自SSD诞生以来

人们对它印象就是

速度但价格

而HDD则是“便宜又大碗

因此把“热数据”交给SSD

“冷数据”或“温数据”交给HDD

是企业级用户的普遍做法

然而,随着SSD的价格逐年走低

HDD的成本优势还能持续多久?

最近,Wikibon发布了一份预测报告

认为到2026

SSD的每TB价格将低于HDD!

绿色虚线意为SSD每TB价格除以HDD每TB价格

不仅如此

从今年开始,SSD的价格

也将正式降至HDD的

5以下(4.2倍)

这意味着2019年

富国银行高级分析师Aaron Rakers

做出的预测开始生效

当SSD的价格降至

HDD价格的五倍

或以下时

企业级用户将开始偏爱SSD

SSD全面代替HDD的拐点

也许就在今年!

全闪代替混闪,不仅是价格

对大多数企业用户来说,单个应用系统会同时存在ERP、数据库等结构化数据,以及图片、文档等非结构化数据的存储需求。结构化数据对性能要求较高,而非结构化数据容量大,但大部分场景下对性能没有太高要求。

如果只考虑单个项目的需求,购买一台能同时提供SAN和NAS功能,并支持SSD盘和普通SAS或SATA磁盘混插的存储产品(简称混闪存储),确实是个不错的选择——满足性能和容量的要求,又可以降低成本。

? 但从企业数据中心的整体规划上看,因为各个应用的IT基础架构资源和数据资源均无法充分共享,容易造成一个个应用和数据孤岛。不仅会造成资源浪费,也增加了企业把数据资产转化成价值的难度

因为每个项目都独立招标的缘故,常常会造成一个数据中心内部同时存在多个品牌,多种型号的存储产品,大大增加了运维和管理的复杂度。 

应用和数据孤岛

此外,相对按项目为导向的规划思路,如果企业内部应用较多,针对习惯采用传统架构的客户,我们更推荐从数据中心的整体考虑,优先选择全横向扩展架构,高可靠的全闪阵列集群+非结构化数据湖的统一平台方案。 

  

该架构以支持横向和纵向多维扩展的全闪阵列为基础,结合支持横向扩展的双活网关集群,搭建一个高性能高可靠的结构化数据存储池,把所有应用的结构化数据统一存放在该存储池上,满足关键应用高性能和高可靠性的要求,并通过压缩消重技术实现更高的有效容量,降低采购和后期运维成本。

而针对非结构化数据,用户可以采用戴尔易安信PowerScale横向扩展NAS集群构建数据湖,满足非结构化数据容量和性能不断增长的需求。

因为所有非结构化数据都存放在同一个存储资源池里,可以方便地从各个维度对企业数据进行分析和挖掘,实现企业数据价值大化

相比混闪存储,全闪存储因为采用了全新的硬件架构和优化的软件,在IO延时,SSD盘寿命,副本管理等方面都有明显优势

戴尔易安信全闪存储PowerStore为例。端到端NVMe协议+SCM的组合可以实现极低的IO延时,写折叠和ROW(Redirect-On-Write)快照技术可以大大延长SSD盘的使用寿命.。

专用的压缩处理器和全新的压缩消重算法可以带来至少4:1的压缩消重比。大大减少SSD盘的配置,不仅能减少初次购买的成本,而且能显著降低机房空间的占用和能耗,降低企业的总体拥有成本(TCO)。

*戴尔易安信PowerStore采用英特尔®至强®可扩展处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性,不仅帮助VxRail轻松满足既定工作负载,也可以为数字化变革做好准备。

混闪存储的压缩消重比普遍不高,打开压缩消重后性能有可能急剧下降,在提升容量的同时,却牺牲了宝贵的性能。PowerStore采用专用的压缩处理器,不会额外占用控制器的CPU资源,压缩消重几乎对性能不会产生影响

  

此外,PowerStore还提供了简单高效的副本管理技术,测试、开发可以和生产共享同一台存储,不额外占用空间。不仅可以便捷地利用最新的数据进行开发测试,通过AppSync副本管理软件,应用开发人员或者DBA还可以直接管理存储副本,从而大幅度提升了工作效率。

  

当然,我们也可以用超融合尤其是全闪配置的超融合来替换“服务器+SAN交换机+存储”的三层架构,简化IT基础架构。这也是许多客户开始逐渐采用的方案。戴尔科技同样具备丰富的超融合解决方案,并积累了大量的成功案例。

  

借助新上应用或者应用改造的机会,用户可以考虑逐渐把之前以项目为单位的采购模式转变成数据中心统一规划模式

通过高性能高可靠的结构化数据存储池和非结构化数据湖结合的方式来满足不同应用数据对性能,可靠性和容量的需求。全闪存横向扩展的架构,不仅可以满足现有应用,也满足了未来业务增长的需求

最后,总结戴尔科技全闪存储相对于混闪存储的优势:

可支撑更多的关键应用 可靠性更高(单台6个9,通过双活方案可以实现不低于7个9的可靠性) 全闪存储软件对SSD盘寿命的优化(写折叠,快照方式从COW改为ROW) 性能无损的高压缩消重比 更低的IO延时 更灵活的扩容方式 简单高效的数据副本管理 未来更换设备时,避免了痛苦的数据迁移过程

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