Gartner：软件定义存储报告｜「云头条」

市场呈现群雄逐鹿的一派景象，没有明显的领导者。

Gartner公司已发布了一份值得关注的报告：《软件定义存储：公司高层之所见》（https://www.gartner.com/imagesrv/media-products/pdf/datacore/datacore-1-341M4XT.pdf），副标题为：敏捷、经济高效的数据基础设施适应如今的商业环境。

软件定义存储的五大使用场合和优点

基础设施及运维（I&O）领导人期望提高存储解决方案的灵活性，并降低成本，软件定义存储（SDS）为他们提供了潜在的优点。本文着重介绍了SDS几种常见的使用场合，并概述了优点、局限性和厂商格局。

主要的研究结果

• 基础设施及运维领导人在寻求这类SDS产品：有望提供更好的总体拥有成本、效率和可扩展性，以应对数据迅猛增长的需求，并且得益于来自硬件厂商和软件厂商的创新。

• SDS市场仍然呈现群雄逐鹿的景象，没有明显的市场领导者。

• 尽管SDS具有可编程性和自动化方面的优点，但是它被认为在总体成熟性方面不如软件定义计算和网络。

建议

• 弄清楚本研究报告中描述的SDS使用场合哪些与贵公司的业务目标和当前挑战相一致，并制定一项计划，评估适合这些使用场合的产品。比较每种软件定义存储产品的功能，选择的产品要适合相应的使用场合，同时明白任何目前的局限性。

• 实施的SDS解决方案应该让你能够将软件与硬件分离开来、降低总体拥有成本，并且提高数据移动性。

设计的SDS架构让存储能够成为软件定义数据中心自动化和编排框架的一部分，而不是成为一种孤立的平台。

战略性规划方面的假设

• 到2019年，50%的现有存储阵列产品还会有“纯软件”版本，比今天的15%明显增多。

• 到2019年，安装在企业数据中心的全球存储阵列容量中约30%将与基于x86硬件系统的SDS或超融合集成系统架构一起部署，比今天的不到5%明显增多。

• 到2020年，70%的存储配置和管理功能将集成到基础设施平台中，比今天的10%显著增多。

报告分析

SDS有望将现代的存储和数据服务作为软件定义功能来交付，可充分利用现有的基础设施，或推出商品化平台，提高存储经济效益，另外提供数据移动性（包括云集成）。

Gartner通过询问客户、活动/大会上的讨论以及搜索，发现SDS备受关注。据2015年12月Gartner数据中心大会存储调查的结果显示，48%的存储领导人在积极比较或试用SDS解决方案（参阅附录）。

Gartner认为SDS提供这些功能：

• 它能够动态抽取来自物理或虚拟设备及/或服务的存储功能――独立于存储位置或类别，提供更高的敏捷性、确保服务质量，同时优化成本。

• 它以软件的形式可供使用或许可，不需要从同一家厂商购买硬件或专有硬件。一些厂商可以将SDS包装成预先集成的硬件解决方案，加快交付速度。

• 它拥有下列主要特性中的一个或几个：抽取、测量、可编程性、自动化、移动性、策略管理及编排。

软件定义存储解决方案可以分成这两类（见图1）：

• 基础设施SDS创建并提供取代或增强传统存储阵列的数据中心服务。目的常常在于让存储系统可以部署到成本较低、基于行业标准的硬件上，以此改善资本支出（capex）。

  比如说，基础设施SDS产品让企业可以将存储即软件套件部署到x86服务器硬件上，将它转变成可由文件协议、数据块协议或对象存储协议来访问的存储系统。

• 管理SDS与现有的存储系统联系，提供更强的存储服务敏捷性。管理SDS产品能够对存储资源实现抽取、移动性、虚拟化、存储资源管理（SRM）及I/O优化。目的常常在于减少对管理工作量的需求，以此改善运营支出（opex）。

