软件定义存储必备的5个软件工具

当考虑存储和管理公司的重要数据时,可靠性和可扩展性会成为衡量良好投资的最重要指标。软件定义存储(SDS)是实现这些功能的最有效和最经济的方式。通过软件定义,可以避免厂商锁定的缺陷,同时在各种硬件设备和平台上更轻松地部署数据存储和恢复计划。

选择SDS方案有助于列出对给定用例最有利的功能。下文将简要介绍“必备”的SDS功能,它们的用处以及为什么它们应该放在您的工具箱中。

1

多协议功能

涉及到管理应用程序工作流和用户数据的最常见共同点就是可迁移性。应用程序通常在一个环境中开发,在另一个环境中进行测试,并在第三个位置环境部署-数据在共享时最为强大。在存储领域,确保可迁移性的关键就是选择具有多协议功能的SDS系统。

多协议存储方案可以使用多种协议存储和访问数据,包括用于数据块的光纤通道和iSCSI,以及NFS或SMB文件系统。借助多协议功能,用户可以创建和扩展统一存储池,从而高效地支持数据和应用的混合。它还可以使企业把高性能缓存和经济高效的旋转磁盘结合起来,以提高性能,而无需迁移到全闪存阵列。

此外,所有类型的数据使用单个多协议SDS系统可以帮助实现新的高效数据工作流。例如,销售经理可以利用文件服务来保存最新报表,然后业务分析人员可以在Hadoop中访问它以便及时完成每周会议的报告,无需进行数据转换。

2

公有云集成

所有数据都遵循一个生命周期,“热”(hot)的业务关键数据在“冷却”(cool down)之前通常并没有被频繁的访问。如果不加以解决,生命周期通常会使得高性能阵列过度拥挤。这个问题早已存在,但SDS提供了新的解决方案。

通过寻找与云无缝集成的SDS存储解决方案,存储专业人员可以实施在本地和公共云存储之间移动“冷”文件的策略,同时继续根据统一策略管理数据。这种“云端化”功能有助于确保只有最重要的数据占用昂贵阵列的空间,同时提供无缝的可扩展性以满足日益增长的数据需求。

3

自动分层

云接入是实施分层存储策略的一种很好的方式,但手动地将数据定期移动到云和其他存储系统对于任何存储专业人员都是一项挑战。理想情况下,用户需要一种可以根据其使用情况和价值变化自动将数据提升或降级到正确的存储层的方案。

一个提供自动分层的SDS系统可以为用户因手动管理无休止流程的IT员工节省大量时间和精力。通过自动分层,用户可以根据数据的重要性设置参数来移动数据 - 自动模糊已达到特定时间的数据,或者在使用率降低时将数据从高性能阵列迁移到中间存储。

与多协议功能结合使用时,支持自动分层的SDS可以轻松将数据从高性能,昂贵的磁盘转移到更具成本效益的存储层。这有助于确保数据保持最佳存储状态,同时也不会给管理员造成负担。

4

Geo-Clustering

虽然自动分层可以帮助用户随着时间的推移提高性能和可扩展性,但一个有效的SDS还可以为用户提供空间上的可靠性和可扩展性。这一点至关重要,因为业务扩展通常意味着管理跨多个地理位置地分散地点的数据。Geo-Clustering可以跨不同位置部署存储,以提供区域级保护和灾难恢复。

假设你的公司在亚特兰大、纽约和洛杉矶都设有分支机构,Geo-clustering能够确保数据自动写入并同时在这些位置上可用。这个功能的优点在于它能够降低风险:任何一个分支如果发生数据丢失,该信息在所有其他分支中仍然可用,并且一旦问题被发现并解决,该信息就可以恢复。Geo-clustering更直接的涉及基于对象的存储系统,但它提供的保护也同样适用于文件存储。

Geo-clustering是指集群是可以看做单个系统的一组服务器,可实现负载平衡和高可用性。集群可以安装在同一个物理位置(基本群集),也可以分布在多个站点(地理分散的群集)中进行灾难恢复。

5

同步复制

大多数SDS方案将提供同步或异步复制,以便将数据复制到存储中。但是,当恢复点目标(RPO)需最低时,同步复制对主存储系统更具益处。

例如,此功能允许用户同时在两个系统或两个位置上写入数据。这两个数据实例彼此保持一致,并且为了确保版本的完整性,数据在完全写入之前不能被访问或使用。同步复制相较于异步复制的优点在于显著降低了RPO,RTO和灾难恢复策略,从而实现了无缝管理且对终端用户透明。

在评估SDS存储方案时,重要的首先是从与用户的业务优先级、应用程序集和用例最相关的功能开始,同时也要注重选择有利于全线的功能。功能如下:

  • 使用多种协议读取和写入数据以支持工作负载和工作流的混合
  • 与公共云集成,高效存储冷数据
  • 采用自动分层简化数据管理
  • 适应Geo-clustering,为您提供区域级数据保护
  • 提供复制选项以显着减少恢复目标和停机时间

正确的SDS解决方案可以显着提高存储效率、应用性能和业务连续性,同时消除传统存储硬件的锁定。

原文发布于微信公众号 - SDNLAB(SDNLAB)

原文发表时间:2018-05-11

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