对于 IT 部门，评估存储产品是一个重要的过程，可以确定公司的整个数字基础架构。设计不当的存储解决方案会实质性影响部门的绩效，导致重大的停机，最坏的情况下甚至导致数据永久丢失。但根据适当因素做出的智能决定可为组织提供可扩展的共享存储解决方案，能够满足提议的系统设计的性能和可靠性服务水平目标。
尤其当规模较大时，维护 IT 架构就像保养旧车一样。如果不投入时间或资金获取更好的替代方案，这将是一项成本高昂的资源密集型任务。使用过时、低效硬件的 IT 系统管理员很难跟上和支持数据转型方案。
在设计绿地解决方案时，必须先了解拟议解决方案的高层架构和系统设计，以及整个堆栈中可能的资源瓶颈。这样可让应用程序和存储架构师选择并设计合适的存储解决方案。我们强调，存储架构师应询问一些重要问题，以帮助做出明智的决定：
引入新应用程序时，必须了解要存储的数据类型，以便对是否使用块、文件或对象存储做出明智的决定。
块存储最常用于 DAS 和 SAN 环境。如果是 DAS，整个 RAID 卷或物理驱动器将以原始、未格式化的卷提供给操作系统。如果是 SAN 环境，来自存储阵列的整个 LUN（由多个物理驱动器组成）通过高速网络提供给操作系统，并显示为原始未格式化的卷。原始卷的底层由较小的范围和扇区组成，操作系统对其进行处理，然后底层存储子系统便可将这些逻辑块映射到特定驱动器上的特定物理块。块级存储快速可靠，最适用于持续改变的数据，如关系数据库、在线事务处理 (OLTP) 数据库、电子邮件服务器或虚拟桌面基础架构，其中要求事务处理吞吐量高且延时低。
对象存储使用唯一标识符将数据（及其关联的元数据）存储在容器中，不像文件存储那样有相关的文件夹或子目录。它们使用键-值存储的概念，其中每个键指向特定的“值”或数据片，并通过 API 检索。
它主要用于处理大量的非结构化数据，如电子邮件、备份映像、视频监控录像，或在物联网中用于机器学习和数据分析的数据管理。对象存储适合处理超大量的数据，可以根据应用程序的要求快速扩展，但数据检索速度慢，因此用于数据库或高性能计算时效率很低。典型的对象存储包括 Amazon S3、Google Cloud 对象存储或 Azure Blob 存储等。
文件存储将数据存储在文件中，以文件夹和子目录组织，并使用 SMB (Windows) 或 NFS (Linux) 通过网络共享。它适合集中管理存储文件，如视频、图像或文档，但在数据量持续增长时扩展性有限。因此在处理超大量的非结构化数据或持续改变的数据（如 OLTP 数据库）时不是最合适的应用程序。
因此，成功的企业关注构建高性能计算系统 (HPC)。他们利用本地数据库和数据服务执行事务性计算，然后通过本地集成云对象存储来存储大量非结构化数据。这样吞吐量和 IOPS 密集型事务处理在本地数据中心的快速块和文件存储中进行，而较慢的云对象存储用于存储大量的非结构化数据。
大规模数据处理需要基于企业需要分析的数据类型的数据存储解决方案。例如，要处理并分析非结构化的本地或云数据，公司需要用于混合存储基础架构、可以提供实时分析和见解的文件数据平台。
存储产品评估的核心是测试和验证。测试有很多益处。应用性能改善、存储成本优化和风险减少都是测试获得正确工具后的成果。小型或资金不足的 IT 部门可能发现难以做到，因为 DIY 或共享软件工具通常会严格限制测试类型，从而无法复制公司的实际生产环境。
测试可用于解答以下任何或所有问题：
如果您选择可扩展的企业数据存储解决方案，必须特别关注所选存储解决方案如何支持数据和 App。
即使是出色的产品，如果没有支持团队帮助企业管理在使用过程中遇到的问题，也可能受到损害。相反，技术支持人员的卓越工作可以将好产品提到新的高度。在决定存储解决方案的潜在改变时，考虑您与企业现任存储供应商之间目前的工作关系很重要。此外，还应考虑任何服务水平协议 (SLA)，例如在特定工作期间对延时、吞吐量或 IOPS 等 KPI 的满足情况。如果预期供应商在业内声誉卓著（例如，他们一般高于行业标准基准），您可以听听他们对功能的宣传，例如每个平台的 IOPS 和吞吐量高，延时可接受，等等。
在考虑任何存储产品时，另一个要注意的点是成本。不仅是采购成本，还有维护成本和总拥有成本 (TCO)。
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