以数据为中心的存储观是怎样的

存储只是一系列比特推送器吗？将大量的0和1从这传到那，并要求这些数据能够完好无损并及时送达？并不是所有人都这样看的，智能且高效的数据存储工具的匮乏正严重困扰着那些企业中负责数据存储和保护的负责人。

只要看一看那些存储于磁盘、闪存、磁带或其他介质上的数据，那些比特和字节就像是棋盘上的跳棋一样做着永不停止的运动。但我们并不这样理解，我们明白这些比特和字节集合成了我们运营的企业数据。

但当前，绝大多数的企业仍被迫使用最古老的数据存储工具，把信息作为一系列没有内在价值的数据串来处理。

备份是使用蛮力的方式降低其数据价值的典型例子。大多数备份进程，包括在最新的扁平式备份技术，都是按照40年前的方案看数据。当然，新的方法更有效率，让数据中心井井有条，但它们仍旧未从智能的角度去思考数据真正代表了什么以及它们对企业的重要程度。

在最佳的场景下，数据本身足够智能，能够了解其使用方式、使用者、活跃时间以及在其直接应用外，是否还具备其他的实用价值。

但在我们在数据中创建这样的智能之前，即使是像扁平式备份这样的效率提升操作也被视为一种盲目，它仍然是处理一堆东西而对数据本身并没有任何意义。

当你尝试去思考，以应用或以数据为中心的概念形成过程以及这种新的观念又是如何去重塑数据中心时，你会对当前只有极少数的厂商推出不再透明处理数据的存储工具的状况难以理解，而当前已经到了节点，洞察力的缺乏将会抹杀这些进步。只要数据还作为某种商品而非其代表的有价值的信息，那么在更好的利用数据的道路上就会错失更多的机会。

但还有希望。

对象存储——将扩展的、记录性元数据与其存储的对象放在一起——很有前景。当然，元数据的增加由创建和使用数据对象的应用和用户负责。但不可否认，这具有潜在的好处。例如，基于文件类型、内容、创建者、修改者等等标志一个数据对象的保存时间。这个元数据信息反过来也能够通知存储系统或一个数据操作应用，此对象不能够复制到云或是在特定日期被删除以及归档。

这种智能能够终结大量的人工操作，也能够有效减少保留的数据副本。数据越智能，数据处理也就越智能，数据的操作也将成为策略驱动型事件。

有一小部分厂商已经开始利用新的数据存储工具来处理这样的问题。

DataGravity Discovery系列的存储阵列具有内置的智能，除了存储数据，该系统支持关联详细信息到个人文件，以追踪和控制特别信息的访问，利用策略来控制数据保留并提供与文件相关的活动细节报告。DataGravity的产品向数据智能迈了一步。

还有一个数据存储工具厂商Qumulo，最近推出其数据智能、横向扩展NAS产品。该系统支持其上存储数据的分析并利用元数据将文件和其他对象分类。该产品也提供深入到具体客户端和数据路径的详细性能信息，报告任何潜在的瓶颈。

Tarmin基于对象存储构建其数据定义的存储。Tarmin在可能位于多个地点的对象存储之上开辟了一个全局的命名空间。像是数据分层、归档、保留和加密这样的进程都能够通过策略控制。

新厂商Primary Data也通过部署一个能够延伸至DAS、NAS、块或者云存储的单独命名空间创建了部分智能。它利用策略控制数据置换，并包含大量的文件数据及其元数据。元数据可以通过主数据提供的API接入。由用户创建的策略能够控制一系列的权限和活动，包括文件、目录和卷的使用，能够限制诸如文件复制的权限。

这些发展都在正确的方向上并值得关注。在数据的价值能够被系统和进程充分利用之前，我们无疑将存储更多的数据，做更多的数据备份并且可能丢失重要的数据。智能存储依靠于智能以及智能存储工具。

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