2014年4月9日存儲在線編譯：本文是重新定義存儲經濟學系列文章中的第一篇。
在理想的世界里，我們可以忽略存儲硬盤的成本，用速度最快的硬盤去儲存我們所有的數據。但是不幸地是，那樣的世界從經濟學的角度來說肯定是不好的，我們需要一個更好的答案。
看看現在可選的方案，存儲熱數據的最佳位置是固態硬盤和閃存。從IOPS的角度來說，固態硬盤的性能比傳統旋轉磁盤的性能高出1000倍。從每TB存儲容量的單價的角度來說，固態硬盤的價格比傳統旋轉磁盤的價格高出一大截，但是它的價格與企業級多級單元SATA硬盤的價格卻相差不大。
存儲：在成本和性能間尋求一個平衡點
顯然，用戶們需要在成本和性能間尋求一個平衡點。答案取決于大多數數據集的使用模式。有些數據遠遠比另一些數據更加活躍，因此就有可能建立一個經濟高效的存儲農場，而且它的性能還能滿足用戶們的需求。
答案就是規定各個存儲層級：
1. 最高存儲層級使用固態硬盤，目的是保證性能；
2. 由硬盤構成的第二存儲層級保存著大多數的數據，它的存取速度要相對慢一些，但是存儲容量的價格是最低的。
將數據中心里的存儲資源分級使用并不是一個新的概念。但是目前存儲環境中的文件結構的復雜程度是非常高的。云進入數據存儲領域之后，情況就更加復雜了。多媒體數據將產生大量的小文件，因此跟存儲容量的需求增長一樣，文件數量的快速增長已經成為一個重要的問題。
Scale out拓展的辦法就是自動化。將存儲資源池虛擬化會讓生活變得更加輕松，這也是數據自動分級實現成本經濟效益的關鍵。這就提出了數據存儲位置的控制問題，讓它們可以被儲存到快速存儲媒介或是廉價的存儲媒介之上。
大多數自動分級軟件都可以由管理員設定的各項政策來驅動，比如根據數據已經存在的時間或設定具體的日期來遷移數據。自動化功能還可以決定如何根據使用體驗和數據已經存在的時間去實現上述目標。這就為管理員減輕了控制數據的負擔。
存儲：自動分級技術的演變
早期的自動分級技術處理的是數據完整的邏輯單元數（LUNs），但是現在的自動分級技術可以處理目錄、文件和文件的部分內容，大幅減少處理過程中產生的流量和等待時間。數據的流動是雙向的，但是通常是從速度最快的存儲層級流向數據最慢的存儲層級。例如，假如有一個文件需要頻繁被訪問，但是那些訪問的時間主要集中在一天中的某個時段之內，那么在其他時間將它移動到速度較慢的存儲層級上肯定就能提高存儲的經濟效益。
根據做法的不同，數據轉移的流量也不同。比如可以先不將速度較慢的存儲層級上的數據副本刪除，只是修改那些被復制到速度較慢的存儲層級的數據，就可以減少數據流量。另一種減少數據移動的流量并有效提高容量和性能的做法是將所有的數據流都進行壓縮處理。
自動分級軟件可以處理基于SAN的存儲層級和以太網存儲。由固態硬盤和傳統硬盤混合組成的SAN陣列可以使用自動分級技術。處理直接連接設備會有一些問題。這一點很重要，因為固態硬盤通常是直接與服務器相連接的。最新發布的軟件解決了這一問題，即便是純閃存陣列，也能很好地使用自動分級技術。
自動分級技術可以取代高速緩存技術，它最適用于數據流中有預測性的情況，比如每個月的月底移動數據的時候，或在某個特定時間開始某項具體的工作的時候。在低于LUN層級上使用自動化分級技術同樣可以實現高速緩存技術的很多優勢。
從成本的角度來說，自動分級技術可以減少存儲硬件成本，因為系統所需的固態硬盤數量減少了。同時，完成同等數量的任務所需的服務器數量也減少了，因為大多數任務都是受I/O限制的。節省下來的成本可以被用于購買新的硬件和存儲軟件。
存儲自動分級技術可以提供經濟效率，而且不需要太多的管理。它還使得企業用戶能夠采用更加復雜的存儲解決方案，比如在對象存儲或云中增加第三級存儲層級，或將數據遷移到廉價固態硬盤以形成第二存儲層級。
在重新定義存儲經濟學的第二部分，我們將探討如何利用自動分級技術滿足大數據存儲需求。
