软件定义存储的真实成本(2)
软件定义存储的真实成本(2)
时间: 11:19&&
作者:中国IDC圈
如今，软件定义的采用率正在不断增加，这使得(SDS)成为企业关注的焦点。采用(SDS)的主要驱动因素之一是节约成本。在理想情况下，通过降低资本支出，并大幅降低专有存储区域网络(SAN)和网络附属存储(NAS)的运营成本，(SDS)可降低存储成本。
然而，有些企业仍然怀疑：使用(SDS)可以节省开支吗?是的，这需要企业精明的投资。
传统存储与的价格
传统存储提供了软件和硬件包：存储硬件和内置的存储智能控制器。企业可以购买价格更低的网络存储，但这些设备难以大规模管理。企业还可以购买专用于可扩展性的价格更昂贵的存储系统，但可能会发现其扩展的成本比较高昂。
鉴于每年的数据增长率，存储的扩展是一个昂贵的问题。根据调研机构公司的预测，2020年，全球数据的复合年增长率将达到42%。谷歌首席经济学家Hal Varian表示：&从2000年到2003年，人们只创造了5泽字节的数据，而如今每两天就创造了这么多的数据。到2020年，这一数字预计将达到53泽字节。因此明确需要升级到(SDS)。&
与传统存储相比，(SDS)通过将硬件和软件解耦来实现存储虚拟化，使其能够在非专有商品硬件上运行。而采用价格低得多的商品硬件，既节省了前期成本，也意味着节约了长期成本。此外，可扩展性是(SDS)的一个主要优势，这意味着它可以提供更高的容量和更高的效率，从而在整个存储生命周期中提供成本优势。
软件定义的存储可能会降低成本，但这取决于许多因素。但无论如何，它提供了更多的灵活性。
(SDS)的总拥有成本
在现实世界中，无论企业使用何种类型的系统，计算存储的总运营成本(TCO)都是具有挑战性的。存储环境非常复杂，存储系统体系结构、软件功能、容量、可扩展性、媒质、管理时间、能源使用等各种各样的因素。
而在不同系统分层存储以及备份和复制大量数据也需要花费成本。无论企业拥有存储区域网络(SAN)、网络附属存储(NAS)、直连存储还是(SDS)，其中一些成本都不会有所改变。在确定(SDS)的成本时考虑这些要点。
启动成本比企业级存储区域网络(SAN)更低。无论企业购买传统存储还是(SDS)，都必须投资硬件、软件、网络、集成，以及人员培训。企业可以通过购买(SDS)软件和商品硬件节省成本，而不是采用昂贵的存储区域网络(SAN)或网络附属存储(NAS)，但是企业的硬件成本并不低，需要投资可提高性能和容量的企业级硬件。 服务和维护(SDS)成本。企业的(SDS)基础设施具有像任何存储系统一样的持续开支：应用程序接口、文件类型、网络、升级、扩展，以及故障排除。起初这些成本可能高于传统存储区域网络(SAN)，因为企业管理人员可能不熟悉管理软件定义的存储。但是，随着管理员对系统更加熟悉，管理成本会随着时间的推移而降低。雇用已经接受(SDS)安全培训的IT专业人员也会更容易。 硬件成本。随着存储网络的扩展，企业需要购买额外的节点和媒体，这需要花费一些时间。但是，使用动态(SDS)添加商品硬件比扩展昂贵的存储区域网络(SAN)系统成本要低得多，或者可以购买新的网络附属存储(NAS)系统，因为现有的网络附属存储(NAS)耗尽了容量。较小的(SDS)占用的空间和能源更少，不需要昂贵的维护，并且降低了存储基础设施的整体复杂性。 可用的存储容量。另一个总拥有成本(TCO)考虑因素是，即使采用企业级硬件，IT团队也可以采用商品存储硬件提供更多的存储容量。例如，一个22TB原始数据的新存储区域网络(SAN)的价格为6万美元。如果企业节省了这笔费用，并购买(SDS)和商品存储，企业能够以较低的成本获得高性能/高容量的存储节点。
典型的(SDS)成本情景
