海量数据引发的存储新难题

  智能移动终端以及移动互联网技术的广泛普及,给我们的生活工作娱乐带来了便利,同时也给企业IT部门的数据管理带来极大的挑战。一个不争的事实摆在诸位同行的面前,全球数据量正不断剧增,海量数据增长带来的不仅仅是存储容量难题,还给数据管理、存储性能带来了挑战。

海量数据引发的存储新难题

  海量数据引发的存储新难题

  企业赖于生存的是业务,业务需要存储系统提供最佳的性能,通常情况下,添加诸如SSD之类的高速硬盘是提升存储性能的一个简单有效的方法。但在目前这种数据量激增的情况下,几乎绝大多数企业都不可能通过如此“奢侈”的预算方案。并且容量的提升并不代表存储带宽也能随之提升,更何况传统的存储系统空间不可能无止境地扩展。

  分层存储技术可用于解决海量数据情况下的效率与成本问题。因为在实际情况中,有Gartner的调查数据显示,超过90%的数据自创建之后从来就不被访问,而在剩下的10%的数据中,超过65%的数据只被访问过一次。如果这些数据与其他频繁访问的数据放在一个阵列之中,无疑极大地浪费了成本,还降低了存储性能。将这些数据迁移到较为廉价但性能较差的大容量磁盘中,不但可以提升性能,还可降低成本。

  尽管分层存储技术有诸多好处,但同样也存在很多的“隐患”。分层就意味着数据迁移,不管是手动迁移还是自动分层存储,你敢为数据迁移过程中巨大的数据损坏、丢失风险承担责任吗?在数据增长率不断攀升的情况下,如何在保证存储性能的同时对数据进行迁移?说到这里,你可能就会想到,上述问题其实并不是不可以解决,其解决的根源在于一个好的数据中心架构。

  在这个数据量剧增的时代,利用传统的人工对数据进行管理几乎是一项无法完成的任务,只能依赖于科技对数据进行智能化管理。虚拟化、云计算、数据中心统一网络由此而生,而针对IT重要基础设施之一的存储系统,各供应商也纷纷推出了各具特色的解决方案,如戴尔的智能数据管理解决方案,其核心内容便是流动数据架构,而戴尔的自动分层、自动精简配置、负载均衡、性能优化等技术则是流动数据的核心所在。

  从各供应商提出的针对下一代智能数据管理的愿景中,我们可以发现一个共性,那就是,智能数据管理不仅仅是软件和管理策略的制定,在新的数据管理理念和发展趋势下,数据管理开始融合软件和硬件,软件功能、管理策略与硬件平台的特性、功能相融合,才能成为一个完整的数据管理战略,无论是磁盘阵列还是磁带系统,或者是整个存储网络,一切承载数据并为了让数据更高效的存储、利用和保护的系统,都包括在数据管理的概念之内。

  戴尔认为,数据都是流动的,并且有“冷”、“热”之分,只有将正确的数据放置在合适的位置,才能给企业带来最大的价值,并将成本控制在合理的范围之内。而这不仅仅包括了主存储系统相关的解决方案,还包括了备份和容灾解决方案,只有将这些全方位的数据保护解决方案融合在一起,才能给企业的业务连续性带来保证。而这些通常依赖于一个好的存储基础架构。