Gartner：关于软件定义存储，你想知道的都在这里

软件定义存储正在快速发展，随着越来越多的供应商涉足SDS领域，产品供应也会越来越细分。Gartner预测，到2024年，全球50%的存储容量将以软件定义存储的形式部署，包括本地部署或在公有云上，目前这一比例尚不足15%；另外，40%的企业将实现混合云存储。

软件定义基础设施 (SDI)作为现代数据中心基础正在兴起，在过去两年中，Gartner的终端用户对SDS解决方案和供应商表现出了极大的兴趣，IT领导者现在正利用SDS来解决更多即将到来的挑战。一项调研结果显示，在采用SDS时，混合云基础设施、敏捷性和总体拥有成本的降低成为I＆O领导者优先考虑的3个影响因素。

Gartner 18年IOCS民意调查结果

SDS基础设施的潜在优势

由于每个SDS产品都有不同的价值，I&O领导者必须首先确定他们希望通过SDS来实现哪些主要业务优势。

敏捷性。SDS之所以吸引I&O领导者是因为其部署选择的灵活性，以及将其部署到行业标准硬件上的能力。由于SDS是API驱动的，并作为软件交付，I&O领导者将存储服务作为软件部署，并将其视为软件，这使他们能够构建软件定义的基础设施平台。此外，SDS的理想定位是帮助I&O领导者启用混合云工作流，可以跨任何部署场景摄取、处理和集成数据。SDS为从物联网和边缘设备、现场数据中心和公共云传输数据提供了框架，同时确保跨一个聚合平台的标准一致。随着越来越多的企业开发混合云基础设施，SDS的可移植性已经成为其最大的优势。

可靠性。通过从硬件把存储抽象出来，软件定义存储有提供可与扩展硬件阵列相媲美的可靠性。大多数DS产品都基于分布式设计，其中元数据和数据分布在多个物理机柜中以减少硬件组件故障。磁盘驱动器、机架、控制器和网络交换机可能会故障或离线，而精心设计的软件则可以减轻硬件中断的影响。据报道，很多终端用户多年来一直运行软件定义存储产品，期间没有出现任何中断或宕机。

可扩展性。为了利用SDS发挥超规模部署的作用，I&O领导者可以设计一个节点集群，并根据存储和性能提高的需要进行扩展（现有的案例可以扩展到多个pb），与超规模服务商提供的无异。由于能随时向集群添加新节点，所以SDS的初始部署可以很小，并且不需要大量的前期投资。按比例向外或按比例向下的体系结构为企业提供了初始较小的容量并根据需要进行灵活扩展。

此外，SDS可以提供高性能的存储解决方案并减少总体拥有成本。由于SDS与大多数行业标准硬件兼容，I&O领导者可以利用最新的存储介质，并快速采用高性能协议——尤其是非易失性内存(NVMe)和NVMe over fabric (NVMe-of)——以实现较低的延迟和最快速度。现有的硬件可以利用SDS来最大限度地利用可用资源，同时支持结构化和非结构化数据工作负载。

需要注意的是，并不是所有的SDS产品都能提供上述所有的优点。通过明确SDS的企业目标，I&O领导者可以将他们的注意力集中在一个适合的应用上，并评估SDS市场中最符合期望的供应商。

选择一个靠谱的SDS部署案例

在从下面的应用案例中进行选择之前，I&O领导者必须制定出他们的存储需求和目标。一旦定义了企业SDS工作的焦点，就可以确定适当的用例。

已建立的企业软件定义存储部署用例

混合云基础设施(HCI)。作为一个必要组件，软件定义存储已经成虚拟机SAN存储的一种常见的替代方案。I&O领导者需要了解HCI产品的功能和可靠性，包括它们如何影响存储可用性和性能，并评估和权衡其他因素。

