【云存储前沿技术报告】-25.5

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本报告旨在为云计算专业人士提供一份关于全球领先及中国主要云服务提供商在云存储领域的最新产品和技术进展的深度分析。报告聚焦于各厂商近一个月（以2025年5月为主，并包含此前发布的对当前格局有显著影响的重要更新）的技术动态。所有分析均基于公开的产品更新日志、技术博客及官方声明。

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云存储创新的主要市场驱动力

当前，云存储技术的革新浪潮受到多种宏观因素的强力驱动。数据的爆炸式增长、人工智能（AI）与机器学习（ML）工作负载的激增、对数据管理与安全性的更高要求，以及持续存在的成本优化和性能提升需求，共同塑造了云存储技术的发展方向。

尤其值得关注的是，生成式AI的崛起及其对计算资源（特别是海量非结构化数据集的高效、安全管理能力）的渴求，已成为推动本轮存储创新的核心引擎。众多云服务商近期的存储更新，无论是新产品发布还是现有功能的增强，都显著体现出对AI/ML工作负载的倾斜与优化。例如，AWS的FSx for Lustre明确指向机器学习场景 1，Azure强调其存储进化以支持AI发展 2，Google Cloud在AI领域的投入亦带动存储需求 3，而华为云则推出了AI数据湖解决方案 4。这些动向清晰地表明，为了满足AI模型训练所需的海量数据吞吐和推理阶段的低延迟访问，云存储必须在规模、性能及与AI/ML框架的集成度上实现新的突破。因此，许多近期的存储更新并非简单的增量改进，而是服务于抢占新兴AI市场这一战略目标的战略性举措。

II. 海外云厂商存储更新 (重点关注：2025年5月及近期重要进展)

A. Amazon Web Services (AWS)

1. 近期存储理念概述

AWS持续扩展其存储产品组合，致力于为几乎所有类型的工作负载提供优化的解决方案，其核心理念在于强调性能、可扩展性，并将存储更深层次地融入分析与应用开发流程。其基础存储服务，如S3（对象存储）、EBS（块存储）以及EFS/FSx（文件存储），构成了其产品矩阵的基石 5。

2. 主要更新 (2025年5月及近期)

• Amazon FSx for Lustre 智能分层存储类 1:
  • 该存储类别为机器学习（ML）和高性能计算（HPC）工作负载提供了经济高效、几乎无限弹性的文件存储。
  • 它能根据数据访问频率自动优化成本，实现数据分层。
  • 背景与重要性： 此更新解决了HPC/ML领域对高性能文件系统的关键需求，这些文件系统需要处理海量数据集而不会产生过高的成本。智能分层自动化了复杂的管理任务，从而降低了运营开销。
• Mountpoint for Amazon S3 增强功能 8:
  • 基于AWS通用运行时库设计，旨在实现高吞吐量性能。
  • 支持在S3 Express One Zone中追加数据以及在AWS专用本地区域中的目录桶等功能。
  • 引入了增量上传标志，并扩展了对缓存选项的支持，包括与S3 Express One Zone配合使用的新型高性能共享读取缓存。
  • 背景与重要性： 简化了高性能应用程序将S3作为文件系统访问的方式，这对于需要处理存储在S3中大量文件的AI/ML训练等数据密集型工作负载至关重要。与S3 Express One Zone的集成表明其专注于实现超低延迟。

Dave's ponit

Mountpoint 将经典S3存储，抽象成文件系统挂载给高性能应用，这与JuiceFS 的理念如出一辙。

• Amazon S3 Tables 7:
  • 通过允许S3存储桶托管表格数据以进行大规模快速分析，优化了S3的分析能力。
  • 背景与重要性： 将S3从单纯的数据存储转变为分析管道中的活跃组件，减少了针对某些类型查询将数据迁移到专用数据仓库的需求。
• Amazon S3 Storage Browser 7:
  • 这是一个开源界面组件，供开发人员嵌入应用程序中，允许最终用户通过可配置的权限（只读、上传、下载、复制、删除）浏览S3存储桶中的数据。
  • 背景与重要性： 增强了S3对于需要最终用户直接进行数据交互的应用程序的可用性，超越了传统的编程访问方式。
• 新型存储优化EC2实例 (I7ie) 7:
  • 与前几代产品相比，显著降低了I/O延迟，提供了更好的实时存储性能和更高的性价比。
  • 背景与重要性： 虽然这是EC2的更新，但对存储性能至关重要，因为这些实例提供高性能本地存储，直接影响依赖实例存储的数据库和分布式文件系统等工作负载。
• EBS 基于时间的快照 7:
  • 允许用户在快照开始前指定完成快照的期望时长。
  • 背景与重要性： 为备份操作提供了可预测性，这对于满足恢复点目标（RPO）和管理备份窗口至关重要。