以下一个服务器虚拟化平台为例，以HDD硬盘为存储介质的22TB原始数据企业存储区域网络(SAN)的价格为6万美元。存储区域网络(SAN)供应商可能会在该价格中包含工程服务和培训，或者可能将其写入第一年的维护合同，第二年将大幅上涨。
如果企业决定采用软件定义存储(SDS)，就将购买软件定义存储(SDS)和商品硬件。可以花费6万美元购买22TB的存储区域网络(SAN)，企业可以购买固态硬盘和40TB高性能机械硬盘，其价格可以减少一半或更低。由于软件定义存储(SDS)软件可以让企业高效扩展，可能会随着时间的推移节省机房空间和电力成本。虽然企业在开始时会考虑更多的管理培训时间，但可以在第一年节省维护成本，并在软件定义存储(SDS)生命周期中节省费用。
软件定义存储(SDS)的使用案例
运行块、文件或对象的混合工作负载的能力可用于各种用例。
(责任编辑：梦飞科技)
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企业构建大数据平台的痛点、思路与解决路径
创建大数据平台，是个系统性的工程，并不像简简单单开发一款APP一样，需要深度了解当下以及未来的技术发展。曾几何时，组织多半会选择以增量方式实现大数据解决方案。而并非每个分析和报告需求、大型数据集或来自多个数据源的临时报告执行并行处理的项目，都对大数据解决方案有着重要需求。随着大数据技术的到来，企业会问自己：大数据是否是我的业务问题的正确解决方案，或者它是否为我提供了业务机会？大数据中是否隐藏着业务机会？CIO在考虑创建大数据平台往往遇到以下问题：● 如果我使用大数据技术，可能会获得何种洞察和业务价值？●&它是否可以扩充我 现有的数据仓库？●&我如何评估扩展当前环境或采用新解决方案的成本？●&对我现有的IT治理有何影响？●&我能否以增量方式实现大数据解决方案？● 我需要掌握哪些具体的技能来理解和分析构建和维护大数据解决方案的需求？●&我的现有企业数据能否用于提供业务洞察？●&来自各种来源的数据的复杂性在不断增长。●&大数据解决方案对我有帮助吗？●&维度可帮助评估大数据解决方案的可行性?　为了回答这些问题，本文提出了一种依据下图中所示的维度来评估大数据解决方案的可行性的结构化方法。图 1. 评估大数据解决方案的可行性时要考虑的维度对于每个维度，我们都给出了一些关键问题。依据业务上下文，为每个维度分配一个权重和优先级。评估会因业务案例和组织的不同而有所不同。一通过大数据技术获取何种业务价值？许多组织想知道，他们寻找的业务洞察能否通过大数据解决方案来解决。然而事实上，没有权威的指南能够用来定义可从大数据获取的洞察。具体场景需要由组织识别，而且这些场景在不断演变。在确定和识别在实现后会给企业带来重大价值的业务用例和场景的过程中，数据科学家起着至关重要的作用。数据科学家必须能够理解关键绩效指标，对数据应用统计算法和复杂算法来获得一个用例列表。用例行业和业务不同而有所不同。研究市场竞争对手的行动、发挥作用的市场力量，以及客户在寻找什么，会很有帮助。下表给出了来自各行各业的用例示例。潜在的客户正在社交网络和评论站点上生成大量新数据。在企业内，随着客户切换到在线渠道来执行业务和与公司交互，交易数据和 Web 日志与日俱增。二确定数据的优先级首先为企业内存在的数据创建一个清单，识别内部系统和应用程序中存在的数据以及从第三方传入的数据。如果业务问题可使用现有数据解决，那么有可能不需要使用来自外部来源的数据。这个时候，需考虑构建一个大数据解决方案的成本，并权衡它与带给业务部门的新洞察的价值。在有关现有客户的归档数据的上下文中分析此新数据时，业务人员将获得对新业务机会的洞察。主要满足以下条件，大数据可提供可行的解决方案：● 从数据中开发的洞察所生成的价值，值得在大数据解决方案中投入的资本成本●面向客户的场景可证明来自洞察的潜在价值评估通过大数据解决方案获取的业务价值时，企业还应考虑当前的环境是否可扩展并权衡此投资的成本。