系列1：軟件定義存儲市場趨勢
系列2：軟件定義存儲價值
系列3：如何評估軟件定義存儲
中橋調研咨詢總經理兼首席分析師王叢女士（Kim Wang）有著20多年在歐洲、東南亞和北美的國際管理和營銷經驗，其中有12年時間專注在數據中心領域，尤其對存儲、網絡、服務器和數據中心管理軟件領域有著深入的了解和研究。王叢女士擁有的豐富經驗能夠為IT廠商提供從戰(zhàn)略到市場推廣的咨詢，被譽為“中國數據中心最具影響力的分析師和咨詢師”。
中橋調研咨詢總經理兼首席分析師王叢女士
在之前的系列1和2，中橋主要結合IBM Edge2014大會上發(fā)布的IBM軟件定義存儲，以及中橋就中國軟件定義存儲市場的調查結果，就軟件定義存儲在中國的市場趨勢和價值進行了解讀。在系列3，中橋將結合相關調查數據，解析中國用戶評估軟件定義存儲的重要衡量指標和原因。
針對中國用戶的存儲現狀和需求，中橋調研數據顯示，中國用戶主要從以下幾個方面來評估軟件定義存儲：
1. 異構存儲的集中統一管理
數據中心向虛擬化和云計算持續(xù)演進的過程中，用戶在一段時間內都會處于物理、虛擬和云高度混合的環(huán)境。而且整個存儲部署是分階段進行的，因此對IT管理提出挑戰(zhàn)。與此同時，大量異構存儲進一步增加了管理的復雜性。如何利用有限的資源實現混合環(huán)境下各種異構存儲的管理，同時最大化簡化管理難度，是用戶最為關心的問題。存儲自動化集中統一管理能力，不僅可以在單一管理界面下實現跨異構環(huán)境的存儲管理，而且可以有效簡化異構存儲的管理難度，讓IT管理人員有更多的精力實現通過IT創(chuàng)造價值。此外，其自動化功能可以及時檢測到系統故障并及時處理，有利于保證業(yè)務永不宕機。
2. 異構存儲的資源配置效率
傳統存儲配置方式造成大量的資源閑置，同時性能卻無法滿足大數據和云計算的資源配置和管理效率的需求。與此同時，隨著應用數量和應用使用者的增加，以及移動應用和大數據的普及，用戶對OLTP、OLAP、響應速度和低延遲等提出更高需求。中國用戶將對存儲資源跨異構環(huán)境的配置、管理、功能和性能升級能力，作為評估軟件定義存儲的重要考核因素。用戶需要在有限的存儲資源條件下，通過資源池化提高資源利用率和配置效率，簡化以工作負載為核心的存儲資源部署管理，同時降低異構資源配置所需時間，滿足業(yè)務對高IOPs和低延遲等需求，而且還有利于進一步提高整體存儲的管理效率。
3. 異構存儲整合
業(yè)務長期發(fā)展過程中，通常需要不同的存儲以滿足各個發(fā)展階段的業(yè)務需求，從而導致傳統數據中心通常存在大量異構存儲資源。中橋調研數據顯示，85%的受訪用戶表示，在選擇新存儲技術的過程中，已有異構存儲整合再利用很重要。中國企業(yè)普遍面臨著已有存儲容量利用不充分的問題，不僅造成了大量存儲資源浪費，降低了存儲投資回報，而且加劇了企業(yè)新增IT開支的負擔。實現已有存儲資源整合再利用，不僅能提高存儲生命周期使用效率，降低新增存儲的采購需求，而且對于新增的異構存儲也可以通過整合實現統一管理，提高整體TCO的同時，有利于存儲實現統一管理。
4. 靈活技術選擇
從虛擬化到云，再到移動互聯和應用多元化，每一個階段對存儲技術的需求都有所不同。這就要求存儲的技術選擇要具有靈活性，在數據中心逐步演進的過程中支持多種技術和開源，平衡用戶對存儲容量和性能的選擇，滿足業(yè)務不同發(fā)展階段的需求，支撐更多應用和業(yè)務運行。
5. 卷高可移動性
存儲卷高可移動性也是主要的評估因素之一。這是因為一方面，在數據中心運行過程中，無法完全避免系統出現宕機或進行系統維護，由此造成的業(yè)務中斷或數據丟失將直接影響到業(yè)務正常運行。因此，IT系統要具有故障切換能力，以確保業(yè)務持續(xù)運行，數據持續(xù)高可用。另一方面，多站點數據中心間的存儲資源均衡，有助于資源利用最大化，以及提高已有存儲性能滿足業(yè)務需求的能力。存儲卷自動遷移功能尤其是跨數據中心自動遷移，保證了存儲卷的高可移動性，能有效滿足用戶這些方面的需求，從而成為用戶選擇軟件定義存儲重要的考慮因素之一。
IBM軟件定義存儲具有極高的異構整合能力。通過與上百個異構存儲整合，實現集中統一管理。并通過異構存儲虛擬化功能，實現對異構存儲資源池的資源動態(tài)配置。與此同時，通過快照等技術，讓陳舊設備具有企業(yè)級功能，實現卷高可用遷移，滿足虛擬化和云計算環(huán)境對存儲高可用性的需求。
從傳統工作負載角度來看，IBM 軟件定義存儲還有助于優(yōu)化數據的經濟性。IBM軟件定義存儲通過資源的統一管理，在減少閑置容量的同時，充分利用已配置容量，提升容量利用率達50%；此外，IBM軟件定義存儲還通過復制、壓縮等技術，優(yōu)化數據存儲，同等存儲空間內可存儲的數據量是之前的5倍；同時存儲數據量的減少還進一步優(yōu)化了系統性能，加快了系統響應時間，并減少了高達95%的能耗，為環(huán)境成本的削減起到重要作用。
