数据管理的智能趋势（2）：如何实现高效的数据管理

作者：崔昊 - DOIT传媒执行总编，七年IT媒体从业经验，关注服务器、存储和信息化领域

数据广泛存在于企业的IT系统中，是企业发展的核心，一切的IT系统发展都有赖于数据，并服务于面向企业业务的数据管理需求。随着IT行业的发展以及企业对数据管理要求的不断进步，数据管理的“智能”趋势已经锐不可当，智能的数据管理正在成为所有企业所追求的共同发展目标。

本文是《数据管理的智能趋势》系列文章的第二篇，在本篇文章中，将为您介绍如何从新一代数据管理——智能数据管理——的角度，着眼高效的数据管理，利用创新技术提升存储经济性，并实现更高级的数据保护和恢复。同时，还将为您展现戴尔智能数据管理如何通过数据分层、归档与法规遵从优化数据存储，降低存储成本，并同时保证多代存储技术无缝扩展与系统整合。

而在下一篇文章中，我们将重点介绍存储虚拟化与虚拟化环境下的数据管理，帮助您了解如何解决虚拟化数据中心对数据存储的挑战，敬请期待。

通过上一篇文章《数据管理的智能趋势（1）：在数据世界迎接智能数据管理理念》，相信您已经了解了“智能数据管理”的定义与愿景，以及以戴尔为代表的供应商如何帮助企业用户实现智能的数据管理架构，甚至于，您已经开始筹划实现智能数据管理的计划——抛弃传统的数据管理理念，从机械的、复杂的数据管理模式，摒弃具有无法解决弊端的传统存储系统和数据管理模式，走向智能的数据管理——它将是虚拟化的、自动化的、整合的未来趋势。

作为您的实现智能数据管理计划的目的之一，高效的数据管理是您和戴尔共同关心的，企业用户希望提升数据管理和存储系统的效率，并获得高效的数据管理，而戴尔存储的发展目标，就是帮助企业用户“创建走向高效数据管理的存储优化之路”，但在此之前，我们还需要了解，到底什么样的数据管理，才能称得上“高效的数据管理”？高效的数据管理又有哪些基本要求并通过什么样的手段来完成？

高效数据管理的着眼点
对于企业运维人员来说，高效数据管理的一般理解意义是“在较短的时间完成最多的工作”，更多着眼于管理效率和管理的时间成本，但随着企业数据管理要求的不断革新，原有的传统概念已经落伍，无法满足用户对数据管理的真实需求，在智能数据管理的范畴内，高效数据管理被赋予了全新的含义。

高效数据管理的着眼点包括四个方面，分别是：经济节省、服务水平管理、业务敏捷及系统与业务相结合，只有同时从这四个方面入手，数据管理实现高效，换句话说，高效数据管理包括这四个不同层面，缺一不可。

无论是CIO、CFO还是CEO，经济节省一定是高效数据管理的基础，只有总拥有成本降低之下的效率提升才有实际意义，企业应考虑“效率/成本”比值，在有限的甚至是减少的成本下提高效率才是有意义的高效；其次，IT运维需要基本服务水平的保证（SLA），无法满足IT运维SLA的数据管理，即使效率再高，实现的也只是千疮百孔的IT运维；第三业务敏捷性和数据系统与业务相结合，意味着数据管理——在高效的基础上——能够为企业真实发生的业务，如创新开发、产品销售、客户管理、市场运维、企业管理等工作，提供发展动力与创新基础，高效的数据管理才能够被企业所认同。





综上所述，高效数据管理的理念已经并非传统的“效率”一元话题，而是综合包括以上几点的“经济性-服务水平-数据敏捷-服务业务”在内的四元架构，因此，我们需要从这个四元架构去考虑如何构建真正的高效数据管理。

