三大热门存储技术带你飞

　　以下所列三项技术趋于实用性，我们尽可能集中在了足够成熟的热门技术上。

　　复制数据管理

　　管理来自多种工具同一数据的繁多物理副本依然费用昂贵，而且是件麻烦事儿还可能造成安全威胁。这就是副本数据管理（CDM）采用单一副本备份，归档，复制等数据服务的原因，是2016年蓄势待发地存储技术趋势之一。

　　这一市场已经拓展到了包括初创公司Cohesity和Rubrik，还有一些传统供应商如Catalogic Software，，Commvault，日立，NetApp。IDC预计2018年，副本数据消耗IT企业费用将近510亿美元。

　　Actifio在这一领域是先驱者，采用副本数据虚拟化平台解耦来自基础设施的数据并加强竖井数据保护过程。

　　另外，CDM与传统存储管理并相同，因为它在用户采用来自多个供应商的多种工具时，简化了竖井过程，尤其是在数据保护方面。

　　"现今在二级存储中有大量的存储碎片。一位客户跑去购买多个供应商的很多不同产品，还得将它们人工连接到一起，通过多个UI管理，这成了一个主要的可管理性头疼病。"Cohesity CEO，Mohit Aron如是说。

　　"有三类公司称自己在做副本数据管理，" Actifio创始人& CEO称，"第一种是搞备份的哥们儿，他们采用快照管理并做上标记就称其为副本数据管理。然后还有人说‘如果你有14台存储设备，买我们的产品跟第15台一样的性质。’我们所做的是不同的。我们完全独立于基础设施。我们想要从数据跨整个生命周期创建时对它管理，无论何地我们都能提供稳定的访问并根据规模管理数据。"

　　所有这些产品的目标都是通过管理经由传统数据保护平台创建的敏感数据流氓（rogue）副本，保持安全和访问数据之间的平衡。

　　纠删码

　　日益普及的对象存储和基于云的备份存储，高容量HDD的涌现在过去的几年间已经令纠删码的"热度"不断翻升，预期将成为2016年热门存储技术趋势之一。PB级和EB级数据集利用RAID是站不住脚的，IT分析公司Storage Switzerland总裁，George Crump如是说。

　　"随着我们走进（采用）6 TB和8 TB驱动器，纠删码成为能够针对大量数据提供保护的唯一可行性技术，如果你把高容量驱动器放入阵列中，采用RAID你看到的是按周计算的恢复时间，而采用纠删码则是按以小时计。" Crump称。

　　纠删码采用数学公式将数据分为多个段，然后将每个段置入存储阵列内的不同位置。冗余数据组件在此过程中被添加，并将该组件的一个子集用于重现遭到损坏或丢失的原始数据。

　　纠删码的目的是使驱动器较快速度重建。复制数据的过程和将数据分散至多个驱动器，与RAID类似。然而，纠删码与RAID的不同在于规模和数据寿命上。如果数据损坏或丢失，磁盘重建仅需要一些"被擦除的"段。该技术还通过容忍多驱动器失败，不降低性能保持数据完整性。

　　纠删码的使用如今被作为对象存储提供商的桌面筹码，包括主导厂商如Amplidata（已被HGST收购），Caringo，IBM Cleversafe和Scality。但是，块和文件存储供应商也在开始行动。超融合阵列厂商Nutanix在6月份的版本升级中集成专用EC-X纠删码到Nutanix操作系统。向上扩展型供应商Nexenta 在5月份的版本升级中添加了支持块和对象存储功能到NexentaEdge软件。

　　因为保护海量数据的可扩展性，纠删码是核心数据保护机制适用于基于云的对象存储。迄今为止，用户将数据转移到云主要是用于如备份和动态归档，预计该技术热度将随着云的普及再度升温。

　　"纠删码是适用于对象存储系统——一个向外扩展型，多节点存储基础设施的理想设计类型。是一种提供跨节点，类RAID的保护方式，而非包含在一个单一存储系统内。"

　　新一代存储网络

　　闪存和虚拟化技术是推动作为一个存储技术趋势——新一代存储网络兴起的主要驱动因素，无论是光纤通道（FC），以太网（Ethernet）或无限带宽（InfiniBand）。

　　16 Gbps FC交换机和适配器出货在明年应该依旧紧俏，同时32 Gbps设备也开始预热。Brocade和思科将专注于32-Gig交换机。QLogic也有了16 Gbps第五代FC适配器，用户可在2016年升级到第六代32 Gbps。

　　而基于以太网的存储网络主流趋势将会是带有端口的25 Gig交换机和适配器芯片，能使公司实现采用以10 GbE部署的同一类电缆。

　　但网络厂商针对超大规模云服务提供商需求将新的单针脚标准25 GbE交换机和适配器芯片集中到一起。发展蓝图延伸到50 GbE和100 GbE，后者是4条线路的25 GbE。

与此同时，InfiniBand持续专注于高性能计算（HPC）。目前占主导的速度是56 Gbps，但2016年由于HPC，大数据，Web 2.0应用程序助燃