IBM智慧存储化解大数据三大风险

有些人将大数据视为洪水猛兽。那么，大数据将给企业的业务发展带来哪些风险呢？IBM系统与科技部存储产品部大中华区总经理黄建新将大数据带来的挑战归纳为以下三点：规模化、高速化与多样化。

三大挑战

所谓规模化，是指数据量急剧膨胀。IDC的统计数据显示，企业的数据量正以55%的速度逐年增长。ReadWriteWeb（读写网）举的一个例子很能说明问题：现在人们只需要两天时间就能创造出自文明诞生以来到2003年之间所产生的数据总量。数据量呈几何级数增长对信息基础架构的性能、灵活性、可扩展性、可用性以及安全性等提出了更高的要求。

所谓高速化，是指人们访问数据的频率越来越高。大数据要求企业具备快速访问、迁移、调配数据的能力，同时还要快速响应业务需求的变化。黄建新表示：“在大数据时代，各种应用会更加频繁地被调用，以满足计算和服务交付的需求。”

所谓多样化，是指数据类型的多样化，不仅有结构化数据，还有大量非结构化数据。随着社交网络的快速发展，新增的数据中绝大部分都是非结构化数据。IDC的统计数据显示，图像、视频和文档等非结构化数据已占数据总量的80%。面对大量、复杂的数据，人们收集、处理和分析信息的有效性会大打折扣。因为无法及时获得有效信息，企业也不能快速、准确地做出商业预测，从而影响业务的正常开展。

6月15日，IBM了智慧存储的策略，希望通过提升存储效率，优化存储性能以及用云计算的手段进一步简化管理，以应对大数据带来的挑战。在智慧存储策略时，IBM并没有新的存储产品。企业用户可以通过策略性地运用IBM现有的存储产品组合，达到提升存储效率、性能和可管理性的目的。IBM XIV存储系统具有自我调优、自我修复和易于管理的特点，充分体现了IBM智慧存储的精髓。

提升效率

企业用户可以通过提升存储的效率来应对大数据规模化的增长。黄建新举了两个例子：一是实时压缩技术，二是图形化的管理界面。

早在2010年，IBM就收购了实时数据压缩厂商Storwize，并在过去两年中尝试将实时数据压缩技术与IBM的各类存储系统进行融合。如今，IBM新型中端存储系统IBM Storwise V7000、横向扩展NAS系统SONAS以及虚拟化系统IBM System Storage SAN卷控制器（SVC）中都增加了实时数据压缩功能。黄建新介绍说：“IBM的实时数据压缩技术可以在不影响存储系统整体性能的情况下，实现很高的在线压缩率，最多可以节省80%的磁盘空间。无论是结构化还是非结构化数据，IBM都可对其进行压缩和解压，而且不会影响数据读取的速度。”用户还可以通过图形化的管理界面随时随地对IBM的各类存储设备进行管理，包括XIV、DS8000、Storwize V7000、SVC和SONAS等，从而提高工作效率。

优化性能

企业还可以通过不断优化存储系统的性能来化解大数据高速化的风险。IBM智慧存储策略的一个核心是实现存储的智能化和自动化。通过优化存储基础架构，企业用户可以及时感知数据，并能进行智能判断和智能分析，从而大幅提升数据访问的响应速度。

随着SAS磁盘、SSD（固态磁盘）在企业级存储阵列中的广泛应用，智能分层存储技术也得到了用户的高度认可。IBM EasyTier自动分层技术如今已经发展到了第三代。它可以根据数据本身的活跃程度，自动将数据在不同存储层级中进行迁移。黄建新举例说：“在IBM的存储系统中，将3%的存储内容移入SSD，就能将存储系统的整体性能提高3倍，并能始终保证热点数据具有最快的响应速度。”

简化管理

虚拟化、云计算和统一存储的应用，可以简化存储管理，避免大数据多样化带来的风险。黄建新介绍说：“虚拟化和云服务模式可以屏蔽异构存储环境的复杂性。IBM SVC和Storwize V7000能够面向不同环境实施存储虚拟化。”IBM去年的统一存储Storwize V7000 Unified可以实现文件和块级存储的融合，并能支持各种文件存储协议，以单一存储系统管理数据块和文件应用，从而简化管理。