开启智慧存储之旅

日期:2017-5-3作者:Mike Matchett

【TechTarget中国原创】

本文选自2017年4月刊《存储经理人》:闪存、云位列Top数据存储选项

如果以数年前眼光来衡量,今天的企业能调用的数据量足以让目瞪口呆。然而,为了获取有更多竞争优势的洞察、深度优化业务流程、制定更强大战略决策,企业收集和挖掘更多数据的竞赛还在愈演愈烈。由于有了各种数据密集型功能支持,原本主要侧重于业务交易的传统企业业务应用程序正在快速向高级大数据分析转型,以协助组织实现更智能(即使是人为的)的增长。

为了配合IT部门跟上潮流和利用当前能内嵌运营分析的数据密集型业务应用,数据中心的基础设施也在迅速升级。内存计算、大容量的服务器端闪存、软件定义的资源以及横向扩展平台,这些最近增长迅速的领域正在重塑今天的数据中心。值得一提的是,我们看到,在数据中心内被一直认为顽固和革新缓慢的存储基础设施正在产生比以往任何时候更快的改变。你甚至可能会说,我们正在眼睁睁看着智能存储的出现。

新一代的存储产品充分继承了最新硅技术的优点,增加了内置的分析功能,嵌入混合云分层或(通常也会)与核心数据处理设施融合。也许存储系统近期最大的改变并不在于硬件或算法升级,而在于如何才能对存储实现最佳的管理。

长期以来,为了管好每一种存储设施,IT企业别无选择,必须部署和学会使用每个存储供应商的专用存储管理工具。对于存储实例的部署、集成,以及对于复杂的、一次性的供应商专用管理工具的支持,都会浪费大量的时间。但随着业务数据相关的管理数据的猛烈增长,仅仅只是管理一套指标数据库的小目标都会成为巨大的挑战。此外,伴随类似物联网的潮流推进,一切东西都可能附带持续产生数据的传感器,关键系统的元数据本身都会变得更海量和实时。

为了获得预期的回报,你可能需要在数据技术方面投入巨资。

“Call Home”存储分析服务

首先,我完全赞成使用DIY的方式实现特殊分析功能和业务流程的集成,以及利用API来创建自定义小部件或报告。我已经见过太多企业定制开发自己的内部存储管理工具,只要这些企业购买了四个老牌的管理平台之一(即BMC、CA、HPE和IBM),最终就会陷入昂贵和繁重的支持和升级。在这个流行云端软件即服务(SaaS)业务应用程序的时代,我们可以有充足的理由把繁重的IT管理任务外包给远程专家服务提供商。

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Mike Matchett is a senior analyst and consultant at Taneja Group.

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本文选自2017年4月刊《存储经理人》:闪存、云位列Top数据存储选项

如果以数年前眼光来衡量,今天的企业能调用的数据量足以让目瞪口呆。然而,为了获取有更多竞争优势的洞察、深度优化业务流程、制定更强大战略决策,企业收集和挖掘更多数据的竞赛还在愈演愈烈。由于有了各种数据密集型功能支持,原本主要侧重于业务交易的传统企业业务应用程序正在快速向高级大数据分析转型,以协助组织实现更智能(即使是人为的)的增长。

为了配合IT部门跟上潮流和利用当前能内嵌运营分析的数据密集型业务应用,数据中心的基础设施也在迅速升级。内存计算、大容量的服务器端闪存、软件定义的资源以及横向扩展平台,这些最近增长迅速的领域正在重塑今天的数据中心。值得一提的是,我们看到,在数据中心内被一直认为顽固和革新缓慢的存储基础设施正在产生比以往任何时候更快的改变。你甚至可能会说,我们正在眼睁睁看着智能存储的出现。

新一代的存储产品充分继承了最新硅技术的优点,增加了内置的分析功能,嵌入混合云分层或(通常也会)与核心数据处理设施融合。也许存储系统近期最大的改变并不在于硬件或算法升级,而在于如何才能对存储实现最佳的管理。

长期以来,为了管好每一种存储设施,IT企业别无选择,必须部署和学会使用每个存储供应商的专用存储管理工具。对于存储实例的部署、集成,以及对于复杂的、一次性的供应商专用管理工具的支持,都会浪费大量的时间。但随着业务数据相关的管理数据的猛烈增长,仅仅只是管理一套指标数据库的小目标都会成为巨大的挑战。此外,伴随类似物联网的潮流推进,一切东西都可能附带持续产生数据的传感器,关键系统的元数据本身都会变得更海量和实时。

为了获得预期的回报,你可能需要在数据技术方面投入巨资。

“Call Home”存储分析服务

首先,我完全赞成使用DIY的方式实现特殊分析功能和业务流程的集成,以及利用API来创建自定义小部件或报告。我已经见过太多企业定制开发自己的内部存储管理工具,只要这些企业购买了四个老牌的管理平台之一(即BMC、CA、HPE和IBM),最终就会陷入昂贵和繁重的支持和升级。在这个流行云端软件即服务(SaaS)业务应用程序的时代,我们可以有充足的理由把繁重的IT管理任务外包给远程专家服务提供商。

Netapp在很多年前开始提供“Call Home”(存储错误警报监控服务)高级供应商支持服务功能,从而将大尺度上的远程存储管理变成现实。来自本地阵列设施的日志和事件文件每天都会被打包汇总后传回“在云端的”供应商大数据资料库系统。专家们随后就会使用大数据分析工具分析客户传来的所有数据(例如Cassandra、HBase和Spark),从最终用户的各种部署案例池中学习和提升。

这样一来,阵列供应商可以基于已有的大数据向任何组织提供有价值的故障防范咨询和建议,而这些组织不可能靠自己得出结论。在这个SaaS模型下, IT部门不再需要维护自己的历史数据库,只需操作一个大数据分析平台或查找数据技术资源并执行分析。供应商还可以深入分析最终用户的常见操作行为,研究具体功能的使用情况并发现市场和销售机遇。

虽然似乎今天的每家存储供应商都在提供故障预警支持服务,你仍然很容易找到他们的区别。有些供应商注重更密集粒度的客户使用率数据,甚至会产生接近实时的监控数据流。有些供应商致力于提供更优化的可视化和报告。还有些供应商会对收集到的数据进行汇总和价值挖掘,训练机器学习和建立模型,向用户提供更明智的操作建议回馈。

HPE最近宣布收购Nimble,后者对其InfoSight服务产品服务的愿景宣传中提到,通过自动化的修复机制防止服务中断和停机,解决这类被界定为首要和次要的支持问题并不是产品的全部,他们的服务还会利用历史汇总数据库进行统计比较,对未来的容量和性能发展作出准确预测。

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对于密集IT管理数据的管理和价值挖掘并不是IT部门遇到的唯一的新挑战。大趋势已经转向聚合,将从前烟囱式堆砌的IT基础设施进行堆栈折叠,成为更致密的成品(例如超融合设备、混合云平台、大数据集群),这也要求管理员们能更好地掌握应用程序消耗的存储的真实用量和成本——计入一切IT资源后的总拥有成本。幸运的是,许多可以关联多种节点的智能存储集成服务正在涌现,这些服务既能处理固定的数据,也能直接感知产生数据的应用程序。

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