三我当前的环境能否扩展？询问以下问题，确定企业能否扩充现有的数据仓库平台？●当前的数据集是否非常大，是否达到了 TB 或 PB 数量级？●现有的仓库环境是否包含生成或获取的所有 数据的存储库？●是否有大量冷数据或人们很少接触的数据未分析，可以通过分析这些数据获得业务洞察？●您是否需要丢弃数据，因为无法存储或处理它？●您是否希望能够在复杂且大量的数据上执行数据探索？●您是否希望能够对非操作数据执行分析？●您是否有兴趣使用数据执行传统和新类型的分析？●您是否试图延迟对现有数据仓库的升级？●您是否在寻求途径降低执行分析的总体成本？如果任何这些问题的答案是 “是”，那么企业就可以探索扩充现有数据仓库环境的方式。四扩展企业当前的环境的成本是多少？扩展现有数据仓库平台或 IT 环境与实现大数据解决方案的成本和可行性取决于：●现有工具和技术●现有系统的可伸缩性●现有环境的处理能力●现有平台的存储能力●执行的治理和策略●现有 IT 应用程序的异构性●组织中存在的技术和业务技能它还依赖于将从新数据来源收集的数据量、业务用例的复杂性、处理的分析复杂性，以及获取数据和拥有恰当技能集的人员的成本。现有的资源池能否开发新的大数据技能，或者是否可从外部雇佣拥有稀缺技能的人员？值得注意的是，大数据举措会对其他正在实施的项目产生影响。从新的来源获取数据具有很高的成本。您首先应当识别系统和应用程序内部存在的数据，以及目前收到的第三方数据，这一点很重要。如果业务问题可以使用现有数据解决，那么有可能不需要使用来自外部来源的数据。在生成新工具和应用程序之前，请评估组织的应用程序组合。例如，一个普通的 Hadoop 平台可能无法满足您的需求，您可能必须购买专业的工具。或者相对而言，Hadoop 的商业版本对当前用例而言可能很昂贵，但可能需要用作长期投资来支持一个战略性的大数据平台。考虑大数据工具和技术需要的基础架构、硬件、软件和维护的成本。五对现有的 IT 治理有何影响？在决定是否实现一个大数据平台时，组织可能会查看新数据源和新的数据元素类型，而这些信息当前的所有权尚未明确定义。一些行业制度会约束组织获取和使用的数据。例如，在医疗行业，通过访问患者数据来从中获取洞察是否合法？类似的规则约束着所有行业。除了 IT 治理问题之外，组织的业务流程可能也需要重新定义和修改，让组织能够获取、存储和访问外部数据。还需考虑以下治理相关问题：●&安全性和隐私：为了与当地法规一致，解决方案可以访问哪些数据？可以存储哪些数据？哪些数据应在移动过程中加密？静止数据呢？谁可以查看原始数据和洞察？●&数据的标准化：是否有标准约束数据？数据是否具有专用的格式？是否有部分数据为非标准格式？●&数据可用的时段：数据在一个允许及时采取操作的时段是否可用？●&数据的所有权：谁拥有该数据？解决方案是否拥有适当的访问权和权限来使用数据？●&允许的用法：允许如何使用该数据？六企业能否增量地实现大数据解决方案？大数据解决方案可以采用增量方式实现。明确地定义业务问题的范围，并以可度量的方式设置预期的业务收入提升，这样做会很有帮助。对于基础业务案例，请仔细列出问题的范围和解决方案带来的预期收益。如果该范围太小，业务收益将无法实现，如果范围太大，获得资金和在恰当的期限内完成项目就会很有挑战性。在项目的第一次迭代中定义核心功能，以便能够轻松地赢得利益相关者的信任。七组织是否具备恰当技能的技术人员？需要特定的技能来理解和分析需求，并维护大数据解决方案。这些技能包括行业知识、领域专长，以及有关大数据工具和技术的技术知识。拥有建模、统计、分析和数学方面的专业经验的数据科学家，是任何大数据举措成功的关键。在实施一个新的大数据项目之前，确保已安排了合适的人员：●&是否获得利益相关者和其他愿意投资该项目的业务赞助者的支持？