3. AWS存储的潜在趋势与影响

AWS近期的存储更新揭示了几个重要趋势。首先，S3的角色正在从一个基础存储服务深化为一个综合性数据平台。S3 Tables的推出使其原生支持分析工作负载，而S3 Storage Browser和Mountpoint for S3则增强了其在应用程序集成方面的能力 7。这些功能超越了基本的存储和检索，直接在S3之上增加了数据处理、访问控制和可用性层。这种演进减少了数据迁移的需求，简化了架构，并使客户能够更广泛地利用S3的规模和持久性。其结果是，S3正逐渐成为数据的中心枢纽，而不仅仅是一个存储库，模糊了存储与数据服务之间的界限。

Dave's ponit

云计算发展20年后的今天，计算范式从早期的分时计算，转变成以数据为核心的业务逻辑，存储作为核心资产，其数据访问模式，也从早期经典的块存储（SAN）/文件存储（NAS），逐渐转变为基于对象存储的工作流，转变的底层逻辑是：处理海量数据过程面临的检索效率和可扩展性。

其次，针对AI/ML工作负载的优化已成为AWS存储战略的重中之重。FSx for Lustre智能分层存储类的推出 1 和对Mountpoint for S3的增强 8 都明确指向为机器学习提供高性能数据访问。这些并非通用型改进，而是旨在解决AI/ML从业者在存储瓶颈和成本控制方面所面临特定挑战的定向解决方案。这表明AWS正积极确保其存储产品在快速增长的AI/ML市场中保持竞争力和吸引力。

B. Microsoft Azure

1. 近期存储理念概述

Azure正致力于增强其存储平台，以支持人工智能和企业云的广泛采用。其核心主题包括平台弹性、面向AI的差异化能力、针对关键任务工作负载的优化以及强大的数据管理功能 2。其核心服务包括Azure Blob Storage（对象存储）、Azure Disk Storage（块存储）和Azure Files（文件存储）9。

2. 主要更新 (2025年5月及近期)

• Azure Storage Actions – 正式发布 11:
  • 一个完全托管的无服务器平台，用于大规模自动化Azure Blob和Data Lake Storage的数据管理任务。
  • 通过启用基于策略的操作（例如，保留、分层、标签管理、存档恢复），并内置弹性和自动扩展功能，解决了数据蔓延的挑战。
  • 背景与重要性： 这是简化EB级别数据治理和生命周期管理方面迈出的重要一步，减少了人工操作、编码工作和潜在错误。它赋予数据所有者更强的控制力和更高的效率。

Dave's ponit

早在去年 Blob Storage 就公布了基于存储桶数据生命周期的RAG流程，Actions 功能的发布标志着 Azure 对象存储的数据生命周期管理将更自动化

• Premium SSD v2 (Pv2) 和 Ultra NVMe 磁盘的实时大小调整 – 公共预览版 12:
  • 允许在不中断应用程序的情况下动态增加这些高性能磁盘的存储容量。
  • 背景与重要性： 提供了更大的灵活性和成本效益，允许用户从较小的磁盘容量开始，并根据需要进行扩展，这对于数据不断增长的性能敏感型工作负载至关重要。
• Azure Files NFS v4.1 共享的传输中加密 – 公共预览版 12:
  • 通过为应用程序和Azure File共享之间的NFS流量启用基于TLS的加密，增强了数据保护。
  • 背景与重要性： 满足了通过NFS（企业环境中常用的协议）访问的敏感数据的安全要求。
• Azure Files 标准文件上的预配 v2 2:
  • 新的预配模型，提供按使用付费的定价和可预测的成本，允许独立扩展大小、IOPS和吞吐量。
  • 背景与重要性： 为Azure Files提供了更精细的成本和性能控制，以满足多样化的工作负载需求。
• Azure Container Storage 2:
  • 通过原生Kubernetes接口提供一系列存储选项，支持临时磁盘和Elastic SAN，并通过复制实现高弹性。
  • 背景与重要性： 直接满足了对专为容器化应用程序定制的持久性存储解决方案日益增长的需求，提供了高性能和弹性。
• Azure Elastic SAN 的增长 2:
  • 正式发布后实现了显著增长（10倍），突显了客户从本地SAN过渡到云原生产品的浓厚兴趣。
  • 背景与重要性： 验证了市场对简化部署、扩展和管理的云SAN解决方案的需求。

