數據在逃離你的數據中心，你能有什么應對策略

你的數據在逃離，我這么說(shuō)倒不是想嚇唬誰(shuí)。數據的數量和速度在迅速增加，日益在遠離傳統IT數據中心的地方生成和消費。數據不再單單駐留在數據中心。數據處理方面的一個(gè)基本原則是，關(guān)鍵業(yè)務(wù)型應用程序需要存儲的數據靠近托管這些應用程序的計算、內存和服務(wù)器。這個(gè)原則在與時(shí)俱進(jìn)。隨著(zhù)工作負載向云端遷移，其他工作負載向邊緣遷移，將來(lái)只會(huì )越來(lái)越需要在遠離數據中心的地方存儲和處理數據。

工作負載布置方面的這個(gè)新思路自然需要從新的視角看待數據中心的存儲架構。過(guò)去只要將鄰近機架中的存儲和計算連接到光纖通道或10Gbit以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )，然后希望數據在需要時(shí)可用，現在不再像過(guò)去這么簡(jiǎn)單了。企業(yè)的信息架構影響其數據中心架構的方式正在發(fā)生轉變。

與此同時(shí)，IT人員的職責和要求也在變化。IT專(zhuān)業(yè)人員在擴大角色（這些角色得益于更深入地了解處理的數據），不是像過(guò)去那樣需要專(zhuān)注于某個(gè)IT方面（比如存儲或虛擬化）的專(zhuān)家組成的團隊。未來(lái)的IT團隊需要相應的技能，以便將要求、應用程序以及底層處理數據的存儲、計算和網(wǎng)絡(luò )對應起來(lái)，即駐留在數據中心內外的數據。

下面我將舉兩個(gè)例子來(lái)表明如今數據在如何逃離數據中心，以及這些變化在如何影響IT部門(mén)考慮數據的視角。

1.云和

云已成為企業(yè)計算界的現實(shí)。公共云遍地開(kāi)花，但并沒(méi)有成為炒作周期頂峰設想的那種神奇解決方案。眾多企業(yè)選擇將應用程序放在從技術(shù)、性能和業(yè)務(wù)等方面考慮最明智的地方，而不是將應用程序從數據中心大批遷移到公共云。這種混合云方法導致工作負載變得更易于移植，關(guān)鍵業(yè)務(wù)型應用程序在云和公司數據中心之間遷移。

在服務(wù)器（無(wú)論公共云還是本地）之間遷移工作負載并不是復雜的問(wèn)題。亞馬遜AWS提供的遷移功能充分利用了眾多合作伙伴，包括微軟、英特爾、VMware和SAP.微軟Azure云服務(wù)擁有將混合云遷移功能集成到其產(chǎn)品中的工具。

將應用程序從數據中心遷移到云可能迫使企業(yè)遷移支持該應用程序的數TB數據。將數據從傳統存儲陣列遷移到云方案需要清楚地了解涉及的相關(guān)問(wèn)題。即便使用目前速度最快的寬帶鏈路，遷移數TB數據也可能要花大量的時(shí)間。為了克服這個(gè)難題，亞馬遜AWS提供一種名為“snowmobile”的服務(wù)，AWS會(huì )將滿(mǎn)滿(mǎn)一卡車(chē)的磁盤(pán)驅動(dòng)器運到你的數據中心。數據從你的現場(chǎng)存儲陣列拷貝到放在拖車(chē)中的亞馬遜AWS陣列，然后拖車(chē)開(kāi)到你選擇的云地區，再將數據拷貝到云端。

還有所有一級存儲供應商提供的眾多混合云存儲解決方案能滿(mǎn)足許多應用程序的要求，它們不像裝滿(mǎn)磁盤(pán)驅動(dòng)車(chē)的拖車(chē)那么激進(jìn)。無(wú)論你構建基礎設施使用的技術(shù)來(lái)自Pure Storage、NetApp、惠普企業(yè)（HPE）還是來(lái)自戴爾EMC，市面上都有相應的解決方案。

