Российские компании всё активнее рассматривают отечественные системы хранения данных (СХД) и объектные хранилища S3, однако полностью завершить переход на импортозамещённые решения смогли лишь немногие. Об этом свидетельствует проведённое аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура» исследование, полученное в результате опроса 200 руководителей ИТ-подразделений компаний финансового, энергетического, транспортного, торгового и ИТ-секторов.

Результаты исследования показали, что в настоящий момент рынок находится на разных стадиях импортозамещения. Только 10 % организаций в РФ полностью перешли на отечественные системы хранения. Более трети — 35 % — находятся в процессе миграции, 15 % планируют начать переход в ближайшие 12 мес., а 21 % пока не смогли подобрать российское решение с необходимой функциональностью. При этом 19 % компаний не планируют переходить на отечественные СХД и S3-хранилища.

Источник изображения: Аналитический портал «ИТ-инфраструктура» / itinfrastructure.ru

В числе основных причин миграции участники рынка назвали требования регуляторов (68 % респондентов) и стремление снизить зависимость от зарубежных вендоров (63 %), включая риски санкций, прекращения технической поддержки и обновлений. Третьим по популярности фактором стали сложности с поставками зарубежных компонентов (45 %).

Ожидается, что наибольшее влияние на развитие рынка в ближайшей перспективе окажут рост объёмов данных и темпов цифровизации (62 %), повышение требований бизнеса к долгосрочному хранению и архивированию (60 %), вопросы безопасности и киберустойчивости (54 %), а также искусственный интеллект (50 %), повсеместное распространение которого приведёт к изменению требований к инфраструктуре хранения данных в организациях.

В целом, по мнению экспертов, российский рынок СХД постепенно переходит от этапа экстренной замены зарубежных решений к более зрелому подходу, при котором компании одновременно решают задачи импортозамещения, модернизации архитектуры и подготовки инфраструктуры к дальнейшему росту объёмов данных. При этом главным критерием перехода становится уже не скорость импортозамещения сама по себе, а способность выстроить надёжную, безопасную и масштабируемую инфраструктуру хранения, которая будет отвечать долгосрочным потребностям бизнеса.

Компания WEKA анонсировала специализированные системы хранения данных третьего поколения — устройства WEKApod 3, оптимизированные для ресурсоёмких ИИ-нагрузок. Решения, как утверждается, обеспечивают до 1,1 Эбайт эффективной вместимости в расчёте на серверную стойку (с учётом сжатия и дедупликации на основе технологии NeuralMesh).

В семейство WEKApod 3 вошли три модели: WEKApod Nitro, WEKApod Prime и WEKApod Prime Max. Все они выполнены в форм-факторе 2U. Заявленная пропускная способность достигает 10,2 Тбайт/с на стойку (56U), производительность — 210 млн IOPS (операций ввода/вывода в секунду).

Изделие WEKApod Nitro получило двухсекционное шасси с четырьмя узлами, благодаря чему формируются четыре полностью независимых домена отказоустойчивости. Допускается установка 56 NVMe SSD с TLC-памятью. «Сырая» ёмкость составляет до 1,72 Пбайт или 48,2 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 122 Пбайт). Задействована сеть NVIDIA ConnectX, обеспечивающая пропускную способность до 800 Гбит/с. WEKApod Prime имеет схожую конфигурацию, но допускает применение не только TLC-накопителей, но и QLC. «Сырая» ёмкость достигает 12,8 Пбайт, или 358,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 906,5 Пбайт).

Источник изображения: WEKA

Наконец, версия WEKApod Prime Max получила двухузловую конструкцию с возможностью монтажа 70 накопителей QLC/TLC. «Сырая» ёмкость — до 15,8 Пбайт или 441,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 1,1 Эбайт). Для всех новинок заявлена поддержка протоколов POSIX, NFS, SMB, S3, GPUDirect Storage. Системы могут эксплуатироваться при температуре окружающей среды до +35 °C.

