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大数据管理 论服务器虚拟化当中的数据化_数据分析师考试
2015-07-04
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大数据管理 论服务器虚拟化当中的数据化_数据分析师考试


大数据市场变得越来越火热,随之而来的问题就是这些大量数据如何存储,这也就掀起了IT业界对于存储管理方面的研究和开发,诸如光纤通道、iSCSI和NFS,所有这些保障了存储系统的集中化和标准化。

  大数据管理 论服务器虚拟化当中的数据化

  虚拟化技术是改善当今企业网络的一个重要方式和通道,越来越多的企业已经开始认识到虚拟化技术带给IT资源本身的好处和效率的提升,现在应用最多的就是存储虚拟化和服务器虚拟化两种技术,这些虚拟化技术和系统都离不开集中化的存储系统作为支撑。

  虽然存储使得用户获益颇多,其同样为存储和虚拟化管理员带来了许多新的挑战。服务器和其使用的存储系统之间的关系由于虚拟化技术变得更为复杂。本期我们就来聊聊在服务器虚拟化浪潮中企业如何进行存储层面的管理工作。

  困难频频出现

  虚拟化带来了新的操作上的麻烦。由于许多虚拟机可以存在于同一个存储卷逻辑单元号中,虚拟服务器和虚拟桌面的I/O特性更为随机,难以预测。

  企业用户同时还需要考虑到许多大型企业中的运营结构。随着IT基础架构的增长,各种存储、网络、服务器和数据库更趋向于分割成各个独立的部分。存储管理员过去或许可以只针对存储而很少顾及其它体系架构的部分。不过虚拟化改变了所有这一切,使得这些隔离 的部件需要比过去任何时候更为集成起来。

  灵活部署策略

  在虚拟化环境中实现高效地存储管理需要满足两项基本条件:容量和性能。当然在非虚拟化环境中这两项也非常之重要,性能是虚拟存储设计中的首要考虑因素,对整个虚拟化体系架构的运营会产生重要的影响。

  将存储管理工作移至阵列层可以实现诸多好处。首先,这降低了Hypervisor层的工作负载,降低处理器符合和存储网络层的传输量。其次,这种方式使得存储阵列可以优化并对I/O敏感的运作进行优先级排序,这或许是阵列内部优化所能实现的最佳目标。

  针对性能的配置。虚拟环境中的I/O性能至关重要。通常来说,虚拟环境中有大量的随机工作负载,这使得优化I/O工作负载对于阵列而言更为困难。有一些技术可以用以性能的优化。

  自动精简成企业最爱

  虚拟环境中虚拟机相对容易创建,这使得存储容量很容易就会失去控制。尤其是在按需供应的环境中。自动精简配置功能能够使得磁盘空间只在数据真实从主机写入磁盘后才被消耗,而不是被每个虚拟机预留出固定的容量。

  乎绝大多数的企业级和中端存储平台都提供集中化管理的工具插件,比如VMware的vCenter.这为虚拟主机和存储都提供了一个“单一的虚拟管理平台”,在许多情况下存储通过这种方式可以直接从vCenter控制台中配置。

  数据备份同样重要

  数据备份总是被视为和存储管理关联不大的一种操作;然而,其在高可用的存储环境下又是至关重要的。在虚拟化体系架构的备份和数据恢复中,传统的备份解决方案确并不高效,可以利用其它技术来优化备份和数据恢复流程。

  在所有的虚拟平台上,虚拟机以一个或一系列文件的形式存储,即便在使用数据块形式的存储阵列中亦是如此。这使得备份流程变得更为简单,因为备份可以简单地以拷贝文件的形式进行,从而备份起所有的虚拟机

  数据的存储方式和安全系数是我们保证服务器虚拟化方式的重要通道,用户对于虚拟化模式下的数据安全会更加重视,同时,在整个平台和解决方案的灵活性方面也将会影响存储管理带给服务器虚拟化的最终作用。

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