未来工作负载所需的智能数据存储类型

如今，提供一个灵活的数据中心基础设施以及智能数据的数据存储类型，其获得更快的速度或更大的规模更有意义。

当研究IT主管的存储需求时，人们经常遇到的一个主题是过渡到“现代”数据存储架构的愿望。通常情况下，当人们听到这个问题时，所想到的后续问题是“现代是什么意思？”以及“怎么知道什么时候到达那里？”

随着技术的快速发展，识别构成现代存储系统的数据存储类型可能不像以前那么容易。在此期间天，决定存储采购决策的两个参数通常是速度和规模。因此，根据组织的需要，简单升级到下一代存储控制器或采用进一步升级的光纤通道带宽可能并不够好。

在寻求速度以满足低延迟和高事务性工作负载的需要时，解决问题的答案通常落在固态存储上。最佳产品最终是全闪存阵列，混合阵列还是服务器端产品，这取决于特定的工作负载需求。当涉及到可扩展性的挑战时，基于文件或基于对象的横向扩展架构通常是答案。然而，提供基础架构灵活性和数据智能的存储架构更可能满足现代IT需求，而不仅仅是提供速度或规模的数据存储类型。

数据存储类型必须随工作负载增长

不同的工作负载具有不同的存储要求，并且随着这些工作负载的发展，存储也必须同样如此。最佳媒介或基础设施类型可能会在数据生命周期过程中发生变化。尽管存在这些基础架构变化，提供灵活性以呈现一致的数据访问的存储系统只是提供了更好地为产品定制工作负载的潜力，从而提供更多的价值。例如，外部公共云存储提供与本地存储不同的优点，但是保持公共存储和私有存储类型是隔离和限制当业务和工作负载需求改变时可以实现的好处。

通常，可以从持久数据管理层抽象基础存储基础设施的数据存储产品被称为软件定义存储。其最终结果可以是结合各种各样的数据存储类型的存储系统，诸如本地固态存储，商用硬件上机械硬盘，甚至磁带，以及多种类型的外部资源，并提供一致的数据可访问性水平。

显然难以预测特定工作负载10年以后甚至5年后的最佳存储介质类型。因此，提供灵活性以支持各种数据存储类型的存储软件层将转换为更大的价值，并且在为组织选择存储架构时应该是一个关键考虑因素。

供应商正在寻求灵活的基础设施的存储工具

为了追求基础设施的灵活性，多个已建立和新兴的存储提供商正在致力于创新。例如，基础设施灵活性是NetApp的混合云数据架构愿景及其集群ONTAP技术的核心宗旨。EMC公司正在讨论开发下一代数据库，它扩展了存储池，将公有云和远程办公资源包括在IsilonSDEdge和Isilon云池中。

同时，许多软件定义的存储提供商正在进入市场，存储软件完全从底层硬件抽象化。一些例子包括Hedvig及其分布式存储平台，以及Formation数据系统的Formation One动态存储平台。

新的存储类型提供实时数据分析

除了获得了基础设施的灵活性，集成数据智能的机会已经开始在行业中获得一些牵引力。最近，数据感知存储厂商Data Gravity公司和Qumulo公司已经开始发挥在存储设备级运行实时数据分析的优势。在Data Gravity公司的案例中，系统会在写入数据时监视数据，以帮助自动识别合规性逃脱或数据安全漏洞。在Qumulo公司的案例中，洞察力用于帮助实时识别和解决性能和可访问性问题。

当为现代数据中心设计存储系统时，提高速度和可扩展性是必须的，但只是方程的一部分。可以结合现在和未来的各种现场和非现场资源的数据存储类型的灵活性和智能性，以了解实时的数据也很快成为重要的考虑因素。

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