利用虚拟化、应用整合、IP-SAN提升存储经济性

作为高效数据管理最基本的着眼点，我们必须明确一个概念：高成本的效率是无意义的，只有“效率/成本”比值合理的效率才是企业所期望和承担的起的，而对于成本来说，开放、实用和高性价比是其考量的基本标准。

如今提升存储经济性的方法最为基础的方法来自两个方面：一是进行整合，获得更高的系统利用率，间接提升数据管理的性价比；二是利用更加开放、实用且具有经济效益的数据管理-存储系统架构，直接降低数据管理的成本。

虚拟化技术是与应用整合密不可分的，利用虚拟化技术——包括服务器虚拟化和存储虚拟化——能够将不同的服务器和存储系统融合，形成计算池（Computing Pool）和存储池（Storage Pool），将计算与存储资源充分利用起来，更高的系统利用率，提升了单位成本的系统价值，直接提升了存储经济性。

通过虚拟化技术，应用与系统整合实现了更高的系统利用率，将计算资源与存储资源充分利用起来，据分析机构IDC的报告显示，通过进行虚拟化，企业的IT基础架构效率变得更高，而成本更低，且响应速度也更快。从2009年下半年开始，中国服务器虚拟化渗透率（即运行虚拟化软件的服务器占所有服务器出货量的比例）超过了10%，跨过了一个重要的里程碑1。存储虚拟化市场也进入了高速发展的阶段。

IP-SAN方面，随着以太网市场的快速发展，以及FC-SAN的成本居高不下，IP-SAN所拥有的高性能、低成本、易于部署的优势正在逐步显露，同时，已经有戴尔的工程师通过EqualLogic的实际情况及iSCSI协议的技术原理，证明了“iSCSI 作为 SAN 协议与 FC 或 FCoE 相比并非“低性能”或“低效率”。”2 IP-SAN的经济效益非常显著，这也让越来越多的客户选择了IP-SAN而非传统的FC-SAN。

从技术角度而言，IP-SAN有四点天然的成本优势，能够提高存储经济效益：1、由于TCP/IP协议的广泛利用，减少了聘请专业人员的需要，所以安装和维护成本较低，使用iSCSI创建SAN架构，企业总体拥有成本更低；2、由于减少了不同的网络和布线，使用常规以太网交换机而不必专用光纤通道交换机，很大程度提高了互操作性和成本；3、传播更为便捷，可以在全球IP网络上进行以太网传输，实际传播距离没有限制；4、速度已经提高到10Gbit，将可以和FC网络速率相媲美，甚至更快。

据IDC预计到2013年前，IP SAN存储硬件市场收入将以平均每年20.8%的速度增长，出货量的增长也将同时超过45.4%。IDC认为，未来IP SAN存储市场，以iSCSI和FCoE为主导，将会超过40％的市场份额3。

实现更高级的数据保护与恢复

作为保证服务水平协议的基础，企业需要实现更高级的数据保护与恢复，建立可以简单创建、高成本收益地存储和快速恢复的数据副本，避免数据丢失和灾难。这同样表现在两个方面，一是综合的业务连续性；二是高效的灾难恢复。

首先，综合的业务连续性意味着可靠的系统、在线可扩展的存储系统，企业必须采购在可靠性和可扩展性方面都具有业界领先水平的存储产品及管理套件，以戴尔EqualLogic和Compellent存储阵列为例，这两个系列的产品，不仅都基于完全冗余的架构，而且都能够实现在线的扩展能力，尤其是EqualLogic的部分产品，能够扩展到超过8个节点，同时每个节点都可以有自己特定的RAID，满足对不同的业务连续性需求的需要。
而Compellent拥有不影响业务的SAN扩展——没有“推倒重来”的升级——与EqualLogic一样，无需离线即可完成系统的扩展与升级。
最后，高效的灾难恢复是服务水平管理的最高要求，虽然我们无法预知灾难的发生，但灾难来临之后，我们应该有能力去实现数据的良好保护与系统的可用性恢复，因此，企业需要一些长期的、成本较低的数据保护方式，如基于虚拟磁带库技术的产品及基于对象存储技术的DX存储系统，这些产品通过MAID（Massive Arrays of Idle Disks）等技术实现了低成本的长期数据保护。

