我要投稿
但是有两点不足:
1.流动I/O的性能不如SAN。不过,人们发现大部分的I/O都不是流动的,当然,IOPS除外,NAS厂商们通过添加读取缓存的方式来改善这个问题。
2.NAS限定在单一的机箱中,性能扩展是个问题。文件系统的大小被限定在NAS框架中。这使它虽然市场占有率不低,但却没有触及到高端市场。
当然,也有例外。NAS厂商们推出专门的大型SAN文件系统来争夺失去的市场。如今的NAS文件系统市场正在快速衰落,最终将被替代。如果你需要一个PB级的命名空间,你可以选择POSIX文件系统,你还可以选择基于接口的REST/SOAP。但是,如今想要成为一个文件系统专家,还是要经过专业有效的培训来了解复杂的主机,网络和存储设备,还要了解上百个文件系统的调控参数。
我们的未来是怎样的?
目前得出的观点是未来存储的复杂性会远远超过存储人才的接受程度。把这个设想和现在的现实,即虽然我们有新的应用,设备和方法,但我们仍然没有一个通用的管理架构联系起来。我得出的结论是人们所期望的是存储设备的兴起,它们不仅能带来极致的扩展能力,而且不需要高端的存储人才来管理。
举个例子吧,目前大部分并行文件系统的社区都把目光逐渐转向存储设备,而且是几乎没有旋钮和开关的设备。而对高性能计算环境有需求的公司也在大力支持这样的技术,它们不想把大把的金钱和时间投入到培训如何管理文件系统这样的课程中。
当然,这只是一方面,同样的事情还发生在REST/SOAP界面中管理对象界面的存储硬件和软件上,它们正变得越来越简单,用户更容易操作,只在极端扩展的时候,才会用到花费巨大的专业管理员。
所以,如果你是一个经验丰富,身怀绝技的管理员,该做些什么才能让你的薪水不会一落千丈呢?
我觉得答案应该是数据分析设备(我不是想讨论Hadoop,在这个领域,许多产品的架构设计已经完成了)。数据分析设备现在才刚刚起步,非常需要人们的关注和投入。数据分析的类型非常复杂,举个例子来说,你可能会给一副图片打马赛克,或者建立一个地理位置数据库,也可能标准化图片的分辨率(当然,这技术要再发展发展)。然后你就能借助像素来了解天气,气候或其它一些改变(比如说森林砍伐问题)。这和处理商业数据,比如说分析价格和销量的关系来使得利润最大化完全不同。
过去困难的事情将会变简单,但是我怀疑是否会出现新型的更为复杂的设备来处理各种各样的新问题,也许它们需要更复杂的调试和配置。信息收集处理过程将会被架构化以便提高工作效率,这样在分析数据,处理它们并提供最终结果给决策者时才会更快,更有效。
最后一点想法
文件系统存储复杂性的问题已经被解决了大半。但仍然有一些问题亟待解决,不过比以前少多了。
但是,又有一大堆新的,甚至更为复杂的问题出现在我们面前。我们需要充分了解用户需要借助存储做什么,以及他们打算怎样获取这些数据并创建可以借此做出决策的信息。这些工作的回报会相当丰厚,不过也需要更为专业的技能。需要注意的是这些工作技能跟现在的SAN,NAS或其它类型设备需要的技能相去甚远,它们很可能是以后应用开发者和用户所必需的。
仔细想一想,这跟1996,1997年,SAN文件系统开始发展的时候一样。深陷其中的我们不得不反复研究这些技术使它们变得更快更有效率。我相信,同样的事情将继续发生,历史会再次重演!
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