СХД семейства WEKApod 3 рассчитаны на работу с новейшей программной платформой NeuralMesh 6, которая объединяет хранение и управление данными в едином стеке. Эта система предоставляет многопользовательскую архитектуру, которая сочетает физическую изоляцию оборудования с логической сетевой изоляцией. Новые решения WEKApod уже доступны для заказа, а их массовые поставки начнутся предстоящей осенью.

Согласно отчёту IDC Worldwide Quarterly Enterprise Storage Systems Tracker, компания Dell Technologies возглавила в I квартале 2026 года рейтинг поставщиков внешних СХД для предприятий с долей рынка 31,2 % при росте на 40,8 % в годовом исчислении, что почти вдвое превышает темпы роста в целом по сегменту (22,7 %). Её продажи были выше, чем суммарный объём поставок остальных четырёх ведущих поставщиков внешних СХД: NetApp, Everpure (Pure Storage), Huawei и HPE.

Результаты Dell отражают её эффективность в стремлении соответствовать трём основным приоритетам клиентов, включая гибкость частного облака, инфраструктуру ИИ, построенную на данных, принадлежащих предприятиям, и киберустойчивость, встроенную в платформу, пишет StorageReview. Впрочем, компания продаёт не просто СХД, а комплексный набор решений.

Ресурс отметил, что при выборе корпоративных СХД клиенты теперь определяются не только исходя из объёма и производительности, и всё больше среди них хотят получить инфраструктуру, поддерживающую смешанные среды гипервизоров, конвейеры обработки данных для ИИ и более быстрое восстановление после кибератак без необходимости кардинальных архитектурных изменений. А благодаря простоте обновления PowerStore продолжает пользоваться популярностью на рынке. Она даёт возможность развивать инфраструктуру без принудительного перехода на новую систему, одновременно внедряя поддержку современных рабочих нагрузок.

Источник изображения: IDC

Текущее портфолио Dell, в центре которого программно-определяемая платформа для хранения данных среднего и корпоративного уровня PowerStore, построено вокруг этой конвергенции. В сегменте частных облаков Dell ориентируется на предприятия, которые хотят как простоты эксплуатации, так и возможности выбора инфраструктуры. Благодаря платформам Dell Private Cloud и Dell Automation Platform клиенты могут развёртывать облачные стеки Broadcom, Microsoft, Nutanix и Red Hat на дезагрегированной инфраструктуре Dell, а не быть привязанными к единственной HCI-модели.

Компания делают ставку на новые СХД Dell PowerStore Elite, которые позиционируются как основа для хранения данных для организаций, которым необходимо консолидировать блочные и файловые данные, а также виртуальные машины и контейнеры на единой платформе. По мнению компании, успешные корпоративные инициативы в сфере ИИ в меньшей степени зависят от общедоступных источников данных и в большей — от способности обнаруживать внутренние данные, управлять ими и внедрять их в работу, для чего предлагается инструментарий AI Data Platform в составе Dell AI Factory.

По словам Dell, PowerScale и ObjectScale преобразовывают фрагментированные корпоративные данные в готовые к использованию в ИИ-хранилищах. Например, новая система ObjectScale X7700 обеспечивает почти наполовину большую ёмкость, чем предыдущее поколение СХД. Аналитические возможности платформы хранения Dell можно до шести раз ускорить посредством GPU. Защита данных осуществляется с помощью унифицированной платформы киберустойчивости PowerProtect One. Также сообщается о решении Cyber Detect, которое интегрирует обнаружение программ-вымогателей с помощью ИИ и глубокой аналитики с PowerStore и PowerMax.

Компания StorONE, по сообщению ресурса Blocks & Files, расширила возможности своей технологии перераспределения информации между различными уровнями СХД в реальном времени. Теперь массив All-Flash на основе SSD может применяться в качестве кеш-памяти для менее производительных HDD.

Решение StorONE предполагает применение специального ПО для интеллектуального перераспределения файлов между накопителями разных типов. В частности, важные «горячие» данные хранятся на дорогостоящих SSD, которые обеспечивают быстрый доступ и высокие скорости чтения/записи. В свою очередь, «холодные» данные, используемые сравнительно редко, переносятся на менее дорогие HDD. В результате, достигается оптимальный баланс между быстродействием и стоимостью СХД.

