数据管理的智能趋势：面向未来的数据管理

数据开始流动 系统升级加快步伐

在分层存储技术成熟以前，数据被静态的存储在一成不变的介质中，只有等到确认一份数据不再被使用，或是不再被经常使用，数据才会随着归档软件对归档服务器的巨大资源占用，被归档到更为低成本的磁盘或是磁带上面。数据的静止造成了存储系统的巨大浪费。

随着Compellent为首的自动分层存储技术的成熟，以及由EqualLogic、Compellent等存储系统所带来的横向扩展架构——同代甚至是多代之间的存储系统能够形成一个统一的存储池——数据开始在不同的介质、不同存储节点之间流动，加之磁盘备份存储系统开始取代磁带成为备份的高效替代系统，数据的流动比以往任何时间更加流畅。

如果你的数据还停留在主存储系统上，或是停留在昂贵的在线磁盘上，高昂的成本和低效率的存储系统会让你迫切提高他们的效率和性价比，尤其是在虚拟化时代来临之后，不仅数据动态变化，虚拟的服务器——虚拟机的建立、运营、停止并继而消亡的过程来的比以往任何时候都要快。一份数据可能今天还是重要的案头资料，明天可能就会成为需要“暂存”到低成本系统甚至是进行归档的对象。

因此，自动分层存储和横向扩展必须成为未来存储系统的目标，而数据管理架构，也应该能够智能的识别出至少三个方面：1、哪些介质是高效的，哪些介质是低成本的，SAS磁盘、SATA磁盘或是SSD能否被识别出来；2、哪些数据需要被及时的备份、归档，哪些数据需要被精简（重复数据删除）；3、哪些系统节点是新的性能更好的节点，而哪些又是可能被用来进行较低相应需求的应用的数据的承载。

如果你的数据管理架构，无法实现这样的智能数据管理，那么，不仅是你的存储系统，你的数据中心、IT架构，都Out了！

进入大数据时代 进入云计算时代

大数据（Big Data）与云计算的势头已经难以抵挡，大数据问题的出现，主要是我们现在所面临一个新的数据量级的来临：企业数据从TB到PB，个人数据从GB到TB——我们对解决大数据问题的诉求来自于三点：1、生成数据的设备的增加，个人数字设备、企业计算系统产生的数据量远远超过10年前， CommVault的徐永兴说2011年产生的数据量是1996年的180倍；2、文件（非结构化数据）本身的大小发生变化，从600MB的RMVB到了30GB的蓝光1080P视频；3、企业数据量增加，造成的数据库庞大。

而云计算随着这一轮浪潮的浮华褪去，也正在显示其作为业界发展趋势的真实本质——不论云计算是否是一种新的计算形态——比如有些人认为其不过是分布式计算和按需付费的结合——单就我们希望云计算所达成的目标：跨地域、高可靠、按需付费、所见即所得、快速部署等等这些都是过去二十年IT行业所追寻的。现在我们可以说，云计算将是新的IT生态，当然，云计算正面临着大数据和混合云需求的考验。

自然而然，云计算和大数据将是未来的数据管理的一大挑战，对于云计算，在之前的文章中我们已经谈过以太网存储（IP SAN）、横向扩展、自动分层、重复数据删除以及无缝扩展的意义，但对于大数据而言，我们同样需要解决办法——与大多数宣传所谈的不同——我认为大数据不仅存在于大型企业，同样存在于中小型企业中，由于大数据可能是单体文件（非结构化数据）的庞大，也可能是来自于数据仓库等应用的结构化大数据集的庞大。

非结构化数据是大数据的重要组成部分，这是因为许多非结构化数据，都是大文件，比如视频、动画等等

对于大数据集来说，横向扩展能够解决所需而变，容量和性能线性增加的需求，但对于大文件，传统的SAN存储却有些力不从心。因此，需要强大的文件存储系统解决方案——前不久我采访了戴尔全球中小企业企业产品管理总监安东尼•朱利奥（Antonio Julio），吃惊的发现，在收购Exanet之后，戴尔已经将其高性能、集群式的文件系统技术整合为戴尔可扩展文件系统（DSFS，Dell Scalable File System），并于2011年4月份推出了PowerVault NX3500，在最初的版本其单个文件系统的最大容量即可达192TB，单个文件也能够支持到4TB。

如果你觉得还不够，觉得面向未来需要更多的存储容量，更大的单一命名空间，一个不小心透露的消息能够让你明白面向未来的数据管理——大数据环境——其实并不难以满足：据DOIT论坛（http://bbs.doit.com.cn）上网友透露，戴尔马上会在EqualLogic平台上推出扩展到32个节点的集群NAS方案FS7500。同样来自于Exanet成熟的集群技术。

对象存储系统适合存储许多大文件，尤其是医疗影像等

除了传统的文件存储系统，对象存储技术也成为应对大数据的“能工巧匠”：对象存储技术非常适用于PB级存储应用，尤其是视频和影像对象的存储——许多对象存储系统被用在医疗影像领域——对象存储可以完成文件系统存储所无法完成的工作。它可以用来储存大量非结构化数据，而那正是当今世界上需要储存的大多数数据。