惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

A
About on SuperTechFans
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
N
News and Events Feed by Topic
C
Cisco Blogs
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
A
Arctic Wolf
Scott Helme
Scott Helme
P
Palo Alto Networks Blog
S
Schneier on Security
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
T
Tor Project blog
量子位
G
Google Developers Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
B
Blog RSS Feed
NISL@THU
NISL@THU
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
AWS News Blog
AWS News Blog
爱范儿
爱范儿
Last Week in AI
Last Week in AI
Y
Y Combinator Blog
L
LINUX DO - 最新话题
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Secure Thoughts
Cloudbric
Cloudbric
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
L
Lohrmann on Cybersecurity
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
The GitHub Blog
The GitHub Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
S
Security @ Cisco Blogs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
G
GRAHAM CLULEY
P
Proofpoint News Feed
V
V2EX
Martin Fowler
Martin Fowler
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
The Cloudflare Blog
SecWiki News
SecWiki News
罗磊的独立博客
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
小众软件
小众软件
The Last Watchdog
The Last Watchdog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как меняется долговременное хранение данных: новые материалы и старые носители
Ekaterina_Po · 2026-05-04 · via Все публикации подряд на Хабре

Как меняется долговременное хранение данных: новые материалы и старые носители

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели427

Обзор

Объёмы данных продолжают расти, и вместе с ними растёт спрос на системы хранения, рассчитанные не только на годы, но и на десятилетия. При этом привычные носители — HDD, магнитные ленты и оптика — хорошо работают на среднем горизонте, но требуют регулярной миграции и обслуживания, если речь идёт о долгосрочных архивах.

Масштаб проблемы хорошо иллюстрируют оценки International Data Corporation: рост мировой датасферы с 33 зеттабайт в 2018 году до 175 зеттабайт к 2025-му.

Рост объёма Global Datasphere: с 33 ZB в 2018 году до прогнозных 175 ZB к 2025 году. Источник: IDC / Data Age 2025

Рост объёма Global Datasphere: с 33 ZB в 2018 году до прогнозных 175 ZB к 2025 году. Источник: IDC / Data Age 2025

Мир всё глубже погружается в data-driven-реальность — и назад дороги уже нет. Когда объёмы измеряются сотнями зеттабайт, вопрос хранения становится не только вопросом ёмкости. Архив должен переживать смену поколений оборудования, платформ и инфраструктуры, не превращаясь в постоянный процесс миграций. 

Поэтому индустрия параллельно развивает два направления: улучшает классические HDD как основной инструмент массового хранения и ищет новые среды для долговременного архивирования. Среди наиболее заметных подходов — запись данных в стекло, хранение в ДНК и эксперименты с карбидом кремния.

В этой статье разберём, как устроены  эти технологии и где проходят границы их практического применения.

Project Silica и переход от красивой идеи к практическому носителю

Microsoft уже несколько лет развивает Project Silica — технологию архивного хранения, в которой данные записываются внутрь стеклянной пластины фемтосекундными лазерами. В 2026 году проект получил важное развитие: Microsoft показала, что технология может работать на более доступном материале и в более простой аппаратной конфигурации. [Источник]

Запись данных: фемтосекундная (~10-15 c) импульсная лазерная запись

Запись данных: фемтосекундная (~10-15 c) импульсная лазерная запись

Принцип работы у Silica почти кинематографический: сверхкороткие лазерные импульсы фокусируются внутри стекла и формируют в его объёме микроструктуры — воксели, то есть трёхмерные аналоги пикселей. В них и кодируется информация. Затем эти структуры считываются оптической системой и декодируются программно. На выходе получается носитель, которому не нужно питание в режиме ожидания, который не боится воды, тепла и пыли и который, по данным Microsoft, потенциально способен сохранять информацию до 10 000 лет. 

Cтеклянный архив в Project Silica: записали лазером, положили на полку, через годы считали обратно. Источник: https://www.nature.com/articles/s41586-025-10042-w#Fig1

Cтеклянный архив в Project Silica: записали лазером, положили на полку, через годы считали обратно. Источник: https://www.nature.com/articles/s41586-025-10042-w#Fig1

Самое важное в свежем этапе Project Silica даже не сама идея записи в стекло, а смена материала. Раньше проект опирался на fused silica — плавленый кварц, материал отличный, но не самый дешёвый и не самый удобный для массовой индустриализации. Теперь Microsoft показала, что технология работает и на обычном боросиликатном стекле — том самом, из которого делают лабораторную посуду и жаропрочную кухонную утварь. 

