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进入云计算时代 数据管理趋智能化

比特网 12年06月25日 15:17 【转载】 作者:比特网 责任编辑:王振

导读:服务器在数据中心的地位正在下降,存储系统--得益于数据重要性的日益加强--在数据中心的地位正在稳步上升,企业信息化与IT系统的核心发生实质的转变……

关键词: 数据管理 服务器 存储 数据中心

数据开始流动 系统升级加快步伐

在分层存储技术成熟以前,数据被静态的存储在一成不变的介质中,只有等到确认一份数据不再被使用,或是不再被经常使用,数据才会随着归档软件对归档服务器的巨大资源占用,被归档到更为低成本的磁盘或是磁带上面。数据的静止造成了存储系统的巨大浪费。

随着Compellent为首的自动分层存储技术的成熟,以及由EqualLogic、Compellent等存储系统所带来的横向扩展架构——同 代甚至是多代之间的存储系统能够形成一个统一的存储池——数据开始在不同的介质、不同存储节点之间流动,加之磁盘备份存储系统开始取代磁带成为备份的高效 替代系统,数据的流动比以往任何时间更加流畅。

如果你的数据还停留在主存储系统上,或是停留在昂贵的在线磁盘上,高昂的成本和低效率的存储系统会让你迫切提高他们的效率和性价比,尤其是在虚拟化 时代来临之后,不仅数据动态变化,虚拟的服务器——虚拟机的建立、运营、停止并继而消亡的过程来的比以往任何时候都要快。一份数据可能今天还是重要的案头 资料,明天可能就会成为需要“暂存”到低成本系统甚至是进行归档的对象。

因此,自动分层存储和横向扩展必须成为未来存储系统的目标,而数据管理架构,也应该能够智能的识别出至少三个方面:1、哪些介质是高效的,哪些介质 是低成本的,SAS磁盘、SATA磁盘或是SSD能否被识别出来;2、哪些数据需要被及时的备份、归档,哪些数据需要被精简(重复数据删除);3、哪些系 统节点是新的性能更好的节点,而哪些又是可能被用来进行较低相应需求的应用的数据的承载。

如果你的数据管理架构,无法实现这样的智能数据管理,那么,不仅是你的存储系统,你的数据中心、IT架构,都Out了!

进入大数据时代 进入云计算时代

大数据(Big Data)与云计算的势头已经难以抵挡,大数据问题的出现,主要是我们现在所面临一个新的数据量级的来临:企业数据从TB到PB,个人数据从GB到TB ——我们对解决大数据问题的诉求来自于三点:1、生成数据的设备的增加,个人数字设备、企业计算系统产生的数据量远远超过10年前, CommVault的徐永兴说2011年产生的数据量是1996年的180倍;2、文件(非结构化数据)本身的大小发生变化,从600MB的RMVB到了 30GB的蓝光1080P视频;3、企业数据量增加,造成的数据库庞大。

而云计算随着这一轮浪潮的浮华褪去,也正在显示其作为业界发展趋势的真实本质——不论云计算是否是一种新的计算形态——比如有些人认为其不过是分布 式计算和按需付费的结合——单就我们希望云计算所达成的目标:跨地域、高可靠、按需付费、所见即所得、快速部署等等这些都是过去二十年IT行业所追寻的。 现在我们可以说,云计算将是新的IT生态,当然,云计算正面临着大数据和混合云需求的考验。

自然而然,云计算和大数据将是未来的数据管理的一大挑战,对于云计算,在之前的文章中我们已经谈过以太网存储(IP SAN)、横向扩展、自动分层、重复数据删除以及无缝扩展的意义,但对于大数据而言,我们同样需要解决办法——与大多数宣传所谈的不同——我认为大数据不 仅存在于大型企业,同样存在于中小型企业中,由于大数据可能是单体文件(非结构化数据)的庞大,也可能是来自于数据仓库等应用的结构化大数据集的庞大。

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