云存储运用:避免走进迷雾森林

2019-02-26    来源:多智时代

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    当前,在大数据时代下,数据正在呈现爆炸式增长态势,随着数据量的几何级数增长以及信息化的深入,各种规模的企业对于购买存储设备的需求越来越迫切。大多数企业已经认识到存储数据、管理数据和保护数据的重要性,但面对错综复杂的存储市场,企业该如何选择呢?他们现有的采购模式存在哪些误区呢?

    误区一:存储系统光看硬件指标就行

    企业选购存储系统,常见原因就是存储容量将要使用殆尽,或者存储性能已经无法满足应用需求。如果企业在考虑新的项目,如大数据、虚拟桌面基础架构(VDI)、或者像关键任务应用和实时系统等需要持续高性能支持的应用,性能就是一个重要的考虑因素。

    性能有多高,一个直接的要素就是看硬件指标,但像硬盘的容量和个数这样的硬件指标并不是决定性能高低的唯一因素、必要因素。

    硬盘并非越多越好,而是要看有效容量和效率。如果在不配置闪存的情况下,硬盘数量可能是一个比较重要的考量因素,但是闪存技术的出现,使得系统即使在不配置很多块磁盘的情况下,就能够达到较高的性能。更不用说在闪存硬件与闪存软件的双重加载下,不仅性能比以前有显着的提升,而且数据存储效率的重要性就更为突出。在这种情况下,只要硬盘提供的容量能满足需求就可以。

    以EMC VNXe3200统一存储举例来说,它支持150个磁盘,但却配备了FAST Cache固态盘缓存,以及FAST VP自动分层技术,可根据数据访问频率的高低将其保存到包括闪存驱动器和磁盘驱动器在内的不同存储介质上。在闪存硬件与软件的支持下,VNXe3200仅用2U配置,就可支持数百个虚拟机和虚拟桌面。

    误区二:存储系统的软件功能是次要的

    今天企业购买外部存储系统,需要的已经不是单纯的“存储空间”,上面我们说硬件指标是衡量一个系统的主要因素,但是软件功能也不容忽略,甚至已经成为现代企业级存储的核心灵魂。

    以前,存储系统对于企业来说就是一个硬盘堆起来的盒子,单纯地用于后端保存数据;随着数据量的迅猛增加,不仅对自身存储性能、具备一定的计算能力要求更高了,而且也会越来越多地强调一些高级的软件功能,例如针对不同类型数据的分层存储管理,自动精简配置、重复数据删除、快照等等。

    所以,软件功能在选择存储系统的时候是一个非常重要的考量因素,通过软件功能可以提高存储效率并降低存储成本,例如自动精简配置可以提高存储利用率,重复数据删除可以节约存储空间,快照可以加强数据保护。

    VNXe3200通过精简配置和文件重复数据消除,将容量需求降低多达50%,另外还充分利用节省空间的快照技术,直接从Unisphere简便地复制生产数据,而且通过FAST软件自动分层,能够“一次设定、终生适用”,无需手工微调性能。

    误区三:闪存成本高令人望而却步

    采购存储设备的时候,价格是企业考虑的一个非常重要的因素,大家都希望买到一个最好性价比、物美价廉的系统,但问题是,“价廉”就一定“物美”吗?

    闪存性能好的这个优点毋庸置疑,不过闪存成本较高也是众所周知的。一方面,闪存的主要优势体现在能够持续提供高水平的性能,从而显着加快响应时间;另一方面,闪存的高成本仍然是阻碍很多企业考虑采用它的主要因素。

    我们可以换个角度重新考量这个问题:传统硬盘时代注重每GB成本,闪存时代则更关注每IOPS成本。按照每IOPS成本来计算的话,同等容量下,虽然闪存的成本比硬盘高出一个数量级,但它的IOPS性能却比硬盘高出两三个数量级。这样计算下来,对于需要高I/O性能的应用,闪存的成本实际上是远远低于硬盘的。

    当然,用户并不是所有数据都需要最高的性能,所以把闪存作为缓存(Cache),或者使用自动分层技术,将热数据保存在闪存中,在硬盘上持久保存冷数据(或全部)数据,这样既不用采购很多的闪存和硬盘,也可以让闪存和硬盘各自发挥长处。正如在使用VNXe3200 FAST技术的情况下,我们只需要2块闪存盘就可以实现100块传统磁盘的性能。而且企业利用闪存来优化性能,不管是以缓存还是分层的方式,都不需要修改前端应用。

    冲出误区 理性思考

    对于存储系统来说,以“容量”和“数量”等指标为标杆已经过时了,厂商们已经意识到了这一点,开始注重为客户解决问题或者满足客户需求。为了解决问题或满足需求,厂商需要更多的深入企业了解客户而不是简单的宣传产品的速度和容量,争取为客户提供合理的解决方案。

    D1Net评论:

    从企业的角度看,在运用云存储的过程中,要避免走进迷雾森林,要理性思考,选择适合企业自己的存储系统,最终目标不仅是帮助企业构建一套完整的IT基础架构,更重要地是透过先进的功能和技术实现基础架构在性能和功能上的改善和提升,为业务发展打下坚实的基础,切勿陷入误区。

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标签: isp 大数据 大数据时代 信息化 云计算

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