早上开会刚刚在讨论对这个事情的应对方案，谈谈看法，骗几个赞.....
1. 结论
节省大家时间，先把结论总结放在这里：
2. 持久内存的应用场景
在 2019 年，我就和团队同学一起开发了针对 PMEM 的单机 KV 引擎，当时纯粹是赌一把趋势，希望未来这款介质真的能够量产，可惜目前来看它除了作为更便宜的内存来用(memory mode)，在其他业务场景上很难有可观测的实践意义。
我们把 PMEM 的使用场景大致分为以下几类：
3. 学术研究
工作原因，我和很多高校建立了不错的联系，也大体知道教授们选题的主要思路，除了极个别有前瞻性的实验室不看工业界的发展趋势外，绝大部分实验室都倾向于从工业界获得更多的输入（数据、设备、场景、效果等等）
以前些年特别火的 Open Channel 为例，早期进行深度定制研究的应该是百度、阿里两家公司（更正一下，清华陆老师应该13年就开始研究了，目前我已知最早了，阿里最早15年有部门开始研究），后续工业界也和清华中科院等开始合作共同研究，做出了还不错的科研效果，而当 OC并未能够在工业界产生良好的反馈后，大部分实验室很快就抛弃了这个方向，有个别实验室在此基础上做了更进一步的研究，比如中科院做了开源 SSD 仿真实验平台，在这个方向继续深挖，还有一些实验室在此基础上做了类似 ZNS 的协议，但实际上已经和 OC 本身没有什么关系了。
说回 PMEM，目前学术界很多人都在研究 PMEM 上构建索引、PMEM 加速机器学习系统等工作，这两年发现工业界没有什么进展，甚至厂商都停产了，我预测会和 OC 一样，绝大部分实验室会减少投入，个别前期投入比较大的实验室（比如某实验室自己做了模拟设备、仿真系统），可能会转向与之关联的周边系统（比如利用 CXL 构建 byte addressable block device 等）
4. 追更
感觉大家讨论的很热烈，再补充一点为什么Optane 被放弃的猜测。
我个人而言，原本是非常看好 Optane 相关产品的，在部分场景下和QLC/PLC SSD 组合使用，有机会作为下一代在线存储的标准架构存在。
大家提到 Optane 总是更强调低延迟，其实最关键的问题依然是低成本，Optane 如果实际生产成本如英特尔所言，远低于DRAM，那么不管是在数据库还是在块存储服务，都能用更少的硬件成本换来更高的吞吐，核算下来就是更低的服务成本，主流云厂商没有理由不大规模推广。
那么问题在哪儿？据我所知，一线大厂目前基本都有了基于optane的产品，但不敢大规模用（除了memory mode敞开了用），原因之一是单一供应商问题，这一点英特尔这当初真应该联合其他厂家共同做大市场（比如授权给中国公司……）
不过另一点，我觉得可能是真正的核心问题，就是实际生产成本远高于厂家宣传，前几年都是大规模亏本培育市场，试图通过更大规模量产把成本降下来，可惜没有成功……