3. Azure存储的潜在趋势与影响

Azure Storage Actions的正式发布 11 标志着Azure高度关注提供大规模管理分布式数据资产的工具，旨在减少人工干预并实现更一致的策略执行。该服务通过自动化保留和分层等任务，帮助管理“无情的数据蔓延”、“数十亿对象”和“多个区域” 11。其突出的优势在于“消除复杂性”、“提高效率”和“推动一致性”。这直接解决了企业在管理海量数据的同时控制成本和确保合规性方面面临的共同挑战。这表明Azure正在投资于超越原始存储基础设施的更高级别的管理服务，为大型组织带来显著价值。

此外，Azure关于在无需数据迁移的情况下将非结构化数据（本地、其他云、Azure内部）与Azure AI服务连接的前瞻性声明 2，揭示了一个强有力的战略方向。这一创新旨在解决AI项目中的一个主要障碍：迁移大型数据集到AI工具所在地的成本、时间和复杂性。如果成功，此功能将使组织能够更轻松地利用其现有的数据投资进行AI开发，而无论数据位于何处。这对混合云和多云AI战略具有重大影响，通过减少AI采用的阻力，可能为Azure带来竞争优势。

同时，诸如高性能磁盘的实时大小调整 12 和Azure Container Storage的引入 2 等更新，显示了Azure致力于为包括数据库和容器化服务在内的要求苛刻的应用程序提供敏捷和高性能的基础设施。这些功能满足了现代应用程序架构对动态资源分配和高I/O能力的需求，表明Azure正在确保其块存储和容器存储产品在传统企业应用程序和较新的云原生工作负载方面保持竞争力。

C. Google Cloud Platform (GCP)

1. 近期存储理念概述

GCP强调其存储解决方案对AI/ML、数据分析和应用现代化的支持，重点关注性能、可扩展性以及与其更广泛生态系统（包括Kubernetes）的集成。其核心服务包括Cloud Storage（对象存储）、Persistent Disk（块存储）和Filestore（文件存储）13。

2. 主要更新 (2025年5月及近期)

• Filestore CSI 驱动程序支持 GKE 上的 NFSv4.1 16:
  • 允许直接从Google Kubernetes Engine (GKE) 集群为区域、地区和企业级服务层创建具有NFSv4.1协议的Filestore实例。
  • 背景与重要性： 简化了在GKE上运行的有状态应用程序对托管NFS的使用，为容器化环境提供了强大的共享文件存储选项。NFSv4.1提供了增强的安全性和性能特性。
• Filestore 自定义性能 – 正式发布 16:
  • 为用户提供了对其Filestore实例性能特征更精细的控制。
  • 背景与重要性： 允许根据特定工作负载需求定制Filestore性能，从而可能通过避免过度配置来优化成本。
• Workload Automation Agent for Google Cloud Storage 更新 31:
  • 引入了用于管理文件和对象的新操作（创建、更新、生成、上传、下载、检查存在、删除、复制、移动）。
  • 背景与重要性： 虽然是合作伙伴工具（Broadcom）的增强功能，但它反映了对Google Cloud Storage更复杂自动化和管理能力的需求，扩展了特定运营工作流程的本机功能。

Dave's ponit

GCP的数据管理能力从功能性上来看，距离前两个CSP仍有显著的差距，这并不是GCP的软件工程能力弱，而是长期以来GCP的基础设施似乎绝大部分都在为自身业务服务，不具备很强的对外服务能力，这自然就缺少了部分客户声音。