●&是否拥有熟悉该领域、能分析大量数据、而且能识别从数据生成有意义且有用的洞察的途径的数据科学家？1八是否拥有可用于获取业务洞察的现有数据？所有组织都拥有大量未用于获取业务洞察的数据。这些数据包括日志文件、错误文件和来自应用程序的操作数据。不要忽略此数据，它是宝贵信息的潜在来源。1. 数据复杂性是否在增长？查找数据复杂性增长的线索，尤其是在数据量、种类、速度和真实性方面。2. 数据量是否已增长？如果满足以下条件，企业可以考虑大数据解决方案：●&数据大小达到 PB 和 EB 级，而且在不久的将来，它们可能增长到 ZB 级别。●&这一数据量给使用传统方法（比如关系数据库引擎）存储、搜索、共享、分析和可视化数据带来的技术和经济挑战。●&数据处理目前可使用可用硬件上的大规模并行处理能力。3. 数据种类是否已增多？如果满足以下条件，各种各样的数据可能都需要大数据解决方案：●&数据内容和结构无法预期或预测。●&数据格式各不相同，包括结构化、半结构化和非结构化数据。●&用户和机器能够以任何格式生成数据，例如：Microsoft(R) Word 文件、Microsoft Excel(R) 电子表格、Microsoft PowerPoint 演示文稿、PDF 文件、社交媒体、Web 和软件日志、电子邮件、来自相机的照片和视频、信息感知的移动设备、空中感知技术、基因组和医疗记录。●&以前没有为了获得洞察而被挖掘的数据来源不断地在产生新的数据类型。●&领域实体在不同的上下文中具有不同的含义。4. 数据的速度是否已增长或改变？考虑您的数据是否：●&在快速更改，必须立即响应。●&拥有过多的传统技术和方法，它们不再足以实时处理传入的数据。5. 您的数据是否值得信赖？如果满足以下条件，那么请考虑使用大数据解决方案：●&数据的真实性或准确性未知。●&数据包含模糊不清的信息。●&不清楚数据是否完整。如果数据的量、种类、速度或真实性具有合理的复杂性，那么有可能会适合地采用大数据解决方案。对于更复杂的数据，需要评估与实现大数据解决方案关联的任何风险。对于不太复杂的数据，则应该评估传统的解决方案。九是否所有大数据都存在大数据问题？不是所有大数据情形都需要大数据解决方案，我们需在市场中寻找线索：竞争对手在做什么？哪些市场力量在发挥作用？客户想要什么？通过根据本文中的问题，确定大数据解决方案是否适合企业自身的业务情形和所需要的业务洞察。
喜欢该文的人也喜欢传统数据存储的成本、性能及复杂性如何平衡？
作者：王婷婷
分类 : 比特网
　　传统的策略已无法跟上企业迅猛增长的节奏，企业开源基础架构解决供应商 SUSE?发布的一项委托调研显示，70% 的 IT 企业正在重新审视传统的企业存储策略。
　　研究表明，由于现有解决方案在存储成本、性能、复杂性以及碎片等方面并不令人满意，大多数企业在过去的一年里均已改变存储方式和策略。其中多数企业把目光投向的存储解决方案，以此来满足自身需求。
　　60% 的企业表示，与企业其它方面的费用相比，存储费用越来越受到关注，绝大多数 (95%的) 企业表示会因扩展能力与效率方面的优势而考虑采用解决方案。63% 的企业表示，将在下一年开始采用软件定义的存储方式。
　　大多数调查对象目前采用盘+的混合型配置 (62%) 或 (61%)，其中多数企业面临下列普遍的难题：
　成本高：80% 的调查对象表示对的成本不满意，92% 的调查对象担心管理存储的成本会随着需求量的增长而升高。总体而言，平均 7% 的 IT 预算会被用于数据存储，各国都是如此。
　　担心性能：近四分之三 (73%) 的高级 IT 人员表示，现有存储解决方案的性能并不令人满意。92% 的 IT 人员担心存储解决方案会因数据增长而拖慢数字化转型的速度。
　　 复杂性与碎片日益增长：71% 的调查对象表示，存储系统非常复杂且碎片化情形严重。因此企业纷纷表示，在接下来的一年里，简化存储方式是。
