有奖讨论：寻找节省数据存储成本的有效措施！存储虚拟化、分布式文件系统、集群NAS

aaaaa5aa

1、面对数据猛增，如何有效区别重点数据？如何了解 数据占用着什么资源?如何监控存储设备状态？

这个问题我想最重要的就是要用到数据管理与数据挖掘技术（Data Mining），交互式地实现数据管理
与报表生成，从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式。像著名的统计分析,
数据挖掘产品SPSS。将这些最核心的数据是存放在最可靠的存储资源上并且做好相关备份，就当前的云
计算来说，并不是一个很好解决的问题，因为企业不可能把数据放在公共的存储空间，那样很不安全。
目前市面上还没有很好的监控存储设备状态软件，只能是各自做好适用于自身的监控软件。

2、你是否能做到在不中断业务的情况下，扩容或更新存储设备？如何做到？

从理论上来说，要做到在不中断业务的情况下，扩容或更新存储设备是容易的，而且很多厂家提供了全方
位的软件助你解决这些问题，比如：通过StorageFoundation，企业内部用户可以自由使用分散在不同
物理设备上的所有存储资源，而无需关心这些存储资源所处的物理位置、容量大小、设备类型和制造商如
何，这些都将从单一的逻辑视图中实现调配。此外，StorageFoundation能够在不离线的情况下，将数
据动态且透明地从一台设备迁移到另外一台设备。EMC存储设备也提出了相关解决方案。
但实际中很可会遇到有关问题，个人认为还是停应用比较稳妥，这样能保证数据的安全。

3、存储虚拟化（文件虚拟化）技术中，技术实现分为：内、带外两种实现方式，到底哪种方案更好？

根据控制和数据路径(拓扑结构)的不同，存储虚拟化分为对称(或叫带内in-band)与不对称(或叫带外
out-of-band)两种方式。这两种方式的主要区别在于存储网络中数据I/O与控制信息是否使用同一通道。
个人认为，带内虚拟化容易造成网络拥塞，降低了性能，同时容易产生瓶颈和单点实效，帮其在应用中
往往是冗余配置。还是带外的比较好一点。

[ 本帖最后由 aaaaa5aa 于 2009-7-11 13:50 编辑 ]

aaaaa5aa

原帖由 草上飞2008 于 2009-7-6 09:35 发表
前段时间讨论了数据备份省钱之道，现在，在2009系统架构师大会召开之前，我们再次展开“数据猛增，如何有效降低数据存储管理成本？”的主题讨论，欢迎大家积极参与。

    话题背景：在当前的经济危机下，企业 ...

1、包括SAN、NAS等多种实际存储环境中，你的方案部署、数据备份的时间成本如何？是否有节省时间的措施？

NAS实储将FC等区块型存储环境转变为以太网络上的资源这个是其很大的优势之一，但其鸡肋在于在与FC区块存储
之间进行高效，快速的通信。一个很巧的方法就是在Filer文件处理技术中加入FC区块存取功能，为每个LUN配置适
当的文件伺服系统容量，这样在与FC区块通信时不会消耗太大的时间，有效的提高了数据传输等服务。


　2、F5、博科等多种文件虚拟化(存储虚拟化)方案，你觉得哪个好？

个人还是比较倾向于F5公司的文件虚拟化(存储虚拟化)方案，感觉其的F实现虚拟化的途径多，而且很方便，特别是
目前F5公司还与VMware企业合作，很大程序上提高了其虚拟化技术。

  3、其他的成本节省措施

自动精简配置（thin provisioning）在节省空间上有了很大的优势，很多厂商都纷纷推出的该项技术，其最大的优
点就是能够动态的调配用户的空间，在原有的存储管理下，即使用户有临时的空间需求，哪怕只是一天、两天，也需
要去给整个系统添加容量，而这个时候，其它的用户也许还有许多的空闲空间。Thin provisioning技术在帮助用户
节约空间，并可以动态分配空间后，对于用户最大的好处其实是在于能够节省下很多用户用以购买那些并不需要的空
间所花费的预算，而更少的硬盘数，其实也帮助用户的存储系统更加绿色。

aaaaa5aa

原帖由 Lingsyser 于 2009-7-18 12:02 发表
还有一个牛文件系统不得不提，这就是GFS。在sourceforge上有opengfs，后来sistina被RH拿了之后，
sistina的看家技术GFS顺利成章的成为RH的solution了。……

不错，GFS全局文件系统在技术上的优势不言而喻，它解决了传统一些文件系统的缺点——占用存储空间、
造成数据不一致性的问题。GFS利用廉价普通电脑作为服务器，因此，他可以买很多很多机器来解决存储
容量问题。而至于数据不一致性，Google可能通过“时间戳”给用户提供最新的信息。本身自带的解决方
案也方便了大多数时候日常应用。

但GFS还有一个很大的缺憾，它只能运行在较新的SCSI控制器上，而不能在以前的产品上运行。这直接
导致很多公司企业都放弃用它。而且就其处理较大的块大小，即便是采取了晚分配策略，其缺点依然存
在，而且处理起来很不理想。