• Google Cloud Next 2025 (2025年4月) 存储相关亮点 3:
  • Ironwood TPU: Google第七代TPU，提升了AI计算能力。虽然不是存储产品，但它推动了对高性能存储的需求，以满足这些强大处理器的需求。
  • 多云AI理念: Google致力于开发能够跨云访问数据的AI工具。这意味着存储解决方案需要在此类分布式环境中具有可访问性和高性能，或者传输/缓存机制（如18中提到的Storage Transfer Service）变得更加关键。
  • 背景与重要性： 重大的AI进步需要相应的存储基础设施能够跟上步伐。多云AI愿景预示着，如果存储访问和跨云传输效率得到保证，数据引力可能不再是主要制约因素。

3. GCP存储的潜在趋势与影响

Filestore CSI驱动程序的更新 16 突显了GCP将其存储服务更易于在GKE生态系统中消费和管理的战略，以适应Kubernetes上有状态应用程序的兴起。通过为Filestore提供强大的CSI驱动程序，GCP简化了在GKE中运行的应用程序的共享持久文件存储的预配和管理。这对于将依赖NFS的传统企业应用程序迁移到Kubernetes以及云原生的有状态服务至关重要。

尽管在提供的5月份资料中，针对AI的直接存储产品发布不甚突出，但GCP整体AI基础设施的推进（例如Ironwood TPU 17）隐含地要求并推动了底层存储性能和可访问性的创新。Cloud Storage FUSE和高性能Persistent Disk选项等产品 13 在此方面是基础。高性能计算需要同等高性能的存储来防止数据引入训练或模型加载推理时的I/O瓶颈。这意味着GCP的存储路线图与其AI硬件和平台进步紧密相连，确保存储能够满足下一代AI的需求。

此外，诸如Filestore自定义性能 16 和对SAP工作负载的持续支持（例如，使用GCS快照进行SAP HANA二级站点初始化 18）等功能表明，GCP持续关注满足企业应用程序的特定需求。这些示例表明GCP通过确保存储在性能控制、可靠性（快照）和对特定业务关键型应用程序的支持方面满足企业需求，从而吸引和留住大型企业客户。

D. 总结表格：海外云存储更新对比

下表总结了AWS、Azure和GCP近期在云存储领域的主要更新，以便快速比较各厂商在特定领域的进展，如AI存储、数据管理和块存储性能等。这对于进行市场竞争分析、技术选型决策以及把握市场趋势至关重要。通过比较“主要更新”、“主要存储类型”和“简要描述”，用户可以迅速了解各主要海外提供商的重叠产品、独特产品和重点领域。“发布日期”栏则有助于确认信息的时效性。

III. 国内云厂商存储更新 (重点关注：2025年5月及近期重要进展)

A. 阿里云 (Alibaba Cloud)

1. 近期存储理念概述

阿里云正致力于将AI技术深度整合到其整个服务组合中，包括能够智能分层数据的存储系统。对自研芯片（如倚天710 CPU）的投入旨在提升性能和效率，尤其针对AI工作负载 19。其核心存储服务包括对象存储服务（OSS）、文件存储NAS（Network Attached Storage）和块存储EBS（Elastic Block Storage）20。

2. 主要更新 (2025年5月及近期)

• PolarDB for MySQL 数据库与表恢复速度可配置 22:
  • 用户可以选择恢复速度（快速、标准、安全），这将影响IOPS消耗。
  • 背景与重要性： 虽然是数据库功能，但在关键的恢复操作期间直接影响存储I/O。这为平衡恢复时间与正在进行的生产工作负载性能提供了灵活性。
• ApsaraDB RDS for MySQL 即时ADD COLUMN功能 22:
  • 通过修改元数据优化了模式更改，可在数秒内完成，避免了全表重建。
  • 背景与重要性： 减少了数据库模式演进过程中的停机时间和性能影响，通过最大限度地减少对大型表的破坏性、重I/O操作，间接使存储受益。

Dave's ponit

手动去阿里云的技术文档看了下，5月份围绕存储服务的技术更新确实不多，另外，惊奇的发现：阿里云的基础存储服务中，已经剔除块存储服务，从官网搜索结果来看，是将块存储融入到云服务器模块，这说明：国内云计算带头大哥将集中精力攻坚更适合互联网环境的-对象存储服务。

