企业存储资源池整合及技术选型方案PPT资料.pptx
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,IT资源池的目标是有效的管理IT资源，并通过网络方便、实时地为用户按需提供服务和产品。
资源,管理,服务,全类型：
服务器（小型机/x86、物理机/虚拟机）、存储、网络、软件全兼容：
兼容所有虚拟化软件及硬件厂家全覆盖：
覆盖业支与管信所有系统资源池内资源使用可灵活共享、高效,资源全生命周期管理资源配置管理自动化资源维护管理自动化资源安全管控自动化,将资源打包成标准化的服务对外提供服务申请、使用、回收全流程管理资源计量与监控,云资源池目标架构蓝图,APP,集成平台,决策支持,云管理平台,物理资源层,x86服务器,小机服务器,存储设备,网络设备,中间件,数据库,分布式计算,虚拟资源池,平台服务,池化资源层,物理资源池,虚拟机,资源提供层虚拟磁盘虚拟网络资源动态分配,操作系统,应用服务门户,物理资源,自服务门户,其他,流程管理,资源管理,资源调度,资源监测,云管理平台：
自动化服务运营平台，提供统一监控，服务管理和安全保障,资源提供层：
动态调度和分配资源池资源，向上提供物理或者虚拟资源,池化资源层：
虚拟化软件平台，提供物理设备整合，池化与资源的细粒度切分,物理资源层：
物理设备的集合,云资源池（红框部分）的核心特征资源共享和分级保护统一监控和管理动态调度，按需服务自动化运维,存储资源池特性需求总结,存储基础架构相对稳定，在出现新系统部署、存储性能需求提升、存储容量提升等需求下，基础架构无需做太大调整（如设备搬迁、长时间的停机数据迁移等工作）即可平滑扩展和提升。
既可以满足远期部署规划，又可以应对短期突发性的容量、性能增长要求。
结合硬件设备自身生命周期的规律，数据可以平滑、在线的从旧的设备迁移、流动到新的设备上。
从另一角度来看，使用年限越久的设备，可以平滑的在现有架构下从关键生产系统逐步转移作为二级、测试设备使用。
充分利用各存储设备的性能和空间，避免出现使用不均、分配不合理的现象。
根据规划或突发性的变更需求，依据业务类型的特征来分配最合理的资源，例如将容量、性能要求高的系统数据平滑迁移部署到最合适的高端设备（包括设备、介质、RAID类型、缓存等资源）上，反之亦然。
在共享硬件资源的基础上，不同业务数据需确保性能不相互干扰、数据访问可完全独立。
SLA及QoS保障。
便于统一管理、统一维护，在单一界面中可直观管理资源池中所有的存储设备，监控其运行状况，第一时间感知故障或隐患。
平滑扩展、均衡部署,统一管理,透明流动,可靠性及QoS,共享存储资源池建设的几大难点及挑战,是否只有采用分布式、软件定义式（SDS）的存储技术才可以满足共享资源池中爆发式的数据空间和性能的增长要求？
2,1,是否采用一种存储架构就可以满足所有业务类型的数据存取要求？
是否只有采用基于硬件的存储虚拟化技术才可以解决异构存储统一整合管理的问题？
3,如何解决存储资源池中统一管理、高效维护、快速故障定位分析的问题？
44,Agenda,企业存储资源池建设需求、架构目标及难点分析,存储资源池关键技术及适用性分析,存储资源池架构建议存储资源池解决方案Q&
A,Every7-10years,technologydeliveryundergoesatectonicshift;
onethatopensupnewbusinessandaccessmodels.Ashiftthatchangesthewaytechnologyisconsumedandthevaluethatitcanbring.Achangeinwhatispossible.Aremovalofinhibitorsthatunleashthepowerofinnovation.Today,mobility,social,bigdata,andtheadventofcloudcomputingarerepresentativeofsuchshiftsofferinganewmeansforITtohelporganizationsaccelerateprogresstowardssolvingtheirmostpressingchallenges（includingspeedinginnovation,enhancingagility,improvingfinancialmanagement）.TheseshiftscanunleashthepowerofITtonotonlysupportbuthelpshapethebusiness.MainframeerabroughtIBMdirectattachandESCONfollowedbyEMCSymmetrix,IBMDS,andHitachiClient/Serverbrought2-nodearchitecturesfromDEC,DataGeneral,HP,andotherstomeetrevolutioncreatedfromattachofMicrosoftTheInternet,Mobile,Social,etc.areallbeingdrivenbyvirtualizedserverenvironmentsbutmostofthestoragearrayarchitecturesremainbuiltforthemainframeorclient/servereraandfailtomeetthebusinessneedsrequiredtobecompetitiveinthisnewera,传统存储不能满足新的需求,ERP,CRM,SCM,PLM,AmazonWebServices,IBM,Rackspace,Hyland,LimeLight,AlterianDatapipeOpenText,PaperHost,HP,XeroxMicrosoftOpSource,SLISystems,EMC,Qvidian,Xactly,Zoho,Adobe,Avid,Corel,Microsoft,Paint.NET,Serif,YahooSugarCRM,CyberShift,SabaPPM,Softscape,HTataCommunicationsAribaNetReach,Yahoo!
Quadrem,Elemica,Kinaxis,CCC,JoyentDCC,SCM,CostManagement,MRMOrderEntry,Product,Configurator,BillsofMaterial,Engineering,Inventory,ManufacturingProjects,QualityControlHCM,Business,Lifestyle,Music,News,Productivity,Reference,Travel,每60秒,400,710条广告请求,2000首歌词在Tunewiki上播放,1,500条消息通过PingMe发送,34,597名用户正在使用Zinio,玩“愤怒的小鸟”游戏208,333分钟,23,148个应用下载,Unisys,Burroughs,Hitachi,NEC,Bull,Fijitsu,ADPVirtualEdge,Kenexa,Sonar6Sonar6,Taleo,WorkscapeSage,Online,CornerstoneonDemandExactSoftscapeFinancialFIntraLinksVolusion,SabaIntacct,NetSuite,SAP,NetSuite,AccountsReceivable,FixedAssets,Costing,Billing,ActivityManagement,Payroll,Training,Time&
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Marketing,Service,CommissionsDatabaseClaimProcessingDataWarehousing,98,000条推文,Finance,TripIt,EducationPinterest,UtilitiesZynga,Baidu,Twitter,Yammer,Atlassian,SmugMug,SmugMug,Atlassian,A,iHandy,PingMe,AssociatedcontentMobilieIron,Flickr,Snapfish,YouTube,Tumblr.Amazon,Urban,Scribd.,Pandora,Mixi,CYworldJiveSoftware,Qzone,Xing,Heroku,NewRelic,AppFog,GoGridLinkedInBromium,Splunk,CloudSigmaGames,NavigationcloudabilityPhoto&
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FasionGirl,可靠与稳定云和虚拟化成本与管理,不可预知非结构化不受限制,互联网CyberShift,客户端/服务器CashManagementHCMTimeandExpense,大型机,移动、社交、大数,Docu据Sign和云YandexHootsuitenebula,来自传统厂商的老式存储已采用了15至25年,传统存储架构在新的IT趋势下，越发显得力不从心；
当前的IT趋势是向着：
融合，云，虚拟化方向发展的。
Problem?
Customerscantgetthereonoldandoutdatedstorageinfrastructure,17到20年前,可预知的工作负载；
固定的物理设备；
巨额的IT预算,有限的分析需求,结构化数据,存储正在向现代架构发展,CapEx,Informationassets,Unpredictability今天Virtualization&
ITaaS,不可S预hi知ftin的g需O求pEx/虚拟化和ITaaS,降低运营成本/资本支出,数据多样性，大量的非结构化数据产生,“大数据”，延展信息的价值,ShiftingOpEx/,Unpr
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