Да, компромиссы есть. В статье Nature Microsoft пишет о плотности 1,59 Гбит/мм³ и ёмкости 4,8 ТБ на стеклянной пластине размером 120 × 120 мм и толщиной 2 мм для кварцевого стекла. Для боросиликатного стекла ёмкость ниже, но компания подчёркивает другое: запись и чтение становятся проще и дешевле, а сам носитель — доступнее. Более того, phase voxel-подход позволяет записывать воксель одним лазерным импульсом, а считывающая система стала заметно проще, вплоть до перехода к конфигурации с одной камерой вместо трёх. 

ДНК: когда архив можно уместить в пробирку 

Раз природа уже миллиарды лет хранит информацию в молекулах ДНК, почему бы не свести всё к предельному минимуму и не использовать тот же принцип для цифровых архивов? Именно поэтому ДНК уже давно рассматривают не как нечто феерическое, а как потенциальную платформу для архивного хранения сверхвысокой плотности. Microsoft описывает DNA Storage как способ молекулярного хранения данных, ориентированный именно на архивные сценарии. 

Главная причина интереса к ДНК — сочетание плотности и долговечности. В Nature Communications исследователи называют ДНК перспективной средой для цифрового хранения благодаря её исключительной информационной плотности и долговременной химической стабильности. В той же статье упоминается ориентир порядка 17 эксабайт на грамм. Даже если до реальных промышленных систем ещё далеко, сама физика носителя выглядит почти неприлично привлекательно на фоне всего, к чему мы привыкли при классическом хранении данных на массивах.

Но ровно здесь начинается всё самое сложное. ДНК хороша как идея, но очень непроста как продукт. Синтезировать молекулы дорого, считывать — медленно, ошибки нужно исправлять сложными алгоритмами. Ранние схемы хранения в ДНК вообще требовали читать огромный пул последовательностей целиком, даже если нужен был конкретный файл. Иначе говоря, плотность была фантастической, а удобство доступа — мягко говоря, нет.

Поэтому особенно важно, что в 2025 году в Nature Communications появилась работа про произвольный доступ и смысловой (семантический) поиск в DNA data storage. Исследователи показали извлечение конкретных файлов с помощью CRISPR-Cas9 и нанопорового секвенирования, а также семантический поиск по молекулярному архиву.  [Источник].

На практике это означает очень важный сдвиг: ДНК-архив пытаются научить не просто «что-то хранить», а хранить так, чтобы потом к нужным данным можно было обратиться без тотального перебора. В работе, в частности, описаны 1,6 млн ДНК-последовательностей в пуле из 25 файлов и база из 1,74 млн изображений для экспериментов с поиском по сходству.

С коммерческой стороны поле тоже оживляется. В мае 2025 года Twist Bioscience выделила направление DNA data storage в отдельную компанию Atlas Data Storage и объявила о $155 млн seed-финансирования на развитие и коммерциализацию технологии  [Источник].

Пока, впрочем, ДНК остаётся ставкой на более дальнее будущее, чем стекло. Она слишком хороша по фундаментальным свойствам, чтобы её игнорировать, но всё ещё слишком тяжела по инфраструктуре, скорости и цене, чтобы считать её готовым ответом на архивный кризис ближайших лет. 

Карбид кремния: архив на атомарных дефектах 

Карбид кремния — прочный и радиационно-стойкий полупроводниковый материал, давно знакомый электронике. В 2024 году международная исследовательская группа под руководством Центра Гельмгольца в Дрездене предложила использовать в SiC атомарные дефекты — по сути, центры окраски в кристалле — как основу для сверхдолгого архивного хранения. Запись выполняется сфокусированным пучком протонов или ионов гелия, а чтение — по люминесцентному отклику созданных дефектов. 

Носителем данных становится не магнитный слой и не заряд в ячейке памяти, а сама локально изменённая кристаллическая решётка. Авторы рассматривают два режима считывания — фотолюминесценцию при оптическом возбуждении и катодолюминесценцию при возбуждении электронным пучком. За счёт кодирования в оттенках серого и многослойной записи плотность при оптическом чтении уже сопоставляют с Blu-ray, а электронный пучок в перспективе позволяет обойти дифракционное ограничение, которое сдерживает обычные оптические носители. [Источник]. 

Исследователи подают SiC как способ уйти от бесконечной миграции архивов с поколения на поколение носителей. Для больших хранилищ это важно не меньше самой плотности: заметная часть затрат и энергии уходит не на «лежание» данных как таковое, а на регулярное переписывание, проверку и перенос массивов, чтобы они просто дожили до следующего жизненного цикла инфраструктуры.

