企业存储中ssd硬盘正在取代hdd硬盘?

简短的回答是,目前还没有。许多组织仍然在他们的数据解决方案中使用传统的旋转媒体,并且在前期成本似乎很高时,往往会缓慢地改变他们的基础设施。

长期的答案是,当我们展望未来几年,很明显,许多企业数据解决方案将需要使用固态硬盘以容纳大量的数据。

在研究这个问题时,当需要处理大型数据集时,ssd将成为解决方案似乎是倒退的。毕竟,hdd的每GB存储成本要比ssd低得多。

虽然目前确实如此,但ssd的价格多年来一直在稳步下降,而且没有放缓的迹象。更重要的是,商业世界在处理这些数据集的方式上已经经历了一种范式转变。问题不再源于存储本身的成本,而是访问数据的成本。

省下一分钱

简单地说,通过快速、高效地访问特定数据集而节省和产生的资金,现在超过了投资于这些更昂贵的存储解决方案的成本。数据基础设施主管现在在展望未来时必须考虑总拥有成本(TCOO)。

随着数据年复一年地以惊人的速度增长,信息的海洋变得越来越难导航。当您需要找到特定的东西时,梳理数百tb的信息是不现实的。幸运的是,虚拟化缓解了大型数据集带来的一些问题。通过使用软件将驱动器视为一台机器或少量机器,访问不再需要知道关于数据的任何技术信息,也不需要知道数据的物理位置。

尽管虚拟化消除了一些访问问题,但当考虑到HDD占主导地位的基础设施时,它并不一定有效。在虚拟设置中使用hdd产生的一个问题是,当多个虚拟机试图随机访问多个驱动器时,可能会遇到I/O混合效果。

搅拌机
图片来源:Cookbookman17 https://flic.kr/p/apJkEn

罗格解释了搅拌机效应

硬盘驱动器在读/写臂访问磁盘正确部分所需的物理时间上有相对较高的延迟。由于虚拟化数据随机存储在一组硬盘中,只要有可用空间,当数据量增加,访问不同硬盘不同部分的虚拟机数量增加时,这种延迟可能会导致瓶颈效应。虽然这些延迟单独来看似乎很小,但它们很容易累积成一个非常真实的数据基础设施问题。

如前所述,访问特定数据所花费的时间现在是大型数据集的问题,而不是实际存储数据的成本。这个应用程序是ssd真正发挥作用的地方,特别是在考虑需要许多随机顺序读写的工作负载时。固态硬盘更低的延迟和更大的IOPS有助于满足企业数据存储的苛刻要求,有望消除刚才提到的混合效应。

当您的组织有许多用户需要立即访问庞大虚拟池中的广泛数据时,您就不能承受有害的延迟。这些延迟会影响业务成本,你的服务质量无疑会下降,更不用说当他们试图获得一条信息时,没有人喜欢等待。

冷冻水管,数据中心
数据中心使用的部分冷冻水管。图片来源:Seeweb https://flic.kr/p/ajpfMK

冷却成本

将ssd集成到大数据解决方案中的另一个明显优势是这些驱动器的热量输出要低得多。它们比hdd消耗更少的能量,而且由于没有移动部件,数据中心复杂而昂贵的冷却系统也不需要散发那么多热量。在考虑有效运行数据中心或任何其他大型企业数据解决方案需要多少资金时,这会导致TCOO降低。

在这一点上,应该指出有许多方法来处理企业数据情况,不同的组织将需要不同的解决方案。这在很大程度上取决于他们的工作负载是写密集型、读密集型还是混合使用。不用说,企业数据解决方案应该根据组织的需求进行定制,但您会惊讶地发现,人们在不考虑他们真正需要什么的情况下,是多么乐意购买最新最好的技术。

数据恢复和选择性擦除

阻碍许多企业数据消费者转向固态硬盘的一个领域是恢复数据或选择性删除数据的能力。这是最主要的问题之一数据恢复/擦除特殊兴趣组张信哲代言博彩 欧宝娱乐是一部分。

简而言之,从固态驱动器恢复数据比从硬盘驱动器恢复数据要困难/昂贵得多。如果重要数据由于任何数量的不可预见事件而丢失,组织可以预期恢复成本高昂或完全丢失数据。

同样,在固态硬盘上选择性地擦除数据也比在硬盘上更难。当涉及机密信息,如政府、军事或财务信息时,这是一个特别重要的话题。如果存储在SSD上的任何机密信息被泄露,确保它通过审计追踪的唯一方法是完全删除和退役设备,这既不实际也不划算。

数据恢复/擦除SIG一直与SSD消费者和制造商一起工作,以便其中一些问题可能得到解决。很明显,在企业存储中切换到ssd有很多时间和经济上的优势,但在这些问题得到解决之前,一些行业根本不能冒险进行这种切换。

结论

在企业数据解决方案中,ssd影响HDD使用的方式还有很多,但这几种方式应该充分反映出企业数据行业在未来几年的发展方向,以及随之而来的担忧。随着SSD成本的下降,大数据量的增加,随着时间的推移,我们可能会看到固态硬盘在企业存储市场的广泛采用。这个假设是基于DR/E SIG能够在未来几年实现其目标的信念做出的,我们对此非常有信心。

最后一点:即使您的组织不需要复杂的虚拟化解决方案来处理数据需求,也应该始终考虑当前使用的系统是否充分处理了数据。并不需要大型组织来创建低效、不充分的数据解决方案。当涉及到数据时,主动而不是被动总是更好的。

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