数据的分级分类依赖于业务的分级分类;首先建议制定业务的分级标准,并明确对于数据存储的要求,比如性能,容量,备份,容灾保护,归档等等;其次,同时需要考虑数据类型,不同数据类型对于存储资源的需求特点也不一样,比如数据库类更多倾
UnityXT存储属于第四代存储,全闪统一存储架构;PowerStore隶属于第五代存储,着眼于智能; 从我的角度看有几点区别可以更加的关注:1)PowerStore重运营体验,支持横向多控的扩展,能对集群内的资源进行统一的自我发现,自我优化,自我
非关键交易系统的数据类型非常的多样化,过去规模比较小的时候,我们通常不太区分这些数据类型,基本放到一种存储设备内,这种方式当前对于很多用户或者系统也仍适用; 不过随着数据量和应用数量的快速增长,从管理上看,可以更加
异构品牌的管理一直是存储管理的难题,当然管理这个概念的范畴很大,每个用户可能面临的需要更好的管理的问题也不尽相同。 如果是资源调配类的异构管理需要,比如解决数据孤岛或集中共享等问题,虚拟化网关比如Vplex等解决
过去通常的容量规划方法是年度规划(已有业务自然增长+年度新项目规划)+零散项目需求的方式;在没有大的业务转型的前提下,基本上可以满足容量管理的需求;但是随着数字化转型的深入,增加了很多新型的业务应用,比如云原生类业务
1)专用硬件的集中式存储经过数十年的发展,技术相对成熟,其稳定性和可靠性相对更高;2)集中式存储的数据服务功能更加丰富,包括双活,三点容灾,数据分层,快照,多协议访问等;3)没有分布式架构中频繁的节点数据交互和传输,集中式存储的I
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