На фоне стремительного расширения ИИ-инфраструктуры на мировом рынке сформировался дефицит чипов памяти, в том числе изделий NAND, которые являются основой SSD. В результате, твердотельные накопители сейчас стоят примерно в 15 раз дороже, чем HDD, а выполнение заказов на поставки нового серверного оборудования на основе флеш-памяти может затягиваться на 9–15 мес. В таких условиях набирает популярность модель, при которой SSD выполнят функции кеша для HDD большой вместимости.

Источник изображения: William Warby / Unsplash

Ранее технология StorONE позволяла использовать свободную ёмкость SSD. Нововведение даёт возможность задействовать выделенную область в активных флеш-массивах в качестве высокопроизводительного уровня хранения. При этом для конечных приложений технология работает прозрачно, они по-прежнему видят один том, тогда как StorONE в фоне перемещает блоки между разными типами накопителей. По словам компании, таким образом эффективную ёмкость All-Flash СХД можно увеличить до девяти раз.

В связи с дефицитом чипов NAND и ростом стоимости SSD различные производители предлагают разные варианты расширения возможностей СХД. Так, Dell поддерживает многоуровневое хранение данных на устройствах All-Flash, гибридных и дисковых массивах. VAST Data развивает программу Amplify для повышения эффективности использования имеющихся накопителей. VDURA анонсировала инициативу Flash Relief Program: благодаря гибридной архитектуре, основанной на накопителях разных типов. DDN также предлагает гибридный подход, сочетающий три уровня хранения — на базе SSD высокого класса, недорогих SSD и HDD, которые при желании можно дополнить также облачным уровнем. А WEKA выпустила руководство по решению проблем с СХД в условиях дефицита NAND-памяти.

Meta✴ полностью перестроила своё хранилище для ИИ, чтобы предотвратить простой ускорителей. Как сообщает SDxCentral, система, лежащая в основе её операций с ИИ, позволила кратно сократить время, необходимое исследователям для перемещения обучающих данных ИИ между регионами. Согласно опубликованным аналитическим выкладкам, скорость работы имеющихся СХД не поспевала за растущими вычислительными мощностями GPU, которые примерно утраивались каждые два года.

Стремясь устранить этот разрыв и обеспечить поддержку кластеров хранения данных, охватывающих все продукты Meta✴, включая Meta✴ AI, Reality Labs, платформы социальных сетей и потребности потенциальных облачных клиентов, специалисты компании перестроили слой хранения BLOB-объектов (Binary Large Object), работающий поверх её глобальной многопользовательской СХД Tectonic, обслуживающей экзабайты данных.

Загрузка данных на два GPU (Источник изображений: Meta✴)

Компания отметила, что хотя устаревшая архитектура BLOB-хранилищ Meta✴ вполне подходила для веб-приложений, таких как Facebook✴ и Instagram✴, для обучения ИИ она оказалась неэффективной. У неё было слишком много слоёв сервисов, и она должна была выполнять множественные запросы к метаданным на нескольких уровнях, прежде чем определить путь к файлу и его фактическое местоположение в хранилище, что увеличивало задержку и отражалось на производительности.

Прежний алгоритм обработки запросов для API getObject

Перестройка СХД была основана на трёх ключевых изменениях. Во-первых, разрозненная система метаданных была объединена в единую схему, поддерживаемую ZippyDB, что позволило сделать практически мгновенным поиск путей. Во-вторых, были убраны прослойки, не позволявшие передавать байты напрямую с серверов хранения (fat client), что повысило энергоэффективность и снизило задержку. В-третьих, был осуществлён переход от глобальной модели развёртывания к региональной, в рамках которой хранилище данных размещается рядом с GPU, которые в нём действительно нуждаются. Всё это позволило свести к нулю накладные расходы при работе с Tectonic, уложиться в бюджет по энергопотреблению и упростить архитектуру хранения. Более того, Meta✴ задействовала свободную память GPU для распределённого кеша «горячих» данных.

