2026年AI时代边缘存储新范式调研报告_35页_3mb

边缘存储在AI时代的应用与趋势总结

核心内容

随着AI技术的快速发展，边缘存储在企业中的重要性日益凸显。边缘存储作为数据处理和分析的关键基础设施，正经历从传统部署方式向更智能化、更高效能的架构演进。企业不仅关注数据的存储，更重视数据的可靠性、安全性和访问效率，以满足AI带来的高数据生成量和复杂业务需求。

主要观点与关键信息

1. 边缘存储应用场景的特征

• 核心目标：强化本地处理能力、确保数据隐私、降低延迟、减少带宽消耗、支持离线或弱网环境下的业务连续性。
• 部署形态：以私有云为主，本地部署与公有云、IDC托管形成互补，整体呈现小规模、轻量化的趋势。
• 应用场景：涵盖工厂车间、零售门店、分支机构、油田矿山、智能交通等，其中制造业占比最高，达40.18%。
• 行业特性：制造业具备“多基地、长链条、重资产”特点，对数据持久性、完整性、可追溯性要求高。

2. 存储架构与数据安全机制

• 主流架构：集中式存储占比达57.14%，仍为多数企业的首选，而分布式存储和超融合架构占比接近半数，显示其在边缘存储中逐步普及。
• 数据安全方式：
  • RAID（75.89%）仍是主流，因其在物理层面保障数据安全，且易于管理。
  • 多副本（55.36%）在分布式存储中较为常见，其恢复速度优于纠删码（14.29%）。
  • 纠删码虽成本更低，但受限于技术成熟度和业务需求，应用率较低。
• 混合架构：部分企业采用混合架构，兼顾集中式与分布式存储的优势，实现资源统一管理。

3. AI对边缘存储的影响

• AI渗透率：目前仍有45.54%的企业未开始使用AI，32.14%正在试验或开发，32.14%已在部分业务中应用，仅7.14%在多数业务中广泛应用。
• 数据增长：AI显著提升了数据产生量，其中25%的企业数据增长在10%以内，31.25%在20%-50%，合计56.25%的企业感受到数据量明显增加。
• 数据类型变化：AI推动数据从冷数据向热数据转变，边缘侧的AI应用对数据存储提出了新的要求，如容量、性能和安全性。

4. 存储介质与接口选择

• 硬盘为主：91.96%的企业使用硬盘，SATA接口占比高达74.11%，因其在兼容性、性价比方面的优势。
• SSD辅助：66.96%的企业使用SSD，主要用于高性能业务场景，如数据库、AI推理等。
• 云存储补充：33.04%的企业使用云存储，主要作为备份、异地业务支持和成本控制的补充。
• 磁带与光盘库：23.21%的企业使用磁带，11.61%使用光盘库，主要用于归档和长期保存，但正逐步被硬盘取代。
• 接口偏好：SAS双端口占比达40.18%，用于提升系统可靠性；SATA接口仍是主流，适用于冷数据存储。

5. 存储需求与痛点

• 性能需求：读写速度被70%以上企业视为最重要的指标，IOPS关注者不足40%。
• 可靠性与恢复：恢复速度是第二重要指标，RAID和多副本被广泛采用。
• 容量利用率：近一半企业关注容量利用率，而仅三分之一关注扩容成本。
• 技术细节：企业在存储部署中更关注数据管理、安全机制、网络带宽、设备兼容性等。

6. 数据价值与留存挑战

• 数据价值定义：企业面临数据定义、存储策略、访问频率、数据治理、数据生命周期管理等六大挑战。
• 数据留存建议：
  • 优化数据分类与分层存储策略。
  • 强化数据治理机制，提升数据可用性。
  • 推动数据标准化和共享机制，提升数据价值。
  • 增强数据安全与合规性，尤其是医疗、金融等敏感行业。

结论

边缘存储在AI时代正经历从传统向智能化演进的过程。企业对存储的性能、可靠性、成本和数据安全的考量日益复杂，硬盘仍是主流存储介质，SATA接口和RAID技术被广泛采用。随着AI的普及，数据产生量激增，存储需求呈现向高性能、高容量、低功耗、智能化方向发展的趋势。云存储作为重要补充，与边缘存储协同工作，推动“中心+边缘+云”一体化架构的形成。企业也在逐步采用自动分层、混闪架构等新技术，以平衡性能、成本与可靠性。未来，存储技术将更注重与AI的融合，以满足不断增长的数据需求和业务复杂性。