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存儲即服務在近年來得到長足發展，越來越多的用戶開始接受這種服務交付模式。今天的公有云服務商，如Amazon Web Services和Microsoft Azure，可以按需為內部或外部提供對象存儲，以及數據塊與文件存儲，用于企業內部計算實例的分配。這給業務運營帶來了極高的靈活性，比傳統的存儲部署方式更加方便且具有彈性，對數據中心頗有吸引力。

那么我們又當如何去構建私有化的存儲云呢?首先讓我們后退一步，回顧云計算的本質所在。云計算的標準定義中囊括了以下特點：彈性增長且減少資源消耗;作為一項服務進行交付，并且服務應當由抽象的術語，而非實際的物理硬件來定義;多租戶性質，支持多客戶端并發;對資源請求按需分配，無須人工干預;提供報告和計費功能，可以統計一段時間內資源使用的詳細報告。

私有云同樣能夠具備相同的功能。企業內的業務單位，換句話說私有云中的客戶，亦應當能夠直接請求使用資源而不用去想這些資源的交付形式。傳統里存在許多年的服務目錄需要有所改變，從專注于物理技術(例如磁盤速度或磁盤/閃存類型)轉向注重服務參數，也就是說使用像I/O密度(單位TB存儲的IOPS)、延遲、吞吐量、數據可用性與彈性這些術語。

多租戶更偏向于安全性與性能之間的隔離。安全性需要能確保私有存儲云中各用戶的數據彼此間不可見，而諸如服務質量(QoS)等性能特性則使得不管當前系統的負載如何，每位用戶都能得到預期的服務水平等級。按需訪問讓用戶的資源請求不需要IT人員，尤其是存儲管理員過多的干預。報告功能應當可以更精細地處理、衡量存儲利用率，包括統計各團隊與業務部門分別使用多少容量。

實現彈性

彈性是我們在私有云中要實現的***目標，它有兩層含義：其一是用戶需求的擴展和按需計算的能力;其二是讓系統管理員有能力隨著需求擴展，部署更多的基礎架構資源。雖然有些人認為只要最終用戶隨時釋放出空余的存儲空間，新部署的硬件不怎么會被用到，但這種情況事實上很少發生。

這其中的難點在于如何將新的硬件資源部署到數據中心內，并在技術更新交替的周期內加以適合的管理，以避免其影響應用程序的可用性。對大多數IT部門而言，實現硬件的即時部署頗具科學性，甚至說是藝術性——他們很難像Amazon和Microsoft那樣擁有大量的資金與人力。必須精準預測在何時需要進行硬件采購，才能實現***的資源擴展。

需求預測需要與業務部門相吻合，從而規劃出未來可能出現的項目，預估存儲需求——這便是其中藝術性之所在。如果IT部門能夠深入了解未來可能的存儲資源需求，在規劃時便能更加游刃有余，尤其是對于對象存儲或高性能存儲這類非核心產品。

其科學性源自在存儲的增長過程中需要收集、整理到足夠的信息。自動精簡配置已經應用在許多IT環境中，這意味著隨著數據的不斷寫入，物理存儲容量會相對的得到增長，并且因為規劃的存儲消耗很少會被立刻消耗殆盡(例如1TB的數據請求可能在最開始只占用50GB，并在未來三年內穩定增長)，文件系統與對象存儲的存儲利用率會隨著應用程序不斷的數據寫入而得到提升。這便需要有精準而細致的工具來衡量并優化每天的存儲消耗，同時使用這些信息，做出更有意義的存儲增長預測。

此外，確定何時應當部署新的硬件需要能清楚認識并管理好供應商的交貨期、硬件部署和配置的時間。如果在企業內部，那么IT部門自然需要考慮這些問題，而假如你選擇購買公有云存儲時，就可以將這些難題丟給云服務供應商(CSP)了。

平臺的選擇

擁有適合的存儲平臺是高效部署新硬件的關鍵所在。橫向擴展相對于縱向擴展技術使得新的資源相對簡易部署，你只需要向現有的配置添加硬件資源以擴充容量。

當前大多數橫向擴展的對象和數據塊會在一定程度上自動執行性能與數據塊的重新平衡，從而利用新的容量，并***化發揮性能。考慮到縱向擴展體系架構中可擴展性的限制，煙囪式架構往往難以管理，因此在陳舊的傳統存儲系統上也不太可能通過負載均衡來利用新的物理容量。換句話說，傳統架構必須要有更仔細的設計，以便在物理硬件層面實現邏輯資源的均衡分布。通常這些平臺都會配備用于各存儲平臺內遷移LUN的工具，從而在一定程度上減緩均衡性方面的問題。

多租戶與QoS正在成為選擇私有存儲云的存儲平臺時的關鍵考量功能。如果仔細查看云服務供應商提供的服務指標，我們會注意到性能指標是依據IOPS和吞吐量衡量的，有些還會提及到I/O延遲。不論云服務供應商是否處于滿負荷運作，其提供的服務級別都應遵照這些指標，這與傳統存儲不同。因此QoS可以說是一項非常重要的指標，無論視其為一種保障最終用戶得到其期待性能的工具，或是作為一種限制。