备份和存档。可以利用软件定义存储来降低备份成本，作为备份的低成本替代方案。另一方面，传统备份供应商也开始探索SDS交付模型以应用于他们相关应用的解决方案。

商用高性能计算。SDS在商用高性能计算的应用是为了提高吞吐量。SDS并行文件系统是解决HPC工作负载的常见选择。

分析。数据分析已经成为公有云存储中增长最快、规模最大的细分领域之一。随着数据量的不断扩张，SDS解决方案可以部署在公有云和本地中，并在流动性、规模和性能方面优于其他解决方案。

私有云。I&O领导者可以通过部署软件定义存储（SDS），实现由专门IT团队管理同一平台上支持文件、数据块和对象的存储。

内容分布。为满足多字节规模、地理分散场景和低成本需求而寻找对象存储解决方案的企业应该考虑这一应用案例。

逐步落地中的新兴SDS应用案例

公有云。在评估公有云存储产品时，I&O领导者可能会发现它缺乏部分特性和功能，以及可用的服务等级协议。因此他们会考虑将第三方SDS解决方案部署在公有云IaaS之上，从而弥补差距并建立标准存储操作程序。

混合云。通过连接本地、边缘和公有云存储，SDS混合云架构可以满足客户对于容量、数据处理、容灾和业务连续性的突发需求。许多存储供应商都将业务重点放在这一方面，尤其是文件存储服务。

人工智能和机器学习。由于AI和ML应用程序产生的数据量巨大，I&O领导者必须构建基础架构，从而增加数据在边缘、本地和云中的流动性。AI和ML将通过软件定义存储完善数据管理。

微服务和容器技术。软件定义存储可能会成为交付专门针对容器应用场景的持久化存储（container-native storage）的最佳选择。对于这一应用案例，Gartner推荐I&O领导者选择符合微服务架构原则，并且满足容器应用场景持久化需求的存储解决方案。

存储边缘计算。随着越来越多的数据将在核心数据中心之外生成和处理，I&O领导者需要一个可以部署在边缘的轻量级存储解决方案。存储软件将作为分布式计算拓扑的一部分，和计算一起部署在边缘。数据处理既可以像数据传输一样简单，也可以像高级分析和机器学习一样复杂。

为了确定某一应用案例的最佳软件定义存储供应商，I&O领导者需要了解不同供应商分别针对的是上述哪个细分市场和应用案例。利用此参考框架，将每家公司的产品和价值主张与本企业目标进行匹配，根据匹配程度缩小选择范围。

SDS作为融合HCI组成部分的部署

在与更广泛的软件定义数据中心集成时，SDS可以通过混合云基础架构实现灵活、创新的数据处理和存储。为了满足用户的突发需求，充分发挥平台的潜在优势，I&O领导者必须确保SDS的部署不是孤立存在的，而是将它作为连接边缘、本地和公有云生态系统的桥梁。在设计混合云工作流时，I&O领导者应当使用公有云计算进行数据处理，并在本地维护长期数据存储。将SDS在本地和公有云中进行同步分层，始终保持二者的一致性。原始数据可在边缘或本地获取，然后上传到公有云进行数据处理。处理完成后，数据既可传送回本地，也可进行全球发布。最后，I&O领导者可以暂时关闭公有云计算，直到新需求的出现。

这种SDS增强型混合云架构具有多种潜在优势。有了公有云，I&O领导者只需为所使用的计算服务付费。企业无需采购长期公有云存储，而是将数据长期保存在更具成本效益的本地存储中。SDS还可以提高公有云的速度和性能，尤其是对于文件存储，从而降低计算成本，进一步提高TCO。带有SDS的混合云在面对多样性的需求时能够发挥更大作用，因为计算可以在峰值期间大量爆发，并在需求降低时大范围减少。对于地理位置相对分散的应用场景，混合云工作流是理想的解决方案，它可以解决非结构化数据大量产生在边缘的问题。只有I&O领导者充分了解了分布式设计和内嵌SDS的混合云功能，企业才能最有效地利用这一技术。