云集成存储将成为分布式企业的最佳选择

导语：分布式企业存储的难点在哪里？是什么让用户从硬件向软件迁移？无限存储能为企业带来哪些成本优势？

为分布式企业提供存储的难点主要集中在两个方面：即存储容量和需要部署基础设施的地点数量。因为全球性组织必须处理繁重的工作负载，让用户在大型数据集上操作，他们已经开始从云存储技术中获益。

硬件向软件的迁移

云集成存储(CIS)可将数据存储从硬件上迁移到云中，然后通过一类新的存储控制器或者云网关去访问数据。这些网关一般都是具有内置加密和WAN优化功能的本地存储缓存。

对数据中心内的各种系统而言，云网关看上去就像传统的存储控制器，可提供典型的中档存储阵列的性能。这些网关支持同样的文件和块级协议，集成在同样的目录和名称服务中。其目的是与传统存储控制器所占用的槽位相匹配，同时又能给数据中心带来基于云的可扩展性。

但是和传统的存储控制器不同的是，云网关没有容量限制，也不需要辅助的备份或DR(灾难恢复)系统，这对于多地点的快速部署来说非常理想。存储在云中的一个数据集或数据卷可同时在多个地点进行访问，从而创建一个可供多个群组协同使用的真正的全球文件系统。正是由于具有跨多地点的易部署性，再加上可按需扩展容量的能力，使得CIS成了传统硬件存储的一种极具竞争力的替代方案。

CIS将存储的中心和控制的中心从数据中心的硬件上转移到了云中。而每个硬件单元成了系统中的一个访问点。数据与硬件完全解耦。数据卷不再驻留在特殊设备上，而是驻留在了云中。硬件不再是存储世界的中心。

在不需要处理繁重工作负载的一些边缘性案例中，这种转移已经发生。例如在丰富的SaaS生态圈中，Salesforce、WorkDay和Merketo等公司就打算将软件和硬件堆栈完全迁出客户的企业场所。企业应该为将一切都交予其基础设施之外的SaaS来处理而做好准备。

外包虽然很复杂，但最终很多常用的软件功能——如销售管理、人力资源或营销自动化——的外包可以让企业将资源集中在能够提供最大价值的一些专门业务上。

虽然数据密集型应用一般都是针对一些具体行业的，但支撑这些应用所需的基础设施——配置容量、备份和复制等——则基本上所有行业都非常近似。因此，在向更为精简的数据中心演进的进程中，IT基础设施将成为明显的下一步。

无限存储带来成本优势

为了交付云存储，硬件依然是必不可少的，但数据则不再只局限于硬件之上。硬件性能必须足够强大才能处理繁重的工作负载(IOPS)，必须有充足的本地存储才能解决工作组的容量需求。

可寻址容量比硬件的物理存储大得多的这种能力，让管理员可以为任何地点配置存储容量。云服务作为一种可扩展的后端，让云网关看上去就像是一个深不见底的存储系统。云中的数据卷几乎没有容量、文件数量，甚至快照数量上的限制。管理员可以调配数百个附加的TB存储池，而无须更改系统的物理端。

由于重复数据删除和规模庞大的后端云存储。CIS便可保留无限数量的快照，而不会对存储性能或实际使用产生任何影响。这就意味着快照最终可以取消对备份的需求，而且因为可以从不同地点(包括云本身)重新建立对数据的访问，所以CIS便可建立一个更简单、更健壮的灾难恢复计划。

数据丢失的风险也仅局限于将数据更改同步到云中所需的时间段。在大多数系统中，这些时间段最短可设置在一分钟以内。CIS将传统的存储控制器演变成一个深不可测的存储池，可将一个企业的所有数据集汇聚起来纳入一个单一的命名空间，而且不存在任何容量的限制：文件数量不限，容量不限，系统快照不限。

由于数据量只会持续增加，所以存储系统也将会不断面临着挑战。分布式企业中无限制增长的数据，为简化和控制存储成本的最好存储规划带来了无限的机会。

与传统的托管模式不同，CIS利用的是软件功能，因而会让拥有非常庞大规模的大型公有云提供商降低成本，获得规模效益。不仅可用的存储容量成本会减少30%到50%，而且几乎无限的按需容量也能让预算更具可预测性，还可紧密跟踪对实际存储容量的使用情况。CIS之所以会出现，其根本原因就在于大容量存储所面临的这一挑战：为了能够存储更多的数据，就必须增加更多的硬件。而拥有较低基准价格，且更具预测性的新的存储经济模式却能让CIO们重新把握住对IT预算的控制权。

精明的IT部门都在制定如何让数据中心瘦身的战略。因此每一个可完全外包的应用都在极力将数据中心转换为一种纯SaaS模式。而存储基础设施显然就是合乎逻辑的下一个演进步骤。

CIS一方面利用硬件来支持繁重的工作负载，另一方面又在把存储设施的功能向数据中心以外迁移。一旦硬件不再成为瓶颈，那么规模化存储的挑战就会消失，被解脱出来的组织就能将注意力放在真正影响业务发展的决策方面来。

即便要从新的地点访问所需的数据，或者端点的硬件需要更换之时，数据的逻辑地点也不会发生改变。这就是CIS和传统存储之间的本质区别。CIO们可获得对于高度分布式基础设施的完全控制，而且对实际可用的存储来说，一种可预测的成本模型也很适用。

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标签： 大数据 公有云 云服务 云计算

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