揭开软件定义存储神秘的面纱

我们对SDS的理解不能仅仅停留在表面。随着现阶段用户对SDS的广泛接受与认可，正确了解SDS的功能用途，以及如何从众多产品中区分真正的SDS解决方案变得尤为重要。
软件定义存储（SDS）到底该如何理解？人们对SDS的理解标准不一，但用过它的人都称它为“利器”。这篇文章将为你揭晓关于SDS的种种“错误认知”。
SDS近几年逐渐成为了一个引人注目的焦点话题。随着它的日益风靡，它身上的“谜团”也越来越多。根据SUSE近期的报告显示，全球70%的企业正在为传统存储的成本、性能及复杂程度担忧。而令人惊讶的是，其中竟有95%的企业表示看好SDS的高扩展性及高性能，并有三分之二的企业愿意在明年尝试使用SDS。

然而对于SDS，我们仍存在很多疑惑：究竟何为真正的SDS？
出现这样的疑问是因为：市场上部分SDS产品名不副实。这导致人们无法辨析：SDS究竟如何在存储性能及容量上，相对传统存储作出质的飞跃。同时，目前行业内有太多的所谓“SDS如何影响基础架构”的“权威解释”，使我们很难从中辨明是非。
“所有SDS解决方案都大同小异”
纵观历史，SDS解决方案的确大同小异。和以硬件为重点的传统存储相比，SDS只不过是一个靠软件智能调度，并且无需专用硬件设备的软件产品。这种解藕合的方式降低了系统的成本及复杂性，同时提高了系统的扩展性和灵活性。
每个厂商对于SDS的架构建设及交付模式都不尽相同。有些厂商只提供软件，由客户购买硬件；有些厂商采用软硬件一体集成化交付模式；还有些将针对其SDS产品进行优化过的硬件与软件绑定进行交付。
“任何存储软件都是SDS”
目前市场上在售的SDS解决方案，有很大一部分并不是真正意义上的SDS解决方案。
有些所谓的“SDS”软件通过虚拟化后端SAN存储设备，并在此之上创建资源池，但这其实只是在计算和存储之间加了一层存储虚拟化网关，而真正负责数据存储的还是后端的SAN设备。真正意义上的SDS应该不仅包含基本的存储功能，还应该具有快照，复制等高级软件功能。
正因为现今SDS产品参差不齐、复杂多样，才导致至今仍没有一个关于SDS的标准定义，但起码在以下三点特征达成了共识：
第一，存储服务被抽离并独立于底层硬件。
第二，自动化系统平台，可简化管理并减少维护成本。
第三，无缝扩展，可在不中断业务的情况下按需横向扩展。
“SDS是统一化的存储解决方案”
尽管我们能够将块、文件、对象整合在一个统一化存储中，但效果并不理想。
为什么这么说？如果把统一化的SDS想象成一把瑞士军刀，它既是一把刀，也是一把螺丝刀、一把剪刀或者一个开瓶器。虽然瑞士军刀的确是一个明智之选，但我们往往忽略了：它所包含的几种功能，没有一样能与对应的独立工具相媲美。
同样的道理反射到统一化存储，这也就是为什么说它的性能并不理想的原因。因此有多元化存储需求的用户应该避免将块、文件、对象存储整合在一起。
“硬件与SDS无关”
有人说，SDS不会因硬件而影响性能。但恰恰相反，SDS的性能会因硬件好坏受到很大的影响。
适合一个用户不代表适合每一个。由于SDS解决方案各有不同，它们在硬件需求上也天差地别。配置合适的硬件能够大幅减低运营成本并尽可能地提高系统运行速度。因此在应用新技术前，应做好详尽的需求调研。
“SDS不起什么作用
它不具备传统存储阵列的可靠性”
曾经的确是这样。早期的SDS解决方案速度缓慢，不支持横向扩展，无法与高端的存储阵列相比。
但随着技术的发展，SDS逐渐比高端存储或全闪存阵列“更快、更好、更便宜”。目前SDS系统在可靠性、性能、扩展性及运营成本上都远远领先于传统阵列。
SDS的优势不仅限于存储。计算、网络、存储通过软件定义技术被紧密结合起来。因此，SDS不仅与存储相关，也与计算、网络息息相关。
“难道我不需要重复数据删除和数据压缩？”
重复数据删除和数据压缩是全闪存阵列厂商一贯推崇的功能。它们被称为可以减少数据占用空间的节省工具，以此来证实全闪存阵列昂贵价格的合理性。
然而，对于如今大多数高性能、虚拟化的SAN环境来说，应用重复数据删除和数据压缩功能，性价比并不高，甚至会“拖累”系统的性能。
重复数据删除实际上增加了存储时延，同时需要消耗庞大的计算资源。至于数据压缩，其实并没有想象中那么多数据需要压缩。
就像企业存档的大部分文件（如Microsoft Word、Excel文件、PDF、照片）其实都是已经被压缩过的。SDS在性能方面产生真正的区别在于精简配置，快照和克隆以及修剪功能。
“揭开SDS神秘的面纱”
所以，我们对SDS的理解不能仅仅停留在表面。随着现阶段用户对SDS的广泛接受与认可，正确了解SDS的功能用途，以及如何从众多产品中区分真正的SDS解决方案变得尤为重要。
为此，CIO和IT经理们在制定新的采购计划时必须确保做好充足的研究。尽管SDS在成本、复杂性及扩展性上带来了深远的益处，但选择亦须谨慎，否则将得不偿失。