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存储虚拟化与虚拟环境下的数据管理

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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。

2011年6月3日

关键字: 存储虚拟化 戴尔 数据管理

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什么是合格的虚拟化存储:自动化、简化管理、虚拟化管理程序与应用整合、利旧

如何评价虚拟化存储合不合格呢?根据性能还是别的什么?为什么我们会看到在高性能的存储系统加入数据中心之后,存储基础架构仍然会成为制约服务器虚拟环境发展的障碍——事实是,至今,许多IT专业人士还没有找到根本解决服务器虚拟化所带来的存储问题的解决办法。

存储系统的性能、容量和价格已经不再是制约存储系统应用的桎梏,在单位容量或单位性能上所需要花费的成本随着IT技术的发展已经越来越低,摩尔定律很好的诠释了这一切,但是,这些更大容量、更高性能、更便宜的存储仍然难以满足虚拟化对存储的需求。

按照虚拟化对I/O设施所提出的新需求,合格的虚拟化存储应具有以下特征:

1、 自动化:虚拟机的数量、I/O吞吐量、部署及迁移需求都是巨大的,虚拟化存储需要自动化的管理而非传统机械式的人工干预。

2、 简化管理:随着服务器虚拟化带来的虚拟机的增多,以及多种虚拟化平台互不兼容的问题,一个简单、易用的虚拟化存储部署、配置界面将极大地简化不同虚拟化平台接入存储系统的复杂性

3、 虚拟化管理程序与应用整合:应用不再基于物理设备,而转向虚拟设备,无法与应用整合,仍然以物理方式管理虚拟化架构的管理程序对于系统管理将是低效率的。

4、 利旧:虚拟化的重要性之一在于不同类型、不同年代的IT设施可以被很好的利用起来,虚拟化存储需要拥有非断代升级、对旧有设备的融会贯通的利用能力,而非“喜新厌旧”需要“替换”而非“整合”旧有的设备,造成IT投资的浪费。

5、 精简卷:自动精简配置将解决虚拟化“蔓延”的窘境,在虚拟机被停止进而删除后,回收空间,或在虚拟机激增时快速按需扩容。

 存储虚拟化与虚拟环境下的数据管理

以Compellent的高级精简配置*为例,数据被预先配置,随后根据需求扩充卷容量(如为不断膨胀的虚拟机),而一旦需求缩小,容量可以被回收(如虚拟机被删除后,之前所占用的容量可以被回收)。

该技术的理念是:在初始配置存储系统时,配置较少的实际容量,但为数据卷虚拟配置远超于此的容量,在数据量激增后,虚拟配置新的物理空间到卷中,满足用户需求;同时,当用户不需要部分容量后,可以将物理空间分配给其他的卷或应用程序。从而减少初期的容量购买,并避免容量浪费。

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