Новый алгоритм обработки запросов для API getObject

Команда воспользовалась опытом разработки Owl — системой дистрибуции больших объектов, которая сочетает децентрализованную P2P-плоскость данных с централизованной плоскостью управления. Специалисты интегрировали логику однорангового обмена из Owl SDK на уровне клиента, что снизило частоту запросов GPU к хранилищу. Также был добавлен отдельный кеш метаданных, который возвращает адреса часто запрашиваемых файлов за 1–2 мс. Это позволило справляться с пиками обращений, например, когда GPU одновременно запрашивают одни и те же «горячие» веса модели, а также улучшить задержку, поскольку данные берутся из памяти, а не с диска.

Эволюция архитектуры загрузки данных

В финальной версии стека хранилища BLOB-объектов были приняты меры к устранению узких мест, таких как пики исходящего трафика, которые в конечном итоге приводили к перегрузке и таймаутам, а также к остановке работы GPU. В частности, было добавлено ПО для динамического управления параллельным доступом на поведения приложений. При высокой нагрузке система автоматически уменьшает количество доступных приложению запросов.

Также в Meta✴ решили проблему доставки данных исследователям. Поскольку вычислительные мощности были разбросаны по регионам, сотрудникам регулярно приходилось часами ждать, пока наборы данных будут скопированы и отправлены в конкретный регион мира, где будет выполняться их задача обучения. Для этого была создана многоуровневая система кеширования. RAM и SSD на GPU-хостах выступают в качестве самого быстрого слоя, которые получают данные от региональных флеш-хранилищ BLOB-объектов, куда, в свою очередь, данные попадают из глобальных озёр данных на базе HDD.

Для ускорения используется механизм предвыборки, который заранее загружает данные, которые исследователь собирается использовать. Эта схема уже позволила значительно сократить время загрузки во всех рабочих нагрузках Meta✴. В среднем время загрузки сократилось со 150 мин. до всего 10 мин. (сокращение на 93 %). Meta✴ зафиксировала максимальное сокращение времени загрузки с 89 ч. до всего 182 мин.

Организация IO500 Foundation опубликовала свежий рейтинг IO500, в лидеры которого попала ИИ-система Peng Cheng Cloud Brain III на базе хранилища Huawei OceanStor A800. Система показала результат в 2,8 раза выше предыдущего рекорда, отметила Huawei.

СХД Huawei OceanStor A800 была развёрнута для подключения к 664 вычислительным узлам. Её протестировали в сложных условиях с использованием 79 680 параллельных процессов и в 13 тестовых сценариях. СХД с ФС OceanFS набрала 603 334,58 балла с пропускной способностью 8291,11 ГиБ/с и производительностью на метаданных 43 903 983,64 kIOP/s. Это обеспечило Peng Cheng Cloud Brain III первое место как в исследовательском списке (Research List), так и в общем списке (Full List), демонстрируя высокую производительность и стабильность СХД Huawei OceanStor A800.

Источник изображения: Huawei

Благодаря архитектуре разделения плоскостей управления и данных, хранилище Huawei OceanStor A800 напрямую передаёт данные с DPU на SSD, реализуя сквозной ввод-вывод. В нём также используется высокопроизводительный механизм ускорения работы с файлами DataTurbo и интеллектуальная политика многоуровневого кеширования для увеличения объёма операций с метаданными при работе с массивом файлов небольшого размера. Кроме того, СХД поддерживает возможности как горизонтального, так и вертикального масштабирования, обеспечивая совокупную пропускную способность в сотни Тбайт/с при одновременном расширении ёмкости на уровне Эбайт.

Компания DataDirect Networks (DDN) анонсировала высокопроизводительную систему хранения AI400X3M, ориентированную на наиболее требовательные нагрузки ИИ и НРС. Новинка вошла в семейство программно-аппаратных комплексов EXAScaler, в основе которых лежит параллельная файловая система Lustre.

Модель AI400X3M выполнена на аппаратной платформе AMD EPYC Genoa. Устройство приходит на смену версии A1400X2, в составе которой применяются процессоры Intel Xeon Ice Lake. По сравнению с предшественником пропускная способность при чтении, как утверждается, поднялась на 35 %.

