摘要：如今，我们处于前所未有的变化的时代。其中大部分变化都是由数据驱动的。幸运的是，新的存储解决方案正在帮助企业管理快速的数据增长，来自新的数据源的输入，以及使用数据的新途径。这些技术可以满足各种应用需求。云存储提供更高的灵活性，并节省成本，SSD固态硬盘和NVMe闪存解决了快速响应时间的需求，网络规模架构使企业能够快速扩展性能和容量，而分析平台可以为企业提供可操作的洞察力。

    如今，我们处于前所未有的变化的时代。其中大部分变化都是由数据驱动的。幸运的是，新的存储解决方案正在帮助企业管理快速的数据增长，来自新的数据源的输入，以及使用数据的新途径。这些技术可以满足各种应用需求。云存储提供更高的灵活性，并节省成本，SSD固态硬盘和NVMe闪存解决了快速响应时间的需求，网络规模架构使企业能够快速扩展性能和容量，而分析平台可以为企业提供可操作的洞察力。
　　
　　虽然每种技术都可以提供独特的优势，但它们也可以为企业带来显著的复杂性。人们需要进一步了解复杂性如何增加企业成本，以及如何通过自动调整数据与满足不断变化的业务目标的存储来消除成本和复杂性。
　　
　　解决存储选择的矛盾
　　
　　面对多样化的存储生态系统，IT团队经常发现自己在从单一供应商处购买所有存储设备或在不同供应商之间购物，甚至可以在商品服务器上自定义自己的软件。IT部门必须仔细权衡这些选项，以确保它们成为顶部和底部的最佳选择。
　　
　　通过单一供应商采购存储设备是方便的。其采购过程简单，所有的销售和支持电话都统一，管理界面经常一致，便于配置和维护存储。但是，具有广泛产品组合的供应商通常会收取溢价，单一采购会削弱IT团队的谈判能力。此外，由于所有供应商的产品不太可能提供最佳的同类能力，企业可能需要在某些功能上进行妥协，这可能会损害业务。
　　
　　相反，通过多个供应商采购存储设备或内部建立存储可以降低前期成本，但会增加人工成本。IT部门必须花费大量时间来评估不同的产品，以确保他们为业务购买合适的产品。他们必须协商定价，以确保他们不付出太多的代价。由于每个供应商的软件和接口都不同，所以他们还必须花费时间来培训员工来正确配置和维护不同的系统。
　　
　　鉴于所有这些复杂性，企业都难以将尽可能多的数据推入云计算。问题是，许多企业工作负载在云计算中运行并不具有成本效益，而将数据检索回本地存储成本高昂，并且需要修改许多企业应用程序才能使用云数据，这可能是不切实际的。这使得云计算也成为了IT管理的另一个仓库。
　　
　　元数据引擎通过虚拟化将元数据路径与数据路径分离开来解决了这些问题。这使得可以在单个命名空间中连接不同类型的存储设备，包括将云计算集成为另一个存储层。这使IT团队能够将目标分配给定义数据性能和保护要求的数据，分析这些目标是否得到满足，并自动移动数据以维护合规性，分层不同存储设备之间的数据，以满足性能，成本或可靠性要求，这对应用程序是透明的。借助这些功能，IT团队能够从以存储为中心的架构转变为以数据为中心的架构。IT部门不需要维护单独的存储空间，而是可以将具有特定功能的存储从其供应商部署到全局命名空间。元数据引擎将自动放置和移动数据以实现目标，同时最大限度地提高总体存储利用率和效率。
　　
　　避免数据迁移和升级的成本
　　
　　许多供应商每隔几年就向客户提供新的存储设备。这些升级通常会提供新功能，但很少有IT团队期待这种迁移。通常，迁移需要几个月的规划，并消耗IT部门的大部分预算和资源。由于在不中断应用程序的情况下迁移数据非常困难，因此IT通常超支超过预期的未来需求购买超额产能。
　　
　　元数据引擎通过虚拟化将元数据路径与数据路径分离开来解决了这些问题。这使得可以在单个命名空间中连接不同类型的存储，包括将云集成为另一个存储层。这使IT能够将目标分配给定义数据性能和保护要求的数据，分析这些目标是否得到满足，并自动移动数据以维护合规性，分层不同存储设备之间的数据，以满足性能，成本或可靠性要求-对应用程序是透明的。借助这些功能，IT可以从以存储为中心的架构转变为以数据为中心的架构。IT部门不需要维护单独的存储空间，而是可以将具有特定功能的存储从其供应商部署到全局命名空间。元数据引擎将自动放置和移动数据以实现目标，同时最大限度地提高总体存储利用率和效率。
　　
　　元数据引擎通过使数据移动过程完全透明化到应用程序来解决数据迁移的常见问题。IT不再需要停止应用程序，手动将数据复制到新存储并重新配置，然后重新启动应用程序。从单一界面还可以看到可用的性能和容量，而警报和通知会告诉管理员何时需要部署额外的性能或容量。由于性能和容量可以在数分钟或数小时而不是几天或几个星期内添加，IT团队不再需要在实际需要之前进行艰难的大小调整或超额存储年限。
　　
　　停机成本
　　
　　虽然IT团队一直在寻求降低复杂性和成本并使生活更轻松，但在复杂性方面最重要的成本就是宕机的风险增加。IT团队管理的系统越多，需要的人力参与越多，计划外停机的风险就越大，这种停机可能对业务造成灾难性的后果。
　　
　　调研机构IDC公司的Stephen Elliot发布了一份报告，其中介绍了宕机和基础架构故障的真实成本。一些关键数据点是：
　　
　　•对于“财富”1000强来说，每年的计划外应用程序停机时间的平均总成本为12.5亿至25亿美元
　　
　　•基础架构故障的平均小时成本是每小时100,000美元
　　
　　•每小时关键应用程序故障的平均成本为50万美元至100万美元
　　
　　元数据引擎将数据非破坏性地放置到所有存储中的应用程序中，以满足业务目标。这样可以确保应用程序可以随时以其所需的服务级别访问数据，同时大大减少或消除计划外的停机时间。
　　
　　存储多样性引入复杂性，但管理具有多种能力的广泛系统不再是挑战。元数据引擎使企业能够从IT管理每个系统的以存储为中心的架构转变为以数据为中心的架构，IT架构将部署其所需的存储功能，通过软件实现数据自动化和自动化。这样可以使IT部门降低复杂性和成本，同时让员工将重点放在为业务提供更多直接价值的项目上。
　　
　　编辑：Harris