来势汹汹：浅谈存储领域的“大数据”效应

存储领域的“大数据”效应　　

在大数据时代，非结构化数据量的增长是用户必须要面对的难题之一。近几年，针对非结构化数据的存储系统也在不断地出现。例如统一存储、集群存储等，都将海量的非结构化数据的存储作为目标。这些存储产品在大数据时代中能否合乎需求呢？

首先，统一存储产品集中了SAN和NAS存储两种功能，分别面向关系型数据和非结构化数据。国内市场中，相比于NAS来说，SAN的发展速度和用户采用率一直都占据优势。但随着最近两年非结构化数据量的攀升，存取文件系统更加有利的NAS系统逐渐受到重视。可以看出，最近的两年中，主流的存储厂商 EMC、NetApp、IBM、HP、Dell都将统一存储作为了自己的推广重点。

针对统一存储，王丛表示，它也存在着一定的瓶颈。比如，在某个时段，非结构化数据猛增，此时，非结构化数据的存取会占据大部分的带宽，而结构化数据就无法享受到应有的带宽。在数据中心用户中，以数据库为主要内容的结构化数据往往又有很高的业务重要性。因此，王丛表示，对于大数据时代所要面临的海量非结构化数据而言，统一存储可能会存在瓶颈。

在Gartner首席分析师张瑾看来，大数据对于存储领域带来的最重要的影响就是从Scale-up向Scale-out的转变。传统的存储一般都是采用双控制器或者多控制器存储，当容量和性能进行扩展的时候，往往只能从后端增加磁盘数量，当磁盘数量增加到一定程度时，前端的控制器却无法随之扩展，这种架构必定会形成性能瓶颈。但何英华也提出了不同的观点，他说，对于用户而言，Scale-up和Scale-out两种架构也并不是完全冲突的，有时两者也有互补的时候，用户须根据自身的应用类型，才可以判断需要哪种架构的存储产品。

众所周知，SAN系统具有很高的性能，但由于数据块和网络需求的增长，SAN系统的扩容问题也逐渐凸显。NAS是公认的解决文件数据的最佳方案，但是NAS头的瓶颈问题却也无法满足大数据的需求。用王丛的话说，存储容量和控制器的处理能力不成线性增长，必然会导致性能瓶颈。王丛表示，在大数据时代之下，集群存储的市场空间将会扩大。

在谈及集群存储和传统存储区别的时候，业内人士通常会使用一个形象的例子去描述。传统的存储相当于旧的火车，在一个火车头的牵引下，若想提升存储容量，只能采取不断增加车厢数量，但是火车头的牵引能力也是有限的。而集群存储就类似于动车组，在增加容量的同时，性能也不会削减。通过将数据分布到集群中各个节点的方式，集群中的所有存储资源可以整合为前端的应用服务器进行服务，大大提高了磁盘的利用率。

目前，存储厂商在这方面的动作也显示了集群存储日渐受重视。例如，2010年，EMC通过收购Isilon公司，弥补了其在NAS产品线方面的空白，并且确定了其在Scale out NAS产品市场的领先地位。同时，戴尔在2010年也通过收购Exanet进入到了集群文件系统市场。IBM在同年4月份发布了新的集群文件系统 SONAS。HDS通过收购BlueArc也开始销售高端NAS产品。

国内产品像华赛的N8000也是一款集群存储产品。王丛表示：“集群存储市场正在逐渐走向成熟，而目前中国市场可以选择的集群存储产品还不是很多。对于以非结构化数据为主营业务的中小型企业来说，一款可以满足其基本需求的集群存储是其迫切之需。”通过硬件存储厂商的不断并购也可以发现，他们早已嗅到了大数据带来的无限商机，集群存储市场潜力巨大。

大数据除了可以带来集群存储方面的市场机会之外，何英华也阐述了另一层面的大数据影响。他表示，伴随着非结构化数据的增长，用户所关心的重点可能会逐渐向数据仓库、数据的挖掘、采集等方面倾斜。他说，在底层硬件存储和用户的应用之间，增加了另外一个操作系统层，该操作系统可以为用户的应用与存储提供一个无缝的连接。他认为，用户面临的挑战未来会倾向于在软件层面解决，底层的硬件存储需要对这些软件应用进行良好的支持。因此，NetApp也将重点放在了其Data ONTAP操作系统之上。何英华表示，Data ONTAP提供了丰富的API供用户自己开发并适应自身环境的产品，以便更好地管理其应用和存储产品。