我沒(méi)打算在本文中探討你的混合云問(wèn)題，而是指出應用程序和服務(wù)這些應用程序的數據有著(zhù)全然不同的考量因素，IT團隊決定在權衡云和內部數據中心之間的工作負載時(shí)要兼顧這些因素。數據可能很龐大，遷移成本高昂，你不想犯錯誤。對于每個(gè)IT架構師和專(zhuān)家來(lái)說(shuō)，了解所在企業(yè)應用程序的信息要求成了一項關(guān)鍵技能。

2.邊緣、霧計算和物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)旨在將從安裝在公司數據中心外面的智能設備收集而來(lái)的數百萬(wàn)個(gè)數據轉化為實(shí)用的寶貴信息。這是個(gè)寬泛的定義，但物聯(lián)網(wǎng)本來(lái)就是個(gè)寬泛的話(huà)題。

舉例說(shuō)，那數百萬(wàn)個(gè)數據可能是交通控制系統的一部分。來(lái)自智能交通控制攝像頭和道路傳感器的數據饋送到計算機，計算機再決定最佳的交通信號模式。物聯(lián)網(wǎng)數據還可能來(lái)自石油鉆井平臺上的眾多設備，實(shí)用的寶貴信息在現場(chǎng)生成，以便用戶(hù)了解平臺效率。

物聯(lián)網(wǎng)方面有眾多例子，但也有眾多共同的屬性。其中一個(gè)屬性就是，數據在遠離數據中心的地方加以收集，而且在許多情況下加以消費。比如說(shuō)，交通控制系統可能無(wú)法容忍處理數據所涉及的延遲，仍然能夠讓紅綠燈準時(shí)變換。它還需要在與遠程數據中心失去通信的情況下存活下來(lái)，迫使數據在本地進(jìn)行處理。

數據附近的計算稱(chēng)為“邊緣計算”。致力于為邊緣計算定義標準的領(lǐng)先行業(yè)組織是OpenFog聯(lián)盟，這個(gè)聯(lián)盟由英特爾、思科、戴爾EMC及其他廠(chǎng)商等組成。如今，OpenFog聯(lián)盟已有近70家公司加入，力求為邊緣計算制定一種標準架構。

OpenFog架構的一個(gè)重要部分是包括持久性存儲機制，用來(lái)存儲在邊緣處理的傳感器及其他數據。到時(shí)會(huì )出現部署持久性?xún)却婧蚐SD來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題的架構。邊緣處迅速決策會(huì )帶來(lái)這種架構：結合基于3D NAND的傳統SSD和速度更快的英特爾Optane設備，實(shí)現低延遲、高帶寬的處理。

無(wú)論邊緣計算模式圍繞業(yè)界提議的這種參考架構、成為OpenFog聯(lián)盟的一部分，還是走另外一條道路，現實(shí)沒(méi)有發(fā)生變化。數據在遠離數據中心的地方：邊緣生成，在邊緣存儲和處理。邊緣的數據在數據保留、耐用性、容錯和可用性等方面帶來(lái)了一大堆問(wèn)題。IT部門(mén)知道如何解決這些問(wèn)題，因此IT部門(mén)有必要將這些新模式整合到數據以及相關(guān)的存儲和策略中。

IT部門(mén)幸好有熟悉企業(yè)的合作伙伴可以交流，比如英特爾和HPE等。與這些合作伙伴合作，確保你的數據策略包括邊緣計算，這很有必要。

結束語(yǔ)

數據在逃離數據中心，無(wú)論數據流向邊緣還是云端。企業(yè)的IT團隊比任何其他部門(mén)更了解數據，面對不斷變化的模式要與時(shí)俱進(jìn)。

我為企業(yè)提供的建議是：與合作伙伴合作，確保所在公司的數據策略包括已逃離數據中心的數據。數據的完整性有賴(lài)于它。