　　SUSE 解决方案策略副总裁 Joseph George 指出：?/span&在当今的经济中，每一家企业基本上都是一家数据存储企业。他们需要对电子、分配超大视频文件，现在还开始存储数以拍字节 (Petabyte) 计的数据，这些数据由于记录保留政策和法规的要求通常需要存储数年之久。存储市场正处于发展的拐点，由于数据需求不断增长以及出现了扩展能力更强、成本更低的替代选择，人们正在重新评估传统的存储方式。所幸的是，开源社区源源不断地推出创新的解决方案，在成本和实施方面帮助企业减轻压力。这些调查结果表明，企业需要找出一种更加灵活、成本更低的方式来满足数据存储方面不断增长的需求。
　　SUSE 正在携手 Ceph 开源项目，共同打造智能、可扩展且极具性价比的存储技术。如需详细了解软件定义的企业存储解决方案，敬请访问& 。
[ 责任编辑：王婷婷 ]
比特网 15:58:47
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存储网络仍是限制 顶级数据中心六大痛点
　　第1页：存储在数据中心设施的挑战　　尽管软件定义数据中心和融合基础架构等技术快速进步，旨在简化数据中心，并改善整个数据中心的表现，但是对于目前的数据中心来说，仍有多个痛点需要解决。　　存储、网络带宽、成本和可扩展性都是顶级数据中心关注的焦点，下面我们来看一下这些方面的一些问题。　　存储在数据中心设施的问题　　提到数据中心，存储方面的挑战可以说是目前最大的痛点，随着大数据时代的来临，对数据中心的存储提出了更高的挑战，无论是存储容量、响应速度、稳定性方面都是对现在有的数据中心基础架构提出了新的挑战。数据中心存储　　数据中心的复杂性　　数据中心的复杂性我们很难想象，但如今移动计算正快速的发展，而数据中心很难跟上移动计算的步伐。IT商用功能发展如此之快，用户无法跟上并理解这些产品中的所有功能，或者如何使用它们。虽然很多供应商提供了相关知识的培训，但是根本没有时间来彻底了解数据中心的复杂性。　　数据中心的可扩展性　　可扩展性也是数据中心需要注意的地方，我们看一项技术，首先要看他有没有前途，如果其不能够有很好的扩展性，那么其在发展过程中必然会遇到各种问题。很可能导致IT项目想入混乱。　　第2页：数据中心的成本压力　　数据中心的成本压力　　少花钱多办事这是很多人都想的事情，而在数据中心方面，成本压力也是数据中心管理者另一大挑战。无论是从管理到投入，数据中心的管理者们都想投入最小而得到最大的回报。　　这意味着数据中心项目建设的商业方案要计算投资回报率，如何来说服利益相关人投入更多的资金，时数据中心的IT团队花费更少的钱办更多的事呢。一般情况下，数据中心的基础设备的成本较高，但可以尽量压力供应商、客户的价格来减轻数据中心的成本压力。　　数据中心的安全挑战　　安全方面仍然是很多数据中心的专业人士关注的地方，如IT消费化、移动设备和大数据增长的趋势都让人们更加注重数据中心的安全性。数据中心安全　　数据中心的管理人员需要提供不同类型的访问，基友来自移动终端，也有来自普通PC的访问，他们需要时刻保护好这些数据的安全，防止黑客利用这些新兴起的设备进行攻击，毕竟如今的数据在人看来更是价值的体现。　　数据中心对网络带宽的需求　　增加网络带宽是数据中心的一大痛点，IT主管表示，网络输入/输出（I/ O）是最关键的，同时IT主管面临的重大问题，在他们的数据中心设施管理延迟，减少占用空间，保持连续性和确保高可用性。网络带宽　　文章总结：令人惊讶的是，电源和冷却问题，IT可持续性或围绕碳排放的问题不属于IT主管的顶级数据中心的痛点。让我们持续关注数据中心的发展吧。
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