Классические HDD тоже не сдаются: гелий, стекло и HAMR 

Пока «вечные» носители ещё дозревают в лабораториях, HDD остаются главным экономическим инструментом для хранения гигантских массивов «тёплых» и «холодных» данных.

По оценке IDC, к 2025 году более 80% поставляемой ёмкости в enterprise core и edge по-прежнему будет приходиться на HDD

По оценке IDC, к 2025 году более 80% поставляемой ёмкости в enterprise core и edge по-прежнему будет приходиться на HDD

И производители продолжают довольно агрессивно выжимать из классической архитектуры всё новые терабайты, снижая при этом энергопотребление и стоимость хранения на единицу объёма.

Одно из направлений — гелий. В герметичных HDD вместо воздуха используется гелий, который уменьшает сопротивление, турбулентность и рабочую температуру внутри накопителя. За счёт этого в тот же 3,5-дюймовый форм-фактор можно упаковать больше пластин, а заодно улучшить энергоэффективность на терабайт. 

Дальше разворачивается уже полноценная технологическая гонка, в которой производители выжимают из классической архитектуры всё новые терабайты.

  • 3 февраля 2026 года WD объявила о дорожной карте HDD ёмкостью 100 ТБ+, о квалификации 40 ТБ UltraSMR ePMR и о power-optimized HDD с энергопотреблением на 20% ниже. [Источник]. 

  • Toshiba представила серию nearline HDD M12 форм-фактора 3,5 дюйма для гиперскейлеров и облачных провайдеров. Новые диски используют технологию SMR и обеспечивают ёмкость от 30 до 34 ТБ. Поставки образцов SMR-моделей уже начались, а образцы CMR-версий ёмкостью до 28 ТБ компания планирует начать отгружать в третьем квартале 2026 года. [Источник].

  • Со стороны Seagate картина не менее показательная: в январе 2025 года компания сообщала о массовом выходе на 32 ТБ и образцах на 36 ТБ [Источник].

  • Также 3 марта 2026 года Seagate объявила, что платформа Mozaic 4+ с HAMR прошла квалификацию и запущена в производство у двух крупнейших облачных провайдеров, поддерживая ёмкости до 44 ТБ. HAMR (Heat-Assisted Magnetic Recording) – технология магнитной записи с локальным нагревом носителя. Во время записи миниатюрный лазер кратковременно нагревает микроскопический участок пластины. Нагрев поверхности снижает коэрцитивность материала поверхности, что позволяет значительно уменьшить размеры магнитной области, хранящей один бит информации, и увеличить стабильность хранения данных. У Seagate эта технология уже лежит в основе платформ Mozaic 3+ и Mozaic 4+, на которых компания и наращивает линейку накопителей до 36–44 ТБ с дальнейшей дорожной картой к 100 ТБ. [Источник]

Важно и то, что HDD сейчас развивают не только в сторону «побольше терабайт», но и в сторону производительности. WD в феврале 2026 года отдельно показала две технологии для роста пропускной способности. Первая из них — High Bandwidth Drive Technology, где диск получает доступ сразу к нескольким дорожкам и за счёт параллельной работы с данными повышает пропускную способность накопителя.

High Bandwidth Drive Technology: HDD учится читать несколько дорожек одновременно

High Bandwidth Drive Technology: HDD учится читать несколько дорожек одновременно

Ещё одно направление, которое развивает Western Digital, — Dual Pivot Technology. В этой конструкции внутри одного HDD появляется второй независимый актуатор на отдельной оси, так что диск может параллельно выполнять несколько операций чтения и записи. 

Директор по продуктам компании Western Digital, демонстрирует прототип жесткого диска с технологией Dual Pivot, 2026

Директор по продуктам компании Western Digital, демонстрирует прототип жесткого диска с технологией Dual Pivot, 2026

За счёт этого компания рассчитывает заметно повысить пропускную способность накопителя и добиться до двукратного роста производительности при последовательном вводе-выводе, не жертвуя полезной ёмкостью диска [Источник]. 

Иначе говоря, классический жёсткий диск стремительно становится более пригодным для AI-эпохи, где важны не только объёмы архива, но и скорость повторного доступа к накопленным данным.

Пока классические HDD остаются главным практическим инструментом массового хранения, новые подходы — от стекла и ДНК до карбида кремния — пытаются ответить на другой вопрос: каким должен быть носитель, если данные нужно сохранять не на годы, а на десятилетия и дольше.

Скорее всего, у будущего не будет одного идеального носителя. Вместо этого индустрия придёт к многослойной модели, где одни технологии отвечают за быстрый доступ, другие — за дешёвый архив, а третьи — за по-настоящему долговременное хранение наиболее ценной информации