一旦他们占据了食物链的顶端。 几千年来。 然后发生了不可思议的事情：云层关闭了天空，它们不再存在。 在世界的另一端，改变了气候的事件：增加了云量。 恐龙太大了又太慢了：他们生存的尝试注定要失败。 更高的掠食者统治着地球1亿年，变得越来越强大。 它们演变成在食物链顶端的理想位置，但是宇宙立即改变了我们星球的面貌。
具有讽刺意味的是，正是六千六百万年前消灭了恐龙的乌云。 同样，当今的云正在摧毁“食物链顶端”的经典数据存储系统。 在这两种情况下，问题都不在于云本身，而在于适应不断变化的世界的能力。 以恐龙为例，一切都很快发生：从陨石坠落（或火山喷发-理论选择权仍在您身边）起的几天或几周内，云的破坏作用就发生了。 对于传统的数据仓库，此过程要花费数年，但它当然是不可逆的。
三叠纪：铁的时代和移民应用的出现
那怎么了 在现有的生态系统中，有入门级和中型存储系统，企业级系统和直连式存储系统（DAS）。 这些类别由分析师确定，具有自己的市场量，成本，可靠性，性能，可扩展性指标。 然后发生了一些奇怪的事情。
虚拟机的出现意味着多个应用程序（可能是多个所有者）可以在同一台服务器上运行-这些更改立即使人们对直接连接存储的未来产生了疑问。 然后，最大的超可伸缩基础结构（超伸缩器）的所有者：Facebook，Google，eBay等，厌倦了为存储投入巨资，开发了自己的应用程序，使数据可以在常规服务器上使用，而不是在大型“铁”存储系统上使用。 然后，亚马逊将奇怪的简单存储服务或S3引入了市场。 不是障碍，不是文件，而是根本上的新东西：不可能购买系统，只能购买服务。 等一下，在天空中可以看到哪种明亮的光？ 另一个小行星？
侏罗纪时期：“足够好”的时代
我们以“足够好”的思想进入存储开发阶段。 使用存储的客户注意到了超大规模产品的用途后，开始质疑超过其为企业存储支付的铁价的十倍甚至一百倍的附加值的公平性。 中端阵列开始从顶级系统赢得市场份额。
HPE 3PAR等产品已显示出快速增长。 EMC Symmetrix曾经是企业级的主要阵列（用“大规模”一词表示），现在仍然占有一席之地，但是它正在迅速减少。 许多用户开始将其数据传输到AWS。
另一方面，存储创新者开始使用分布式水平可扩展系统的技术从超大规模生产者那里借用想法，这种思想与垂直扩展相反。 预计新存储软件将能够像超伸缩器一样在常规服务器上运行。 不会超过设备本身成本的10-100倍价格。 理论上，您可以使用任何服务器-选择取决于您的偏好。 软件定义存储系统（SDS）的时代已经开始：乌云密布，温度下降，高等捕食者的数量开始减少。
白垩纪：软件定义存储系统发展的开始
软件定义存储的早期风雨如磐。 承诺了很多，但很少交付。 同时，发生了重要的技术转变：闪存已成为“旋转生锈”（HDD）的现代替代产品。 这是许多存储初创公司兴起并轻松分发风险资金的时期。 如果不是一个问题，一切都会很好：数据存储需要认真对待。 事实证明，客户喜欢他们的数据。 如果他们无法访问它们，或者在TB的数据中发现了几个不正确的位，他们将非常担心和担心。 大多数创业公司都无法生存。 客户获得了很酷的功能，但是使用基本工具并不是一切都很好。 糟糕的食谱。
新生代：存储阵列占主导地位
很少有人谈论事后发生的事情，因为这不是很有趣-客户继续购买相同的经典存储阵列。 当然，那些将应用程序迁移到云端的人也将数据迁移到了云端。 但是，对于不想完全转换到云或不想完全转换到云的绝大多数客户，同一个Hewlett Packard Enterprise继续提供经典阵列。
我们生活在2019年，那么为什么从2000年开始，仍然存在基于技术的数十亿美元的存储业务？ 因为他们工作！ 简而言之，关键任务应用程序的需求并没有被大肆宣传的产品所满足。 HPE 3PAR之类的产品仍然是企业客户的最佳选择，而HPE 3PAR体系结构的新一轮演进-HPE Primera-仅得到证实。
反过来，软件定义的存储功能也很出色：水平可伸缩性，使用标准服务器……但这样做的回报是：可用性不稳定，性能不可预测以及特定的可伸缩性规则。
客户需求的复杂性在于它们从未变得如此简单。 没有人会说丢失数据完整性或增加停机时间是可以接受的。 这就是为什么架构对于同时满足现代快速发展的数据中心要求的存储系统如此重要，同时又在寻求折衷的同时并没有缺乏企业级存储系统的关键特性的原因。
第三阶段：新生命形式的出现
让我们尝试弄清楚存储市场的新来者之一– Datera –如何应对历史悠久的存储需求和新存储需求的如此艰难的混合。 首先，由于面向解决上述困境的体系结构的实现。 修改旧的架构以解决现代数据中心面临的问题是不可能的，就像修改普通的软件定义的存储系统的架构来满足企业级系统的要求一样，这是不可能的：由于温度下降，恐龙并没有成为哺乳动物。
建立一个满足企业级存储要求并同时考虑到现代数据中心动态性的所有价值的解决方案并非易事，但这正是Datera打算做的。 Datera专家已经为此进行了五年的研究，并找到了“准备”企业级软件定义的存储系统的方法。
Datera遇到的主要困难是有必要使用逻辑AND运算符，而不是使用明显简单的OR。 稳定的可用性，“ AND”可预测的性能，“ AND”架构可扩展性，“ AND”与业务流程类似的代码，“ AND”标准化设备，“ AND”实施管理政策，“ AND”灵活性，“ AND”分析管理， “ AND”安全性，“ AND”与开放生态系统的集成。 逻辑运算符“ AND”比“ OR”长一个字符-这是主要区别。
第四季度：现代数据中心和剧烈的气候变化决定了软件定义存储的发展
那么，Datera如何创建既能满足传统企业级存储系统要求又能同时满足现代数据中心要求的架构？ 一切再次归结为这个烦人的AND运算符。
一次解决一项任务以满足个人要求是没有意义的。 这些元素的总和不会成为一个整体。 像在任何复杂系统中一样，仔细研究整个平衡妥协的复杂系统在这里很重要。 在开发过程中，Datera专家专注于三个主要原则：
- 特定于应用程序的管理；
- 确保数据灵活性的单一机制；
- 由于降低了间接费用，因此生产率很高。
这些原则的共同属性是简单性。 简单的系统管理，简单的数据管理和单一的优雅机制，并通过降低成本来提供可预测的（和高性能）性能。 为什么简单性如此重要？ 来自存储领域的经验丰富的高手知道，仅凭粒度控制，许多数据管理和超优化工具来提高生产率，就无法满足现代动态数据中心的存储要求。 我们已经知道诸如存储系统恐龙之类的技术的复杂性。
熟悉这些原则对Datera起到了很好的作用。 他们开发的架构一方面具有现代企业级存储系统的可用性，性能和可伸缩性，另一方面具有现代软件定义的数据中心所需的灵活性和速度。
Datera在俄罗斯的供应情况
Datera是Hewlett Packard Enterprise的全球技术合作伙伴。 Datera产品已经过各种
HPE ProLiant服务器型号的兼容性和性能测试。
您可以在10月31日举行的
HPE网络研讨会上了解有关Datera架构的更多信息。