Представленное решение выполнено в форм-факторе 2U с габаритами 856 × 446 × 87 мм. Допускается установка 24 NVMe SSD с интерфейсом PCIe 5.0. Заказчикам будут предлагаться варианты вместимостью 120, 250 и 500 Тбайт, а также 1 и 2 Пбайт. Возможны модификации с четырьмя портами XDR/400GbE OSFP или восемью портами NDR200/200GbE QSFP112.

Источник изображения: DDN

Заявленная скорость последовательного чтения информации у AI400X3M достигает 190 Гбайт/с, скорость последовательной записи — 110 Гбайт/с. Величина IOPS (операций ввода/вывода секунду) при произвольном чтении — до 8 млн. Стойка, оборудованная такими СХД, способна обеспечить суммарную вместимость до 30 Пбайт и показатель IOPS до 160 млн.

Новинка укомплектована двумя блоками питания с резервированием и возможностью горячей замены. Диапазон рабочих температур простирается от +5 до +30 °C. Устройство весит около 44 кг без установленных накопителей.

DDN подчёркивает, что внедрение AI400X3M позволит предприятиям, операторам ИИ ЦОД и облачным провайдерам значительно повысить эффективность инфраструктуры, одновременно снизив энергопотребление, затраты на охлаждение и эксплуатационные расходы. СХД поступит в продажу к концу III квартала текущего года.

Предоставляющие услуги облачного хранения данных Backblaze заключила с лидером неооблачного рынка CoreWeave пятилетнее соглашение стоимостью $335 млн на несколько Эбайт, сообщает Blocks & Files. В число клиентов CoreWeave входят 9 из 10 крупнейших разрабочтиков ИИ-моделей, корпоративные пользователи и исследовательские организации. Это вторая крупная сделка CoreWeave с поставщиком систем хранения — в ноябре с VAST Data был заключен контракт на $1,17 млрд

Backblaze обеспечит HDD-хранилище для CoreWeave AI Object Storage. Клиенты, уже использующие этот сервис с патентованным распределённым кешем LOTA, получат доступ к новым мощностям немедленно, без необходимости модификации кода. По словам Backblaze, без хранилищ будут простаивать даже самые производительные вычислительные ресурсы. Сегодня сервис Backblaze B2 Cloud Storage уже имеет более 100 тыс. клиентов по всему миру, среди них есть четыре неооблачных провайдера. Для них компания создала B2 Neo, специальную версию сервиса.

По словам компании, некоторые неооблака полагались на All-Flash СХД, но по мере масштабирования платформ и роста ИИ-нагрузок экономика сервисов стала сложнее. Сегодня SSD кратно дороже HDD. Твердотельные накопители хороши для сценариев, где нужна минимальная задержка при относительно небольших объёмах данных, но на экзабайтных масштабах ситуация иная, поэтому неооблака ищут способ внедрить HDD-хранилища.

Источник изображения: Backblaze

VAST Data, ключевой партнёр ряда неооблачных провайдеров, говорила, что большие затраты не мешают клиентам хранить всё на SSD, и переносить старые данные в архивы они не планируют. Тем не менее, в свете соглашения Backblaze и CoreWeave, точку зрения, возможно, придётся пересмотреть.

Компания IDC подвела итоги исследования глобального рынка СХД корпоративного класса: в I квартале текущего года продажи такого оборудования достигли $9,23 млрд, что на 22,7 % больше по сравнению с аналогичным периодом 2025-го ($7,52 млрд).

Аналитики отмечают, что темпы роста рынка резко увеличились. Так, в IV квартале прошлого года прибавка составляла 5,5 %, а в 2025-м в целом — 3,9 %. Наблюдающуюся ситуацию эксперты связывают с несколькими факторами, включая обновление инфраструктуры, повышение цен на накопители и высокий спрос на хранилища для задач ИИ.

