张华的钢笔尖在笔记本上悬停片刻，仿佛在思考着什么重要的事情。然后，他果断地在“存储架构”字样周围划出重重的圆圈，仿佛要将这个关键词凸显出来。窗外的玉兰树影在微风中轻轻摇曳，斑驳的光影洒在他深色的西装上，形成一种独特的光影效果。
张华缓缓抬起头，看着会议室里的其他人，说道：“上周我参加国际数据存储峰会时，MIT 实验室提出的动态缓存自适应算法或许能给我们带来一些启发。”他的声音低沉而有力，透露出对这个话题的浓厚兴趣。
接着，张华点开手机投影，一段论文摘要在幕布上徐徐展开。他用手指着屏幕上的文字，详细解释道：“这种基于机器学习的架构，可以让存储系统根据实时负载自动调整读写策略。这意味着我们的系统能够更加智能地适应不同的工作负载，提高整体性能和效率。”
会议室里的人们纷纷点头，表示对这个想法的认可。然而，就在这时，戴着黑框眼镜的资深架构师周明突然推了推镜片，他面前的笔记本电脑屏幕上正跳动着密密麻麻的服务器监控数据。
周明冷静地说道：“张总，存储优化只是冰山一角。”他的语气中带着一丝严肃，似乎对张华的观点有所保留。说完，他迅速调出一个三维数据流模型，红色的性能曲线在并发峰值处剧烈震颤，仿佛在诉说着系统面临的巨大压力。
周明指着屏幕上的曲线，继续说道：“当同时处理 1000 家创意公司的素材渲染请求时，我们的系统将会面临前所未有的挑战。仅仅依靠存储优化可能无法解决所有问题。”
现有的集群系统，其 CPU 利用率会在瞬间飙升至 95%以上，这意味着系统的处理能力已经接近极限。即便我们增加服务器数量，传统的轮询调度算法也会带来严重的资源浪费问题，预计会有高达 30%的资源被白白消耗掉。而要购买新的设备来解决这个问题，所需的资本支出（CAPEX）至少要增加 1200 万之多。