创新技术优化数据存储提供业务支持

业务的敏捷性是与系统与业务的紧密结合不可分割的，只有IT系统——数据管理与存储架构——与业务系统紧密结合，形成高可扩展及线性增长的关系，业务的敏捷性才能够依靠企业在IT层面上的投资实现良好的回报。

与之前几点不同的是，业务敏捷性的达成是个双向的工作，不仅要求数据管理利用其特性满足企业业务的需求，也需要企业业务在不断调整的过程中，动态的告知数据管理如何进行调整和变换，从而实现双向的互补——经济节省、服务水平管理的需求是自上而下的单向要求，而业务敏捷性的要求是业务与数据管理不断互动的过程。

于是，服务于敏捷业务的高效数据管理，需要不断地调整策略和结构，并根据业务不断变换这一特性，构建相应的存储架构。而除此以外，数据管理能否为自身减负，实现数据管理自身的“轻装上阵”，也是敏捷业务的基础。

因此，在高效数据管理理念中，业务敏捷性意味着不断调整和优化存储，

而目前像戴尔这样的供应商所提供的技术，产品及解决方案已经能够满足绝大部分的优化存储服务业务敏捷性的要求。

在数据管理中——包括硬件和软件——如戴尔的产品体系中就已经提供了自动数据分层、重复数据删除及面向法规遵从的归档能力，Compellent、EqualLogic、Exanet、Ocarina及DX对象存储，满足了企业业务根据数据重要性进行不同级别的存储系统分层、删除冗余的重复数据、提供可靠的法规遵从并将静态数据转移到较低成本的归档系统的工作。

以EqualLogic所提供的自动分层技术的实践为例，测试结果表明，在 TPC-C 基准环境中，在相同的应用反应时间里，EqualLogic PS6010XVS 阵列支持的并发用户数和每分钟完成 TPC-C 交易量比 EqualLogic PS6010XV 多 170%。相同的测试结果也表明，在 TPC-C 环境中，EqualLogic PS6010XVS 在保持读取和写入 IO 延迟低于或等于 20 毫秒的情况下，提供的 IOPS比 EqualLogic PS6010XV 多 360%，而这一切都有赖于EqualLogic的智能分层技术，同时，Compellent产品也拥有同样的自动分层能力。





但最重要的是，高效的数据管理体系一定是面向下一代、面向虚拟化的，上面已经说过，虚拟化的趋势无可避免，如果数据管理不能够面向下一代的虚拟存储，那么就无从谈起构建高效的数据管理，而无法面向虚拟化、面向下一代应用需求的数据管理架构-存储体系架构，也同样不可能时高效的架构。





Compellent与EqualLogic存储系统，在虚拟化方面的支持自然无须赘述，在体系结构方面，Compellent是采用“流动数据”（ Fluid Data ）架构的高级自动化分层技术的存储系统，而EqualLogic则不仅是横向扩展（Scale-Out）技术的开创者，更代表了IP-SAN的未来。
不过，在高效数据管理的体系结构下，软件和硬件的话题还有一个重要的组成部分，那就是是否能够长期的使用并获得不断的升级支持，而这一问题的重要性，越来越被企业用户所看重。

降低成本：多代保护应与存储技术整合

在选择数据管理体系架构的时候，什么才是最重要的？什么才是核心？或许你会认为上面提到的问题都能够排在答案列表中优先级的第一位，但实际情况是，越来越多的用户发现，系统的延续性——保护投资，尤其是断代保护投资——更为重要。