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3. 阿里云存储的潜在趋势与影响

阿里云的战略 19 指向AI赋能的存储服务以及下一代自研处理器（倚天710及后续产品），以增强性能和效率，特别是针对AI应用。这表明其在协同设计硬件和软件以优化AI等特定高要求工作负载方面进行了深入的长期投资。未来的存储产品很可能利用这些自研芯片，以期获得相比通用硬件更优的性能和成本效益。

近期的更新 22 集中于优化对存储I/O有重大影响的数据库操作（如恢复、模式更改），这表明阿里云正着力改善结构化数据工作负载的性能和可管理性。更快、干扰更少的数据库操作意味着更好的应用程序可用性和性能，这部分依赖于高效的存储处理。这种关注点表明阿里云正在完善其数据库服务与存储基础设施之间的协同作用，以便为数据密集型应用提供更优的整体解决方案。

B. 华为云 (Huawei Cloud)

1. 近期存储理念概述

华为云正大力投入面向AI和数据密集型行业的存储解决方案，强调高性能、海量扩展和强大的数据保护能力，通常通过集成的软硬件方案实现。其核心服务包括对象存储服务（OBS）、弹性文件服务（SFS）和云硬盘（EVS）23。

2. 主要更新 (2025年5月及近期)

• CloudTable 服务支持 StarRocks 组件 – 公测 25:
  • 将高性能分析型数据仓库StarRocks与CloudTable集成。StarRocks利用向量化执行、MPP架构、CBO和可实时更新的列式存储引擎。
  • 背景与重要性： 显著增强了CloudTable的分析能力，使其能够服务于实时数据仓库、OLAP报表和数据湖分析等场景。这符合使存储服务更具分析感知能力的趋势。
• OceanProtect E8000 数据保护解决方案 26:
  • 一种三合一融合架构，集成了备份软件、短期保留存储和长期保留存储。
  • 提供5倍的恢复速度（20秒恢复1TB数据）和2PB/2U的超高密度容量。
  • 背景与重要性： 满足了企业对快速数据恢复和高效备份存储的关键需求，尤其在勒索软件威胁日益增加的背景下。其高密度特性也显著节省了机架空间。
• AI数据湖解决方案 4:
  • 集成了数据存储（OceanStor A系列用于AI，OceanStor Pacific用于横向扩展）、数据管理、资源管理和AI工具链。
  • 旨在提供高质量的AI语料库，加速模型训练和推理。
  • 背景与重要性： 这是一个专为AI工作负载定制的全面解决方案，展示了华为云专注于提供端到端AI开发和部署平台，其中存储是关键的优化组件。

3. 华为云存储的潜在趋势与影响

AI数据湖解决方案的推出 4 以及CloudTable与StarRocks的集成 25，表明华为云正强力推进为AI和分析领域提供专门化、高性能的存储和数据平台。这些并非通用存储产品，而是专门为要求苛刻的AI和大数据分析工作负载设计和推广的，显示出其对这些高增长领域的战略聚焦。这可能意味着华为云正通过提供深度、垂直整合的解决方案（而不仅仅是单个存储组件）来参与竞争。

同时，OceanProtect E8000 26 的亮相突显了向融合数据保护设备发展的趋势，这类设备在提供高性能和高密度的同时，简化了备份和恢复基础设施。这种融合通过将多个备份组件集成到单个系统中来降低复杂性。对快速恢复和高密度的强调解决了客户的关键痛点：最大限度地减少停机时间，并减少备份数据中心占地/成本。这表明华为云将运营效率和强大的灾难恢复能力作为其关键差异化因素。

C. 腾讯云 (Tencent Cloud)

1. 近期存储理念概述

腾讯云提供包括云对象存储（COS）、云硬盘（CBS）和文件存储（CFS）在内的一系列存储服务，旨在为从Web托管到大规模数据处理等各种应用需求提供解决方案 27。在所提供的2025年5月资料中，近期更新更多地集中在网络和平台级增强功能上，而非特定的新存储产品特性。

2. 主要更新 (2025年5月及近期)

• 云硬盘（CBS）备份点折扣 34:
  • CBS备份点的价格促销活动。
  • 背景与重要性： 这是一项商业激励措施，而非技术功能更新，但与块存储备份的成本管理相关。

(注：在所提供的2025年5月的资料中，未突出显示腾讯云主要的直接存储特性更新。本报告将通过关注最相关的近期信息或影响存储的更广泛平台更新来反映这一点。)

