以应用为中心的存储管理

按一种优先级层次结构来管理数据，不仅会减轻存储管理的麻烦，而且会减少劳动成本。

以应用为中心的存储管理

检索数据和提供数据的速度取决于存储配置的复杂度以及应用的重要性和优先级。以应用为中心的存储管理能够使企业更有效地管理存储。
最终用户期望响应速度快，性能高。但是应用处在一个从关键业务、即时响应到偶尔存取的层次结构中， 在这个层次结构中， 响应时间并不是最关键的因素。因此，由这些应用管理的数据按层次排列， 而存储设备应当根据数据的重要程度予以管理。 这样确保了包含重要数据的存储受到和所有其他存储不一样的待遇。
虽然应用程序通常共享存储资源，但这种做法却没有考虑到公用存储资源上的所有数据均被系统一视同仁。由于一些存储内嵌或直接附加在专用服务器上，所以这种“数据平等”的模式不算什么问题。
不过，一些公司发现，虽然他们拥有7TB的存储容量，但是只有5TB的数据。问题是，他们需要的存储容量附加在无法访问的某个服务器上， 因而造成了存储容量浪费和投资回报率下降。在这种情况下使用“数据平等”模式，会使你既浪费了资源用于管理存储，又不能提高一些重要应用的性能。
最显而易见的解决方案就是将存储放在任何应用都能存取的地方。这种趋势叫做存储集中，它会根据数据对企业的相对重要性来推动数据管理的需要。所有存储硬件厂商均提供了在孤立环境下管理硬件的具有各种功能的软件。这意味着只能使用一个厂商的软件来管理该品牌的存储硬件，而且是将存储作为重要设备来管理的。不过，这些存储设备不“认识”数据层次，而且无法理解应用间的联系。目前这种解决方案正在迅速贬值，因为IT管理人员意识到，他们需要不同厂商的不同存储技术以及多种应用来为他们提供更多的东西。
企业需要自动化的、自我配置和自我部署的解决方案，以便了解应用及其数据范围、应用对企业的相对重要性、如何构建数据库管理系统以及应用如何使用这些系统。这种解决方案还必须能够利用最少的人工干预来管理存储环境。
以应用为中心的存储管理应当提供如下一些功能：
逻辑至物理映射 以应用为中心的存储管理在一个逻辑文件系统视图之外创建离散库存。应用程序由可执行程序和数据组成。它们之间的关系可能很复杂。例如，应用的可执行程序也许驻留在一台服务器上， 而数据可能在由文件系统连接起来的其他位置上。由于需要不依赖于文件系统对问题进行分析，这就用到逻辑至物理的映射。
基于文件系统的视图  应用的文件系统视图以及一个显示所有文件系统的存储子系统的联合视图，可以使你看到文件系统和存储子系统的I/O速率。
评估目标应用  评估性能、容量、趋势（增长或收缩）、效率、可恢复性以及可用性—这些全都在目标应用的离散范围之内。从目标应用开始，你必须了解形成这个离散单元的文件、存储、高速缓存、备份和网络部分。在每个部分，至少需要知道存储究竟有什么功能（其智能程度如何）、能支持什么样服务级别、磁盘的结构以及高速缓存管理服务的体系结构。
资源的图形描述 你应该能够看到应用和资源的图形描述。这个图形应当突出显示有问题的区域，用不同色彩标出属于不同应用的资源，并确认它们的位置。被突出显示的区域会带你从上往下一直找到根源。当确定了一个问题的根源时，就必须提供一种解决方案选择，这种选择可能像重新安置一份文件一样简单，也可能像调整数据库或其索引的构建方式一样复杂。
自动化决策 必须提供根据人工选择或自动化决策来实现这些变化的机制。例如，软件可能被授权重新安置数据文件以便平衡系统，但没有被授权进行其他修改（如重新组织表空间）。导致80%的问题的20%的事件能够成功地实现自动化。其余的则代表以前从未见过的问题。如果问题是新出现的，那么软件将学会在它下次出现时自动识别它，并采取适当步骤来解决该问题。
了解应用交互  应用之间的交互更成问题。这是有效使用高密度磁盘盘片的主要障碍。随着密度的增加，共享一个盘片的不同应用的I/O请求之间发生冲突的可能性也相应增加。此外，一个盘片上的内部磁道与外部磁道相比拥有更少的数据; 因此，读/写磁头在内部磁道上“看到”的数据更少。外部磁道拥有更多的数据。那些需要更高性能的文件存放在外部磁道上会更好，陈旧数据或拥有低存取需求的数据则最好放在内部磁道上。
采用这种方法，整个盘片都能得到使用，而且不会降低性能。一个密集的盘片可能装满了高使用率的文件，这些文件的存取需求在一天当中的不同时刻达到高峰。如果应用对数据移动敏感但仍然需要高性能，那么高性能控制器和高速缓存后面的密集盘片可能在忙碌时段交替为每个应用服务。这种数据结构减少了对离散的、高性能存储的需要，同时优化你已经拥有的存储。
智能预测  提供上述服务也需要智能预测，因为它懂得修改对目标的影响以及对资源的后续影响。在某些情况下，你希望提高磁盘的性能但不希望移动一个很大的表空间; 你宁愿移动一组较小的文件来达到同样的结果。在这种情况下，后续影响将是最重要的。
容量规划 跟踪数据在几天或几周的增长趋势也许比较容易，但跟踪其季节增长趋势则比较困难。存储管理软件应当知道是否具有季节性，以及它是否会遇到激增现象。表空间预分配带来了同样的问题。表空间可能消耗了200GB的磁盘空间，但其中的数据也许只消耗了60GB。你需要了解那些数据的内部增长率，并在适当的时候开始适当的表扩充过程，不要在一开始就进行过多分配，因此为更有效地使用空间应进行容量规划。
反之亦然。如果你拥有一个200GB的接近其极限的表空间，是重新组织表空间还是扩充它呢？也许重新组织会产生20%或30%的磁盘整理空间，而且将不需要扩充。
在整个层次结构中对问题进行跟踪 由于新技术提供了专用于存储的离散网络，应用管理变得更加复杂了。这种网络体系结构提供了通向存储集中的最快路径，但同时也把其他资源放在必须接受监测和管理的数据通路上。因此，该解决方案必须能够在整个系统层次中对问题进行跟踪并完全解决。
要实现以应用为中心的存储管理，可以通过了解应用和存储资源之间的层次关系来优化存储资源。这种详细的存储资源信息提供了一种突破能力，可以优化应用的性能，从而允许大量访问的信息获得足够的网络资源并被放在磁盘上的最佳位置。这种方法为IT管理人员提供了管理所有数据的出色解决方案。■