企业的数据自企业诞生开始就一直存在——无论你是否对他视而不见——业务在不断发展，数据也在不断增长，而IT系统，尤其是管理数据的数据管理体系架构会变的越来越重要，数据需要长期保存和不断的扩容存储系统，上面已经说过，对象存储等提供的归档能力可以长期的保存数据，但你是否考虑过当在线的数据变的越来越多，业务越来越繁忙，一切都必须运行在在线存储系统的时候，你会怎么办？

是的，你一定会扩展或升级、甚至是替换现有的存储系统，但你能否保证数据可以平滑迁移到新的存储系统上，而数据管理能力又能够轻松的在新的系统上实现？如果你需要花费大量的资金、物力和人力解决系统升级甚至是系统从此断代的问题，如何称得上高效存储？

这就像如果有一天，当新版本的纸钞——比如说人民币——印刷出来并让你转而使用新的纸钞的时候，你发现你在银行原有的存款——那些包括的数字组成的真金白银——以及你钱包里的人民币无法流通，无法与新版本的纸钞兑换，你会如何反应？

因此，高效数据管理的重要组成部分之一，就是多代保护应与存储技术整合，存储系统、数据管理体系能够实现多代保护，不断代、不浪费、能够利旧、能够平滑迁移。

于是，让我们以戴尔数据管理体系下的EqualLogic和Compellent来看看这个话题，我相信以此为例能够更好的说明如何才是标准的、可用的多代保护。首先必须说明的是，这两个产品家族都提供无缝的扩展，不需要断代升级，五年前购买的存储架构与如今的系统能够融合在一起，沟通统一的SAN存储区域网络，新系统可以不断加入到旧的体系中，甚至不需要手动——只需要静静等待自动过程的发生——数据便可以均匀分布和自动分层。





EqualLogic采用不影响业务的对等扩展架构，不再是推倒重来的断代升级，同时提供全套的软件，即使在扩展或升级时也没有附加的许可或隐藏成本；而Compellent不仅在一个SAN中支持FC、iSCSI 和 FCoE……并且适应新的协议而无需推倒重来，同时其提供永久的软件许可与架构扩展能力，同样SAN的扩展不会影响企业的业务。
因此，凭借两大产品线的出众能力，加上戴尔一直给予二进制可兼容设计的数据管理软件及管理工具，多代保护应与存储技术的整合成为可能，多代保护技术已经形成并深深植根于戴尔的主要存储系统中。

总结：高效数据管理不止是效率

综上所述，实现高效的数据管理并不仅仅意味着提高效率，它包括从成本经济性、服务水平管理、业务敏捷性等方面对数据管理所进行的要求和改变，高效数据存储的概念早已经超越传统的效率话题，成为数据存储的基础需求，并作为智能数据管理的重要组成部分，担当起最基础的重担——智能数据管理首先应当是高效的数据管理。

在本系列的下一篇文章《数据管理的智能趋势（3）：存储虚拟化与虚拟环境下的数据管理》中，您将了解到，在虚拟化成为必然发展方向的态势下，如何在虚拟化的环境里，实现智能数据管理，以及存储虚拟化是如何帮助数据管理变得更加智能的。

相关资料：

1 IDC中国服务器虚拟化市场季度跟踪报告（2010年第二季度），IDC，2010年

2 《iSCSI、FCoE和FC的性能比较》 ，Ujjwal Rajbhandari ，2011年

http://zh.community.dell.com/techcenter/b/weblog/archive/2011/01/11/comparing-performance-between-iscsi-fcoe-and-fc.aspx
3 《IDC分析师观点：IP SAN -- 中国存储市场的新兴力量》 ， IDC分析师李子奇，2009年

4 《使用戴尔EqualLogic存储器自动分层技术，提高OLTP数据库应用性能》 戴尔市场高级技术经理Chhandomay Mandal，2011年

http://zh.community.dell.com/techcenter/b/weblog/archive/2011/04/20/improving-oltp-database-application-performance-with-equallogic-automatic-tiering.aspx
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