當應用架構改變，也改變了IT基建設計的思維。兩年前IDC估計，2023年有約5億新應用和服務出現，催生新一代基建。
最近幾年談論數碼轉型，企業要從累積數據獲得分析，改善營運和效率，手段通常是視覺運算、人工智能（AI）、機械學習（ML）、推薦系統等。
這些應用有些以實時數據，部分分析歷史數據，共通點是AI／ML不少都是以容器（Container）出現，統稱為「雲原生」運算。
AI／ML模型一般通過容器訓練和交付，容器可以Pipeline Workflow快速迭代訓練AI／ML模型，幾乎已成為工業標凖。部署上，容器技術亦有不少優勢，隨時隨地都可部署，又可伸縮自如，但在IT基建上，要求跟傳統應用很不一樣。
軟件定義配合容器
傳統的企業應用講求是穩定和一致性，部署後很少改變升級。虛擬化席捲IT基建設計後，出現「區域儲存網絡」（SAN），數據庫應用仍是以iSCSI或FC協定為主流。企業有不少關鍵應用；從線上交易處理（OLTP）、ERP／MRP、數據倉庫／商業智能分析，追求低時延和IO讀寫，以iSCSI或FC協定的低延遲傳輸，區塊儲存（Block）幾乎仍是標凖配置，性能可作「垂直擴充」（Scale-up）。
後來，市場出現了軟件定義的儲存，但非完全取代SAN。軟件定義最大優點是具雲運算靈活性，以主機（Node）可逐部作橫向擴充（Scale Out），仍改變不區塊儲存（Block）在企業應用的地位。
軟件定義儲存解決容量擴張的難題，而是以主機逐部擴充；透過線性「橫向擴充」也可提高平行讀取速度；非常合適雲原生，或者容器交付的AI／ML等應用。
容器特點是建立後可在任何地點運行，雲原生AI／ML分析訓練後，可轉移至不同位置，或者多部主機上分散運作，這點實在非常適合軟件定義的儲存，分散多部主機上做分析，充份利用平行讀取的能力。
數據傳送實時分析
不少的分析屬於實時性，甚至是從生產中的企業系統擷取實時數據，以儘快靠AI分析決策，在分秒必爭市場內搶佔先機。
數據從「垂直擴充」的企業系統，快速傳至「橫向擴充」儲存作AI分析，回傳結果至公有雲用戶，或者企業系統作出決定。系統之間須具同一「數據層」（Data Plane）才能高速分析數據，結合兩種企業儲存優勢，產生出商業價值。
近年NVMe傳送協定快閃儲存陣列，完全發揮固態硬碟速度，讀寫效能已遠超傳統中階儲存陣列，充份發揮處理器性能，容錯性能極佳，極速執行指令和運算。以Hitachi Vantara企業級VSP 5000系列為例，就是業界最快儲存平台，IOPS可達3,300萬次，遲延率低至39 microseconds，廣泛用於頂級儲存應用。
AI神經網絡往往也涉及平行運算，數據的流量極大，儲存要能應付高速平行讀取，配合GPU處理器的平行處理，快速執行神經網絡等AI分析。
其實儲存系統的設計，往往是根據工作負載誕生。企業應用在NVMe快閃儲存陣列支撐，讀寫數據迅速執行交易；而軟件定義儲存則可供容器等雲原生應用，快速獲得AI分析。
速度決定商業價值
舉例說，金融機構關鍵應用是執行市場的交易，生產系統會採用高可用性、具快速復原能力，運算性能優越的儲存系統，例如VSP 5000系列，要求低延遲和快速IO，高可用性等；不少機構還希望加入AI次系統，以助金融的決策，瞬間獲得先機。
為了不拖慢交易作業，數據要從生產系統抽出，送至平行讀取性能較快的次系統，以多個容器執行AI分析，結果發送回交易系統執行指令，反應愈快，效果當然愈好。
為了配合雲原生AI應用，Hitachi Vantara開發軟件定義儲存技術，在多部主機軟件定義作橫向擴充，加上新一代Polyphase Erasure Coding技術，大大加快平行讀取數據，以針對雲原生並分散執行的容器。
同樣建基於Hitachi Vantara作業系統SVOS，與VSP共享同一的Data Plane，可選擇以iSCSI或FC協定傳送。
Hitachi Vantara的VSSB之所以出現，全因應用架構正在轉變，愈來愈多應用，特別是AI以容器出現，可隨時隨地安裝使用，不分畛域在系統邊緣和核心位置分析數據。容器以微服務（Micro Services）出現，單一應用往往是由鬆散連結，可獨立部署的微服務組成；企業甚至可採用公有雲上的微服務，添加入本身應用加快功能的迭代。
雲原生應用在軟件定義儲存的多部主機上執行，以平行讀寫、容錯和平均負載，更能發揮容器性能。VSSB亦可配合VMware、RedHat、Google Anthos容器的管理架構，分析多部主機構上分散數據。明白上述原理，就明白Hitachi Vantara企業級VSP和軟件定義儲存來儲存VSSB的關係，為何可產生巨大的商業價值。