数据管理趋势之实现高效数据管理

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1、数据管理趋势之实现高效数据管理【文章摘要】数据广泛存在于金业的IT系统中,是企业发展的核心,一切的IT系统发展都有赖于数据,并服务于而向企业业务的数据管理需求。随着IT行业的发展以及企业对数据管理要求的不断进步,数据管理的“智能”趋势已经锐不可当,智能的数据管理正在成为所有金业所追求的共同发展目标。数据广泛存在于企业的IT系统中,是企业发展的核心,一切的IT系统发展都冇赖于数据,并服务于面向企业业务的数据管理需求。随着IT行业的发展以及金业对数据管理要求的不断进步,数据管理的“智能”趋势已经锐不可当,智能的数据管理正在成为所有企业

2、所追求的共同发展目标。本文是《数据管理的智能趋势》系列文章的笫二篇,在本篇文章中,将为您介绍如何从新一代数据管理■■智能数据管理■■的角度,着眼高效的数据管理,利川创新技术捉升存储经济性,并实现更髙级的数据保护和恢复。同吋,还将为您展现戴尔智能数据管理如何通过数据分层、归档与法规遵从优化数据存储,降低存储成木,并同时保证多代存储技术无缝扩展与系统整合。而在下一篇文章中,我们将重点介绍存储虚拟化与虚拟化环境下的数据管理,帮助您了解如何解决虚拟化数据屮心对数据存储的挑战,敬请期待。通过上一篇文章《数据管理的智能趋势(1):在数据世界迎

3、接智能数据管理理念》,相信您已经了解了“智能数据管理"的定义与愿景,以及以戴尔为代表的供应商如何帮助企业用户实现狎能的数据管理架构,其至于,您已经开始筹划实现智能数据管理的计划-抛弃传统的数据管理理念,从机械的、复杂的数据管理模式,摒弃具有无法解决弊端的传统存储系统和数据管理模式,走向智能的数据管理-它将是虚拟化的、白动化的、整合的未來趋势。作为您的实现智能数据管理计划的冃的乙一,高效的数据管理是您和戴尔共同关心的,金业用户希望捉升数据管理和存储系统的效率,并获得高效的数据管理,而戴尔存储的发展目标,就是帮助企业用八“创建走向高效

4、数据管理的存储优化之路”,但在此之询,我们还需要了解,到底什么样的数据管理,才能称得上“高效的数据管理”?高效的数据管理乂冇哪些基本要求并通过什么样的手段来完成?高效数据管理的着眼点对于企业运维人员来说,高效数据管理的一般理解意义是“在较短的时间完成最多的工作”,更多着眼于管理效率和管理的时间成木,但随着企业数据管理要求的不断革新,原启的传统概念已经落伍,无法满足用八对数据管理的真实需求,在智能数据管理的范畴内,高效数据管理被赋予了全新的含义。高效数据管理的着眼点包括四个方面,分别是:经济节省、服务水平管理、业务敏捷及系统耳业务相

5、结合,只有同吋从这四个方面入手,数据管理实现高效,换句话说,高效数据管理包括这四个不同层面,缺-•不可。无论是CIO、CFO还是CEO,经济节省一定是高效数据管理的基础,只有总拥有成本降低Z下的效率提升才冇实际意义,企业应考虑“效率/成本”比值,在冇限的甚至是减少的成本下提高效率才是有意义的高效;其次,IT运维需要基本服务水平的保证(SLA),无法满足IT运维SLA的数据管理,即使效率再高,实现的也只是千疮百孔的IT运维;第三业务敏捷性和数据系统与业务相结合,意味着数据管理■■在高效的基础上-能够为企业真实发生的业务,如创新开发、

6、产品销售、客户管理、市场运维、企业管理等工作,提供发展动力与创新基础,高效的数据管理才能够被企业所认同。综上所述,高效数据管理的理念已经并非传统的“效率''一元话题,而是综合包扌舌以上儿点的“经济性■服务水平■数据敏捷■服务业务”在内的四元架构,因此,我们需要从这个四元架构去考虑如何构建真正的高效数据管理。利用虚拟化、应用整合、IP-SAN提升存储经济性作为高效数据管理最基木的着眼点,我们必须切确一个概念:高成木的效率是无意义的,只冇“效率/成本”比值合理的效率才是金业所期望和承担的起的,而对于成木来说,开放、实用和高性价比是其考

7、量的基木标准。如今提升存储经济性的方法最为基础的方法来口两个方面:一是进行整合,获得更高的系统利用率,间接提升数据管理的性价比;二是利用更加开放、实用且具有经济效益的数据管理-存储系统架构,直接降低数据管理的成本。虚拟化技术是与应用整合密不可分的,利用虚拟化技术■■包括服务器虚拟化和存储虚拟化■■能够将不同的服务器和存储系统融合,形成计算池(ComputingPool)和存储池(StoragePool),将计算与存储资源充分利用起来,更高的系统利用率,提升了单位成木的系统价值,直接提升了存储经济性。通过虚拟化技术,应用与系统整合实

8、现了更高的系统利川率,将计算资源与存储资源充分利用起來,据分析机构IDC的报告显示,通过进行虚拟化,企业的IT基础架构效率变得更髙,而成本更低,且响应速度也更快。从2009年下半年开始,中国服务器虚拟化渗透率(即运行虚拟化软件的服务器占所冇服务器出

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