Доля выручки от реализации массивов типа All-Flash впервые превысила 50 %, достигнув 52,6 %: квартальные продажи таких устройств подскочили на 32,7 % в годовом исчислении — до $4,9 млрд. Ещё $3,5 млрд, или 37,8 % от общих продаж в деньгах, обеспечили гибридные решения, что соответствует прибавке на уровне 14 % год к году. Вклад систем хранения на базе HDD оценивается в $0,9 млрд (доля в размере 9,6 %) с ростом на 10,2 % по отношению к I четверти 2025 года.

Источник изображения: IDC

С ценовой точки зрения наибольший рост продемонстрировали системы высокого класса (дороже $250 тыс.) — +60,7 % с итоговым результатом $2,4 млрд: на такие решения пришлось 25,5 % продаж в деньгах. Львиную долю выручки принесли изделия среднего класса (стоимостью от $25 тыс. до 250 тыс.) — $5,9 млрд, или 64,4 %, а их отгрузки за год поднялись на 17,3 %. Спрос на решения начального уровня (дешевле $25 тыс.) снизился на 6,1 % — до $0,9 млрд.

В географическом плане самая значительная динамика отмечена в Центральной и Восточной Европе (+41,7 %), США (+30,4 %), Канаде (+25,4 %) и Китае (+20,7 %). В Азиатско-Тихоокеанском регионе прибавка составила 19,1 %, в Западной Европе — 18,9 %. Крупнейшим игроком рынка остаётся Dell с долей 31,2 %. На втором месте располагается NetApp с 9,9 %, а замыкает тройку Everpure с 8,9 %. В первую пятёрку ведущих поставщиков также входят Huawei с 6,7 % и НРЕ с 5,4 %. Суммарная доля всех прочих производителей составляет 38 %.

Компания Mimulus сообщила о создании карты хранения данных Glacier Storage Card размером с банковскую карту, использующей кодирование данных молекулярной ДНК. Компания обещает, что новинка сможет хранить до 1 Эбайт данных не менее 10 тыс. лет.

Mimulus разрабатывает технологию т.н. молекулярного архивирования (MAT) с использованием ДНК-хранилищ, обеспечивающую обычную для ДНК-хранилищ долговечность (>99,9999% целостности файлов после 10 тыс. лет), высокую плотность, невосприимчивость к вредоносным программам, воздушный зазор, химическую стабильность, отсутствие необходимости пересборки хранилища (resilvering) и низкое энергопотребление.

Разработанная Mimulus технология позволяет сжимать двоичные данные и кодировать их посредством кастомного алгоритма в последовательности оснований ДНК (A, T, G, C). Они синтезируется в нити ДНК с использованием собственной платформы Mimulus MAT CMOS, позволяющей собирать молекулы ДНК с высокой производительностью (данные не приводятся). Синтезированная ДНК помещается в карту Glacier Data Storage Card.

Источник изображения: Mimulus

Однако как такового привода нет. Клиенты загружают свои файлы для архивирования на портал Mimulus, а через некоторое время получают запакованную карту Glacier. Когда клиенту потребуется извлечение данных, карта отправляется обратно Mimulus, сотрудники которой вскрывают контейнер, извлекают ДНК с помощью запатентованного биологического праймера, секвенируют его, восстанавливают двоичные данные и отправляют их клиенту в течение 48 ч. с момента получения карты. При этом не уточняется, получают ли клиенты свои карты назад после этого процесса, и могут ли они выбирать отдельные файлы для восстановления.

Mimulus заключила соглашение с GenScript Biotech, поставщиком технологий синтеза ДНК на основе CMOS, о создании «первого в мире хранилища для молекулярного архивирования». GenScript имеет валидированную производственную платформу, способную параллельно синтезировать 8 млн олигонуклеотидов на одном чипе. Mimulus предлагает для предварительного резервирования три варианта Glacier Storage Card: GB (ёмкость до 1 Тбайт), TB (до 1 Пбайт) и PB (до 1 Эбайт). Сайт Blocks & Files отметил нестыковки: в одном месте указано, что ёмкость карты PB составляет до 1 Эбайт, в другом — что до 2,4 Эбайт.