3. 腾讯云存储的潜在趋势与影响

从现有2025年5月的更新信息来看 29，腾讯云似乎侧重于改进底层平台层面，例如网络API安全，这间接地通过确保更安全的运营环境使存储服务受益。存储服务通常通过网络和API进行访问，在VPC级别加强网络和API安全可以增强在该VPC内运行或通过该VPC访问的所有服务（包括存储）的安全性。虽然这不是特定于存储的功能，但它有助于为部署和使用存储创造一个更安全、更可靠的环境。

与同期其他一些厂商相比，在所提供的2025年5月的特定时间窗口内，关于腾讯云主要的新存储产品特性的公开信息相对较少。这可能意味着主要更新发生在该资料覆盖的狭窄时间窗口之外，或者该时期的重点可能放在了其他服务领域。因此，基于现有信息，报告准确地反映了这一点，即近期腾讯云在平台基础能力上的增强对存储服务构成了间接支持。

D. 总结表格：国内云存储更新对比

下表对阿里云、华为云和腾讯云近期与存储相关的进展进行了简明比较。它有助于了解各主要国内云提供商在不同领域的侧重点（例如，AI集成存储、数据库相关存储优化、数据保护）和市场竞争定位。这对于在中国市场运营或评估解决方案的专业人士具有参考价值。

IV. 结论

A. 关键趋势综合

综合分析海内外主流云服务厂商近期的存储动态，可以观察到以下几个主导趋势：

• AI成为核心工作负载驱动力： 存储解决方案正日益针对AI/ML的性能、规模和数据管理需求进行优化。无论是AWS的FSx for Lustre、Azure对AI的战略倾斜，还是华为云的AI数据湖，都体现了这一点。
• 数据管理自动化程度提升： 通过自动分层、生命周期管理和策略执行（如Azure Storage Actions），厂商致力于减少运营开销和管理复杂性。
• 性能与可扩展性的前沿探索： 对更低延迟、更高IOPS/吞吐量以及无中断可扩展性的追求仍在持续，例如AWS的新型EC2实例和Azure的磁盘实时调整功能。
• 数据保护与安全性持续强化： 增强的备份、恢复和加密能力（如华为OceanProtect E8000）仍然是各厂商关注的重点。
• 专用解决方案的兴起： 针对特定用例（如HPC、容器存储和分析）的更专业的存储产品不断涌现，例如GCP对GKE存储的集成优化和华为CloudTable与StarRocks的结合。

B. 对云存储专业人士的展望

云存储领域的快速创新为专业人士带来了机遇与挑战。持续学习和更新知识储备变得至关重要。存储服务日益复杂化和精细化，虽然为构建更优化、更具成本效益的架构提供了可能，但也要求从业者具备更深入的理解才能充分利用其潜力。

值得注意的是，存储与数据处理/管理服务之间的界限正逐渐模糊，这要求专业人士对数据生命周期采取更全面的视角。市场竞争正驱使供应商不仅仅在核心存储指标上竞争，更在增值服务、AI集成以及针对特定行业垂直领域或工作负载的定制解决方案上寻求差异化。这意味着用户将拥有更多专业化的选择，但同时也需要更仔细地评估哪个平台最能满足其日益细致和复杂的需求。从AWS S3向数据平台的演进，到Azure致力于无需迁移即可统一数据用于AI的愿景，再到各厂商对特定工作负载（如数据库、容器）的深度优化，都预示着未来的云存储选型将更加侧重于与业务场景和数据战略的精准匹配。

Cite

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5. EBS vs EFS vs S3 – when to use AWS' three storage solutions - Just After Midnight, accessed June 7, 2025, https://www.justaftermidnight247.com/insights/ebs-efs-and-s3-when-to-use-awss-three-storage-solutions/
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8. AWS re:Invent 2024 - What's new with Amazon S3 (STG212) - YouTube, accessed June 7, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=pbsIVmWqr2M
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14. Persistent Disk: durable block storage | Google Cloud, accessed June 7, 2025, https://cloud.google.com/persistent-disk
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17. Google Cloud Next 2025: All the live updates as they happened - ITPro, accessed June 7, 2025, https://www.itpro.com/cloud/live/google-cloud-next-2025-all-the-news-and-updates-live
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