  比如说，管理SDS产品让企业可以部署软件，以便管理/虚拟化/配置/优化多个存储阵列，并在存储层和云之间移动数据。

图1：SDS类别

上述几个类别适用于大多数解决方案，但并非适用于所有的解决方案。有些SDS产品在上述两个类别之间会有重叠。（来源：Gartner，2016年4月）

基础设施SDS的使用场合

第一种使用场合：通过按需扩展性和充分利用商品化硬件资源，降低存储平台的总体拥有成本。

适用性

• 例子1：大型IT业务部门期望降低成本资本支出。

• 例子2：针对非结构化数据的存储解决方案，数据增长迅速。

• 例子3：开发运维场景：需要常见的数据服务和数据移动性，另外消除专有硬件。

• 例子4：基础设施及运维领导人把IT作为一种核心专长和业务差异化优势，他们愿意投入于新技能、培训和交付模式方面可能出现的变化。

优点

• 成本：基础设施SDS不需要价格高昂的专有存储硬件。基础设施及运维领导人将把存储软件部署在基于行业标准的服务器硬件上，并降低存储升级和维护成本带来的运营支出。

• 创新：基于行业标准的硬件能够迅速充分利用最新的服务器硬件创新，比如新的处理器芯片、固态硬盘（SSD）和普通硬盘（HDD）技术。

• 可用性：一些SDS解决方案提供分布式向外扩展方案：冗余性实施在软件层。

• 性能：SDS能够通过添加节点或通过需要时升级现有的硬件服务器，增添和扩展性能及/或容量，而不是预先购买整体式设计的系统。

• 灵活性：硬件平台缓解了厂商锁定、增强了互操作性，很容易由IT团队来扩展和升级。

• 敏捷性：存储配置和管理更容易集成到标准数据中心自动化和管理工具中。

局限性

• 集成：需要积极接受SDS与商品化服务器的集成，作为一门新的学科，需要与OEM/ODM提供商一同确保互操作性。

• 性能：SDS性能将基于硬件优化以及软硬件资源的合理配置，需要定期监控、测量和优化。

• 成本：需要密切关注SDS成本，确保总体解决方案不仅可以降低采购成本，还由于增强了IT责任，总体上降低总体拥有成本。

代表性厂商和产品：Atlantis USX；DataCore超融合虚拟SAN；EMC ScaleIO；Formation Data Systems FormationOne；HPE StoreVirtual VSA；Hedvig分布式存储系统；IBM Spectrum Accelerate；Maxta MxSP；Nexenta NexentaStor Nexenta Edge；Red Hat Ceph；Red Hat Gluster；Scality Ring；StarWind Virtual SAN Free；SwiftStack；Veritas InfoScale；VMware虚拟SAN。

第二种使用场合：通过优化和合并存储I/O，提升性能

适用性

• 例子1：IT业务部门和基础设施及运维领导人期望提升之前部署的IT资产的性能、存储效率和利用率。

• 例子2：基础设施及运维领导人、应用程序和服务器管理员期望优化应用程序和工作负载的性能，并且实现服务质量和负载均衡。

优点

• 成本：I/O优化产品可以在不干扰正常运行的情况下提升虚拟机或物理主机的性能，无需升级硬件。

• 效率：I/O优化软件将缓解常常困扰密集型虚拟机环境的“I/O搅拌机”（见说明1）问题，提高密度。

• 性能：在更靠近应用程序和计算资源的地方添加存储功能可缩短事务时间、提高可持续I/O。

局限性

• 灵活性：由于在数据路径引入了额外的软件层和任何所需的主机代理，这种SDS解决方案可能会增添复杂性。  

• 成本：可重复手动任务的自动化将提高IT生产力，以此降低存储的总体拥有成本。

代表性厂商和产品：Condusiv V-locity；Infinio Accelerator；ioFABRIC Vicinity；PernixData FVP；SanDisk ioTurbine； SanDisk FlashSoft。

