現如今的數據量增長以大爆炸的速度迅猛增長。據調研顯示，2006年至2011年之間，全球范圍內的數字數據量呈指數級增長趨勢，已經從200艾字節增長到近2澤字節(10倍的增長)，而預計到2015年，可用數字數據將逾8澤字節。有近70%的雇員總數超過500名的企業均聲稱，他們正管理著超過100TB的數據，而有近40%的企業表示他們目前管理的總數據量超過了1PB。
即使如此，這些數據量與那些世界領先的公司所正在生產和管理著的驚人數據量相比較仍然是蒼白的，而這都要歸功于云計算、Web 2.0、高性能計算和大數據的出現。現如今的數據量是如此的驚人以至于傳統的數據中心如果沒有巨額投資迅速的升級到靈活的、可擴展的解決方案的話，正在變得過時。
數據分析的重要性
除了可擴展性的問題，企業還面臨一系列其他的挑戰，這包括對大量數據信息的組織、備份和恢復等。但也許其中最重要的挑戰是如何分析和關聯數據，來改善企業的決策和促進利潤的增長。數據分析是企業在模擬用戶行為方面進行的模型努力，以便改進生產，銷售和營銷決策，并避免用戶對企業產生消極的印象和發生其他欺詐活動。
通過數據整理，找出規律和趨勢，以采取相關的行動是至關重要的。那些成功進行數據分析的企業很可能在未來站在領先決策的制高點。
數據中心的演變
隨著數據量的飆升和企業試圖適應這一迫切需要分析如此海量數據的趨勢，數據中心被迫已經經歷了一系列的演變以應對不斷變化的需求。除了不斷調整數據中心的存儲容量來處理如此龐大的數據量之外，數據中心體系結構必須適應更快和更強大的數據分析需求。
要理解這一演變，探索一下數據中心從其最基本的根源發展到今天擁有巨大設施的歷史，以及在這一過程中所經歷的基本技術原理的變化是相當有用的。
最早版本的數據中心只不過是一臺電腦包含一個CPU、內存緩存和存儲的主機。彼時尚未有網絡的概念，所以數據中心的所有功能都包含在一個中心位置。
而隨著網絡被引入，將存儲元件從網絡上的計算組件進行分離變得普及。這較之與CPU捆綁在一起，可以讓專用的存儲的優勢得到充分的利用。
圖1 原始數據中心架構
然而，在過去十年，數據量的增加以及隨之導致的數據分析需求的相應的增加再次改變了典型的數據中心的結構。現有互連技術過于緩慢，無法適應實時(甚至相當快)的處理大批量的數據需求，以及分析信息相關應對措施的要求。大多數數據分析的請求需要幾周的時間來完成，屆時信息利用為時已晚。
為了解決互連性能較差的問題，數據中心解決方案開始提供將存儲捆綁到計算服務器。通過將計算和存儲之間的距離降低到接近零，使得企業獲得了立即訪問數據的能力，從而實現更快的分析和提高他們的業務決策能力。
圖2 存儲匯總與計算
然而，轉移到更為聚合的數據中心也帶來了相應的懲罰。新的服務器提供較少的靈活性、成本高、浪費了更多的存儲空間。當固態驅動器(SSD)存儲成為存儲技術的選擇時，其在計算和存儲之間提供更快的性能，維護聚合的數據中心的成本變得更加昂貴。
圖3 固態硬盤的存儲計算匯總
高速互連促使分解
由于諸如InfiniBand、RDMA和RoCE (RDMA聚合以太網)這樣的高速互連技術，使得數據的發送和接收速度高達56Gb/s，甚至100Gb/s的高速接收數據也成為可能。此外，幾乎沒有任何延遲，在這樣高的互連速度幾乎連小于1微秒的延遲也沒有。
由于互連的改善，使得數據中心分解再次成為現實。其現在可以在不影響性能的前提下將存儲移動，遠離計算。數據分析仍然可以接近實時的進行，因為存儲和計算之間的互聯速度足以支持這樣的要求。
數據中心分解的好處
數據中心分解存儲的優勢是顯著的。通過將存儲與計算分離，IT管理人員現在可以更靈活地升級、更換、或添加單個資源而不是整個系統。這也使IT管理人員能夠更好地規劃未來的發展，只在必要的時候增加存儲，然后更好的利用現有的存儲空間和預算控制。
此外，現在可以根據數據需要量身定做所使用的存儲器類型。雖然必須瞬間使用SSD存儲數據是有道理的，但也有很多不經常訪問的數據，為此， 用SSD存儲這些未充分利用的存儲數據會造成是不必要的昂貴成本。對于這樣的后端數據，其需要大量的容量，對于訪問速度要求不高，返回到采用速度較慢，但??便宜得多SAS或SATA存儲是有意義的。
圖4 高速互連使存儲分解與對性能零影響
利用高速互連技術，將存儲從計算服務器分解大大降低了數據中心總投資成本，提高了存儲的利用效率，增加了存儲棧的彈性，并允許數據中心以隨收隨付的模式規劃未來。
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本文標題：數據中心存儲的解體
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