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存储虚拟化重新改写企业数据经济学IBM SVC采用Linux内核和基于x86标准服务器，作为虚拟化的管家。虚拟引擎是一种带内技术，它的模块化结构可以有多个集群节点组成，每个节点配置有大容量缓存和高性能处理器，位于存储和主机之间，可以把不同存储设备组成一个大型存储池。 谁都不可否认，社交、移动、云和大数据这四大发展趋势，加快了大数据时代的到来。数据作为企业一种“无形资产”的重要性变得比以往更加明显了，这也催生了“数据经济”的概念。而作为承载和处理大数据的底层平台，存储系统对企业掌控“数据经济”起着关键的影响作用，正如大家所知，大数据日益增长以及大数据多样化的特点，也对存储系统提出了前所未有的挑战，尤其是在多供应商设备“同处一室”的环境下。从某种角度上说，存储系统有着服务器系统架构相似的演变过程——虚拟化，而大数据时代的来临也必将加快这一进程，并对其带来新的需求。 数据“分立”之苦将随数据积累而增加 国内某冷藏设备制造商企业CIO在采访中表示，这家企业从6、7年前开始做虚拟化，部署了虚拟化之后，他们从原来的采购到安装系统、应用程序再到测试的3到10天，到现在仅仅不到30分钟就可以完成，当遇到服务器宕机等问题，利用自动备份也不会影响业务的连续性，单台服务器的利用效率从原来的7%提高到60%~80%。这位负责人表示：“虚拟化技术在很大程度上促进了整个数据资源的整合，最后也形成我们的统一的IT服务平台，连带着资源精简和成本节约的效果，都是非常明显的。” 由此案例可以看出，部署虚拟化的最初目的不是直观的降低成本，而是使原本相对独立的服务器架构比过去任何时候更为整合，使原有的IT架构可以支撑更多的应用，提升总体应用率，而成本的降低则是这一调整后的必然体现。 随着应用的不断增多与持续的工作，数据也在不断的积累，而互联网商业模式的爆发与移动互联网的兴起，也让数据的类型也在极大的丰富。但与之相对应的，则就像以往各自为战的服务器一样，是各自为战的存储——它们品牌不同、访问界面迥异、数据难以共享联动，从而让丰富的数据积累在为企业带来新的商机的同时，也因数据“分立”带来了更多的痛苦。 现在我们来看一组IDC的数据：从2005到2020年，数据将增长300倍，其中80%是非结构化数据。而与形成鲜明对比的，则是只有1/5的客户拥有高效的IT基础架构，Storagenewsletter网站调查显示，虽然有63%在用户已经采用了服务器虚拟化，但只有16%的人拥有虚拟化的存储平台。 这里传递了一个潜在的信息：相互独立的存储平台将成为企业把握数据经济、利用数据价值的最大阻力，而随着数据的不断积累，当人们越来越觉得数据重要，成为新的应用与商业决策根基，并因此诞生大数据商业理念之后，就会发现这种传统的存储架构，必将企业的业务效率与经济效益——可以说这是忽视存储虚拟化“积劳成疾”的最终代价。 存储虚拟化：给系统以新的生命给数据以更高的自由 现在大多数企业用户的IT环境都在使用不止一家厂商的存储设备，他们在没有实施存储虚拟化之前，不同的磁盘阵列“各自为政”，有的阵列空间消耗迅速，性能跟不上应用需要，而另一台阵列却在空间及性能方面都很充裕，无法将其资源支援到其他阵列中，这恐怕是企业基础架构在存储方面最大的绊脚石之一了，很多企业深受其苦。 更加糟糕的是，市场中的存储设备品牌和类型繁杂多样，而且每一家厂商的存储设备都有自己单独的管理界面，更不用说这些界面和功能较为复杂，需要一个培训和熟练掌握的时间了，所有这些都在无形中增加了存储管理的难度，对于集中存储和简化管理的需求就更加迫切了。随着业务发展，存储虚拟化必然会不断增加，这时候，导致存储环境分散化和异构化的问题更加凸显，这对于提高利用率、为新用户和新应用分配存储空间是非常不利的。  部署存储虚拟化之后，企业环境中可以支持包括EMC、NetApp、HP和Oracle等多品牌的异构存储设备，在统一的资源池中集中管理和调度，以IBM的Storwize产品家族为例，通过其自身的存储虚拟化功能，使得基础设施中的资源利用率提高近100%，实现零应用故障停机，节省大约66%的运营成本 存储虚拟化将在这里发挥异构存储整合的独有优势，将环境中异构磁盘阵列进行虚拟化，不仅可以提高老旧设备的利用率，使其充分发挥“余热”，而且能使大部分管理工作集中在一台设备上执行，避免管理和操作多个系统的繁重工作，同时也降低管理出错的概率。我们可以按照具体需求将存储资源动态地分配给应用，从而降低系统管理难度和成本，提高整体系统效率；让数据能够在不同平台间透明地存储和迁移，提高管理员的工作效率，充分调动整个环境下的资源，迅速解决容量或性能问题。 责编：李玉琴  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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