模式搭建政務雲基礎，容易出現資源利用率低下、偏重硬件投資、應用程度難以達到預期等問題，而在此次疫情的影響下，政府部門與雲計算企業通過緊密合作建立了信任。可以預見，此次疫情過後，越來越多的行業將更多地通過購買服務的方式來降低支出，提高運行維護能力，將越來越多的核心應用系統遷移上雲，同時從硬件基礎建設轉向平臺與軟件應用建設，“以購代建”將被越來越多的行業所接受，實現從“建雲”向“用雲”的快速轉變。
4、數據安全的持續挑戰
2018年歐盟頒佈的《通用數據保護條例》（GDPR）堪稱史上最嚴厲、最翔實的一部保護用戶數據安全的法律。2020年1月起，美國加州的消費者隱私法案（CCPA）也正式生效，該法案將對所有和美國加州居民有關的數據商業行為進行監管。國內在2019年以來也加快了數據保護的立法速度，《數據安全管理辦法（徵求意見稿）》、《兒童個人信息網絡保護規定》、《互聯網個人信息安全保護指南》、《個人信息和重要數據出境安全評估辦法》、《密碼法》等陸續出臺。
隨著世界各國法律法規的相繼推出，數據安全保護的重視程度逐漸加深。在採集、應用、存儲過程中，數據安全保護和隱私保護不再是可選項。
此外，黑客及病毒的攻擊也對數據安全帶來極大挑戰。軟件廠家以及雲服務提供商需要不斷增強對勒索軟件的檢測，防止備份數據的再次感染，並不斷優化現有架構，以保護雲和邊緣位置中的應用程序以及主數據中心的安全。同時，反勒索軟件技術需要從檢測和預警已經發生的攻擊發展為在入侵之前就可以識別惡意代碼，保證備份數據不可修改和刪除。
附錄一：相關英文縮寫釋義
附錄二：阿里雲存儲產品大事記
2008年， 為探索阿里巴巴集團大規模數據存儲解決之道，阿里雲存儲團隊應運而生。
2009年，阿里雲分佈式存儲引擎盤古Pangu 1.0正式發佈，為彈性計算虛擬機、阿里金融、郵箱、搜索提供通用存儲服務。
2011年，阿里雲對象存儲OSS商業化。
2013年，阿里雲分佈式存儲系統實現單集群5000臺服務器規模的部署，服務阿里巴巴電商業務和螞蟻支付寶業務。
2015年，成功實現了單集群10000臺服務器規模的部署，擁有云計算產業中最齊全的存儲產品線，成長與效率躍居榜首。同年還打破了Sort Benchmark世界記錄，100TB排序完成時間僅需377秒。
2016年，文件存儲NAS、日誌服務SLS上線。CloudSort項目中，阿里雲以1.44$/TB的成績獲得Indy專用目的排序和Daytona通用目的排序兩個子項的世界冠軍。
2017年，再次入選Gartner雲存儲魔力象限，行業地位逐年提升。
2018年，盤古Pangu 2.0上線，單集群超10萬檯盤古，為阿里巴巴全面上雲提供穩
定性支撐。
2019年，ESSD高性能雲盤大規模商業化，領跑微秒存儲時代，正式吹響了進軍企業存
儲市場的號角。