應用程序接口(API)方面的要求

近年來，存儲設備管理領域有所細微的演變。傳統方式中，你會使用GUI和一些命令行界面(CLI)來手動管理存儲，點擊“提交”來進行變更。CLI使得存儲管理員能夠對配置和啟停過程進行腳本化，從而在一定程度上實現了自動化。不過創建腳本確實是一項耗時的過程。多年以來，供應商一直致力于實現存儲可編程API，通過授權的API調用來設定配置。配置數據也更容易提取，一些存儲平臺還能生成十分詳盡的參數。

API同時還實現了更高程度的自動化，使得管理員從存儲配置流程中脫離開。現在存儲可以直接通過1個或2個API調用映射到主機。一些平臺在內部實現了API，另一些則根據現有的API工具構建相應的封裝。這其中的關鍵在于確保API、CLI與GUI協同運作，而不能互為干擾。

至關重要的工作流

私有云存儲交付中的***一項難題在于工作流程的具體執行。用戶請求必須經過驗證、部署，并最終完成服務。公有云可以通過用戶的信用卡或其它計費手段完成驗證環節。然后通過Web門戶或API配置服務。在企業內部，傳統請求存儲資源往往依靠手動管理的內部流程，根據服務申請中的詳細信息為主機配置存儲。申請的審批者有責任確保該業務部門被允許“訂購”相應的存儲資源，并需要負責履行服務。

私有云的目的是使得這個流程盡可能自動化。譬如EMC的VIPR等工具可以幫助你構建存儲自動化的工作流程。Hitachi數據系統公司提供的Hitachi Automation Director亦能夠搭建存儲與其它資源配置的工作流程。

許多組織正在考慮在私有存儲云內引入計費機制。如果不考慮結算或退款，那么問題會簡單很多，因為IT部門將繼續承擔提供服務的相應成本——并可以根據項目分攤費用。但假如要對新的資源申請進行收費，那么便不可避免要在財務方面有所改變，例如IT部門直接支付硬件費用，然后通過向服務部門收取服務費來彌補。

堆棧式部署

比單純的存儲更進一步，你可以在私有云的框架中實現存儲自動化，例如OpenStack，從而大幅減少配置工作。最初的OpenStack部署沒有***性的存儲功能，因此出現了一些實例化項目用以管理集成外部存儲陣列。最終的Cinder項目能夠處理數據塊存儲，并自動將LUN映射到OpenStack實例，而Manila則提供了文件系統數據的集成，并由Swift為對象存儲提供API。

同時，存儲供應商可以編寫插件，使得OpenStack框架根據按需配置并映射存儲LUN。許多軟硬件公司都已經支持所有的OpenStack存儲API。Cinder支持列表上詳細列出了OpenStack平臺每個版本中支持的供應商功能。

集成公有云

展望未來，世界并不只是由公有或私有化技術組成，還有許多兩者的混合體。因此勢必會有在私有和公有基礎架構之間遷移數據和應用的需要，并由后者提供額外的數據保護(備份)并增加可用性。你還可以通過公有云存儲來進行突發的負載峰值以及歸檔操作。

你已經可以在市場上找到用于在內部和公有云之間遷移應用和數據的產品。諸如Cloudian(HyperStore)和Hitachi Data System(Hitachi Content Platform)等對象存儲供應商提供了將內部數據歸檔到云端的能力，同時***程度支持跨平臺的檢索，就如同在單一視圖中操作一樣。

在數據保護方面，Druva和Zerto都有產品讓你從公有云中備份和恢復本地虛擬機(VM)。VM鏡像的轉化與驅動程序都可交由軟件處理，作為遷移備份過程中的一部分。

Velostrata則進一步允許在公有云中啟動虛擬機。這項功能可以讓虛擬機應用擁有比本地更大的資源，或在應用負載增長時將其遷移到公有云端。一旦負載峰值過去，便可將虛擬機遷移回本地。

同時，虛擬化技術供應商也開始與云服務供應商合作，以便將應用程序遷移到公有云。例如VMware最近在Amazon Web Services上宣布了VMware Cloud，并與IBM建立了合作伙伴關系。VMware還引入了跨云平臺的體系架構，可以管理多個云端部署的環境。Microsoft Azure Stack(在本篇的寫作過程中)令Azure的功能可以運行在私有化的數據中心內，并與公共的Azure端鏈接。

今天，在私有云與公有云端的部署截然不同，這主要反映在自動化程度方面，以充分利用私有云存儲。作為最關鍵的一部分，工作流程或許還不成熟，需要在私有云端進一步加以完善。

另有一部分的挑戰在于改變內部業務團隊的工作模式。借助公有云的帶動，內部資源的交付模式亦應當做出改變。

APIs

應用程序的編程接口改變了企業存儲的管理方式。將來APPI將推動自動化并在存儲配置中減少絕大多數的人工干預，使得私有云存儲對更廣泛的企業更加實用。

更廣泛的堆棧

云存儲，無論是內部還是公共的，構成了更廣泛的基礎架構的組成部分。這意味著與OpenStack或vCloud Director之類的平臺整合。

按量支付

你會使用信用卡或后付費方式來購買公有云資源。在工作流中這種變化意味著許多企業組織將在部署內部云存儲時考慮實施計費結算機制。

虛擬化

在運行服務器虛擬化的平臺中，存儲很少會映射到屋里主機。創建虛擬機實例存儲的工作大多由Hypervisor管理軟件處理。VMware通過vRealize Automation和vCloud Director實現自動化，而Microsoft則提供了System Center 2016。