管理SDS的使用场合

第三种使用场合：改善存储资源的配置和自动化

适用性

• 例子1：IT业务部门期望简化为软件定义数据中心（SDDC）配置预先定义的存储服务类别。

• 例子2：基础设施及运维领导人如今在管理异构存储资源，或者计划在不远的将来管理这种资源。

• 例子3：基础设施及运维领导人期望通过存储抽取，延长旧阵列的使用寿命。

优点

• 成本：可重复手动任务的自动化可提升IT生产力，从而降低存储的总体拥有成本。

• 可靠性：减少了人为错误，尽量降低了风险。

• 敏捷性：可灵活地将存储作为服务来提供，将权力授予最终用户。

局限性

• 创新：一些产品面临陡峭的学习曲线才能够定制，以满足企业要求，可能需要与开发运维团队互动。

• 集成：产品可能需要与其余SDDC工具集成起来。

• 灵活性：需要为新的存储解决方案和SDS制作并维护一个兼容性支持矩阵。

代表性厂商和产品：EMC ViPR Controller；IBM Spectrum Control。

第四种使用场合：异构存储阵列稳健的利用率、管理和生命周期

适用性

• 例子1：IT业务部门和基础设施及领导人力求延长之前部署的多厂商资产的使用帮助。

• 例子2：基础设施及运维领导人、应用程序和服务器管理员期望优化应用程序和工作负载的容量、性能和移动性。

优点

• 成本：经过改善的资产管理将延长遗留部署系统的使用寿命，可能还可以在现有存储解决方案上面添加新的数据服务，以此遏制成本。

• 效率：抽取和聚合存储容量可以用更少量的可用存储资源，满足更广泛的存储请求，以此提高利用率。

• 性能：聚合不同的存储资源可改善总体I/O。

局限性

• 灵活性：一些SDS虚拟化工具可能带来了另外的厂商锁定。

• 效率：一些可能只使用一小部分的SDS工具功能，因而使SDS产品的实际成本成为购买之前需要考虑的重要因素。

代表性厂商和产品：DataCore SANsymphony；FalconStor FreeStor；日立存储虚拟化操作系统；IBM Spectrum Virtualize；NetApp FlexArray；Primary Data DataSphere。

第五种使用场合：存储与更广泛的基础设施软件管理紧密配合

适用性

• 例子1：IT部门力求实现标准的SDDC及/或自动化程度更高的数据中心。存储基础设施被当作数据中心平台的一部分，需要通过SDS集成来交付和控制。

• 例子2：适用于非常成熟的数据中心；在这种环境下，业务要求得到充分了解，组织成熟度很高，拥有广泛的跨领域技能，以构建这类解决方案：顾及众多业务要求，同时满足实施方面多个不同的取舍。

优点

• 成本：减少过度配置的需要，提供了更迅速地满足存储容量和可用性要求这一能力，因而提高了资源利用率，只需要较少的硬性分配的物理资源及/或管理开销。

• 敏捷性：如今，存储常常不透明，与IT的其他领域脱离开来。存储是有状态的，因而具有数据重力（data gravity），这就需要花时间来移动数据。因此，能够让存储与IT的其他方面更配合、因而与业务需求更配合，意味着提高了满足业务需求的总体IT能力和速度。

局限性

• 集成：这种SDS只适合拥有SDDC框架的企业。这种新兴方案需要额外的开发运维资源，以便将SDS整合到现有的IT运维管理平台之下。

• 灵活性：在新的框架下，遗留解决方案可能得不到支持。

代表性厂商和产品：OpenStack Block Storage Cinder；VMware Virtual Volumes。

潜在问题

尽管SDS大有希望，但必须承认一些问题：

• 价值：一些存储单点解决方案改头换面成为SDS、以提供更高的价值主张，而不是拥有内置的存储功能，因而需要认真分析其投资回报率方面的优点。

• 互操作性：虽然几种SDS解决方案可以组合起来部署，但大多数解决方案假设：单一SDS产品将提供所有的数据服务及/或配置功能，组合起来无法顺畅运行。

• 支持：在x86硬件上部署SDS时，最初的集成、故障排除和支持等责任可能落在最终用户身上，而不是落在集成存储阵列提供商身上。

• 技能和文化：这被列为是对SDS有所顾虑的主要原因，因为这种类型的部署改变了存储实施和日常管理技能组合的需求。

附录：SDS技术的采用率和关注度

下面几张图基于2014年和2015年Gartner数据中心、基础设施及运维管理峰会的调查结果。

图2：SDS的采用阶段

数量= 105

（来源：Gartner，2016年4月）

图3：你在SDS方面处于哪个阶段？

（来源：Gartner，2016年4月）

图4：2015年的Gartner客户SDS询问

（来源：Gartner，2016年4月）

说明1：I/O搅拌机问题

它被用来描述这个问题：在单单一台物理服务器上运行的许多虚拟机使I/O流量显得很随机。这种随机性是由混合在几个虚拟机之间的读取和写入操作引起的，因存储阵列缓存和预取算法无法预测采取什么操作而导致总体性能比较低。这就阻碍了性能，因为存储阵列中的SSD或HDD随后必须满足I/O。这导致了很长的I/O路径，应用程序或用户要获得或保存所需的数据，就需要经过当中隔着的大量中间设备。

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