存储虚拟化与虚拟环境下的数据管理

实现高效的数据管理并不仅仅意味着提高效率，它包括从成本经济性、服务水平管理、业务敏捷性等方面对数据管理所进行的要求和改变，高效数据存储的概念早已经超越传统的效率话题，成为数据存储的基础需求，并作为智能数据管理的重要组成部分，担当起基础的重担——智能数据管理首先应当是高效的数据管理。

着手实现高效数据管理，达成智能数据管理的过程中，外部环境的变化影响甚至决定着我们所采用的手段和方式，因此，我们必须要同时注意IT系统的建设、运维和优化所处的整体环境与氛围的变化，否则，我们将难以根据不断变化的实施情况，实现真正的高效的、智能的数据管理。

信息技术行业往往按发生重大技术创新的时代来定义，例如PC时代、移动计算时代和互联网时代。随着虚拟化技术的日趋成熟，我们已从互联网时代的随时随地连接，前进到了虚拟化时代。

我们已经进入了虚拟化时代，未来的IT基础架构，大部分将是基于虚拟化的。

充分挖掘虚拟化时代这一新时代的全部潜能，正在成为IT系统的发展目标之一，但在这一目标之下，又会对数据管理产生什么样的影响？虚拟化技术、虚拟化的数据中心，又是如何深刻的改变着数据存储？在数据存储领域，存储虚拟化的出现，会对虚拟化环境下的数据管理产生哪些影响？又如何应对？

虚拟化数据中心对数据存储的挑战：I/O、管理、自动化、数据中心架构

虚拟化的收益显而易见，原有分散的系统被聚集起来，统一管理并充分利用硬件资源，因此，虚拟化技术首先在服务器系统上应用，数据中心内的服务器被快速的通过虚拟化进行整合，减少了资源浪费，并能够以庞大的资源池运营较大的业务系统，或快速建立、消除和迁移业务系统——在虚拟化的平台上。

存储虚拟化（Storage Virtualization）让数据从物理设备上进入虚拟空间，虚拟磁盘（Virtual Disks）可以加快配置磁盘、卷的速度，但正如图示，通过服务器虚拟化（Server Virtualization）少量的物理服务器被虚拟出大量的虚拟服务器（虚拟机，Virtual Machines），带来大量复杂的I/O需求。

但虚拟化并非没有问题——即使是只在服务器系统上进行虚拟化，服务器虚拟化通常会增加连接到每台物理服务器的存储环境的I/O资源需求。在虚拟化之前，大多数服务器在运行一个应用程序时，常伴有大量的处理和存储I/O资源分配。通过服务器虚拟化，我们将许多应用程序负载到一个主机上，并各自运行在自己的虚拟服务器上。我们将增加比过去乘以10倍或更多的潜在存储I/O¹。

同时，由于虚拟化资源池内所运行的业务种类增多，I/O 类型开始出现差异，且I/O资源是大量随机的，所有这些应用都独立的运行在共享物理主机的虚拟机上。应用程序很少会检查是否有其他应用正在占用存储资源，它将跨过虚拟化管理程序去获得所需要的带宽，而虚拟化管理程序需要调整这个应用到确定的端口运行并获得可靠的带宽。

接下来，管理和紧接而来的自动化成为难题，虚拟化系统的管理与传统的物理系统不同，我们无法利用在物理世界所积累的经验，去解决绝大多数虚拟世界所遇到的问题——仅虚拟化系统就包括有VMware、微软Hyper-V、Citrix虚拟化与Red Hat等虚拟化平台，每种独具特色，与物理世界统一于X86或RISC不同，拥有不同的管理和自动化适应性界面。

数据中心的架构也随之转变，我们会逐步发现，数据中心的核心开始由服务器——计算设备——转向I/O设施，其中包括存储系统和网络交换架构。当I/O设施成为数据中心的核心，数据中心的重点也就继而转向了管理I/O设施的智能数据管理平台，因为我们需要利用智能的、高效的数据管理平台管理存储着的静态的数据或是流动的在网络交换设备中的动态数据。

虚拟化的发展还有一个潜在问题，那就是“虚拟机蔓延”，为了临时业务应用所建立的虚拟机，以及应用之后被停止但长期未删除的虚拟机，将造成数据中心被大量的虚拟机所填满，也带来存储容量的极大浪费。为了应对这个问题，按照传统的方法只能够在初期采购时，购买远超当时需求的存储容量——更多的磁盘意味着更昂贵的价格，但谁都知道磁盘价格的下降速度正在不断加快——虚拟机的“蔓延”的问题，需要更好的、更智能的数据管理，具有极大的根据虚拟化要求而弹性应变的能力。

智能数据管理作为一种趋势的重要性被再度加强，我们需要智能数据管理来承载静态的或动态的数据，由于负责传输动态数据——有一种观点认为网络交换设备也是存储系统——的网络交换设备相对而言负责更为简单的过程，单个数据存在其上的时间较短，因此，重点也就落在了存储系统上，其必须要针对虚拟化的外部环境做出及时的响应。