存储厂商夺金 用户应如何选择统一存储?

来源:CIO时代网   
2012/11/15 13:00:50
统一存储产品一经出现就曾经被当时的媒体重点推荐,将NAS与SAN进行融合在当时来看是非常有创新力的一种技术,但是之后的用户接受程度却显得有点达不到期望值

本文关键字: 统一存储

统一存储产品一经出现就曾经被当时的媒体重点推荐,将NASSAN进行融合在当时来看是非常有创新力的一种技术,但是之后的用户接受程度却显得有点达不到期望值。在过去的十年里,统一存储发展的势头却一直不温不火。其实,这跟当时的IT环境和用户需求有关。但发展至最近两年,统一存储开始迸发出新的能量,重新成为了存储厂商之间的夺金点。

统一存储的技术应该是早就有了。但之前的用户可能是对自身的业务应用更为关注,而忽略了对底层基础架构的关注,在过去的十几年,对于企业级和数据中心用户来说,IT基础设施还刚刚开始发挥作用,他们关注的点在于如何保证某项业务的正常运行,而不是如何对自身的IT 基础设施进行优化。而今,随着应用的发展越来越快,尤其是虚拟化技术的出现,极大地推动了整个基础架构的转型。这时候,用户就该想到如何让自身的基础架构有快速的适应能力、有一个弹性的可扩展能力,并且能够面向更多不同类型的应用。

十年以前客户已经存在结构化和非结构化数据的需求,但因为之前以支撑核心业务为主,基本上都是非结构化数据,而OA系统、业务支持系统等产生的非结构化数据还不多。但是近几年,随着移动互联网和数字化的不断发展和普及,对很多企业而言,内部流程的重造、业务系统的转型促使用户开始改变观点。医院、政府等很多行业的非结构化数据增长比较迅猛,导致各种非结构化数据的激增。对于大型数据中心来说,他们的数据量较大,对存储的性能要求比较高,希望简单的存储管理和更高的存储效率,因此对数据和信息的存储、管理、使用提出了更高、更广泛、更深入的需求,这时候统一存储的概念就成熟了。

近几年,随着客户数据量的增大和数据类型的增加,出现了很多新的存储架构。统一存储在前几年的反馈平平,是因为之前针对文件的存储还没有给客户造成困扰。非结构化数据量的急速增长让用户意识到,单独去处理文件数据或块数据的孤岛形式的存储,对用户的管理开始造成困扰。摆在用户面前的课题变成了:如何用统一的界面去管理文件和块数据?如何提升存储利用率。这也是统一存储市场逐渐扩大的原因。

在选型好了相关的存储设备之后,用户需要面对的就是如何对之前的设备进行整合。陈戈从技术层面向记者介绍了整合的措施。一种是物理整合,将之前的多 个存储孤岛整合至一个或几个大存储设备中,这种简单整合方式可能会导致原有投资的浪费,也会导致将来的运维成本或数据储存成本的增加。另外一种方法是通过 存储虚拟化将存储设备整合为一个大的存储池,并按照数据的价值进行分级储存,这期间需要动态的、应用透明的智能分层、在线数据迁移等技术的支持,这种整合 方式更有利于迈向云系统架构,更好的应对业务变化和拓展的需求。陈戈表示,他接触到的多数用户都开始考虑使用存储虚拟化来进行存储资源的整合。

从近两年的市场动态上来看,几家主流的存储厂商都在摩拳擦掌,争夺统一存储市场的份额。

虽然每家厂商在实现一些指标时,采取了不同的技术或架构,但在硬件层面都能够为用户提供一个高可靠、高可用的统一存储架构,不同的是什么呢?是软件上面的争夺战。自动分层存储、重复数据删除、精简配置、统一的管理界面等将会越来越多出现在统一存储的产品功能中,另外,詹健也提出,后期的维护和服务也将是用户越来越重视的层面。

对于用户来说,最为关心的就是产品的选型规则,用户在选择统一存储产品时,可以参考以下几个标准:横向和纵向的扩展能力;能否对异构存储环境进行整合并融入到整 个系统中;智能化的数据分 级和性能加速能力;安全多用户的业务承载能力;服务自动化和服务品质的分析能力;日常操作,包括升级、维护、负载均衡等,均可做到不中断服务。

先去分析行业应用特点,从应用的角度去看需求。存储不仅仅是硬件,更多的理念是靠软件实现。以医疗行业为例,分为临床信息系统和业务系统两大 部分。其中不仅包括每个病人的挂号、诊断信息等,属于数据库应用,还包含电子病历、影像等数据的存储与归档,属于非结构化数据,这就需要后端的存储支持不 同书具类型,同时有动态的适应能力。另外,针对不断增加的新应用,需要在基础架构层去提升应用的可用性、业务的连续性等。

第一, 能否支持多应用、多访问协议,以及多种类型的数据,对象数据是以后的发展方向,将解决快速信息搜索和“存而不用”的问题,从而使企业可 以挖掘数据的价值。第二,是否能够做到一体化的数据储存和管理,提高数据的访问能力和存储效能。第三,注重产品的高可用性,针对各种数据服务(结构化、非 结构化、对象数据)时的高性能。 第四,是否能够为用户节省运维成本,这其中包括存储使用率的提升,空间和能源的节省、动态的数据分层、在线的数据迁移和存储容量的回收。

 

责编:chrislee2012
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