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。 |
