如果以數年前眼光來衡量，今天的企業能調用的數據量足以讓目瞪口呆。然而，為了獲取有更多競爭優勢的洞察、深度優化業務流程、制定更強大戰略決策，企業收集和挖掘更多數據的競賽還在愈演愈烈。由于有了各種數據密集型功能支持，原本主要側重于業務交易的傳統企業業務應用程序正在快速向高級大數據分析轉型，以協助組織實現更智能(即使是人為的)的增長。

為了配合IT部門跟上潮流和利用當前能內嵌運營分析的數據密集型業務應用，數據中心的基礎設施也在迅速升級。內存計算、大容量的服務器端閃存、軟件定義的資源以及橫向擴展平臺，這些最近增長迅速的領域正在重塑今天的數據中心。值得一提的是，我們看到，在數據中心內被一直認為頑固和革新緩慢的存儲基礎設施正在產生比以往任何時候更快的改變。你甚至可能會說，我們正在眼睜睜看著智能存儲的出現。

新一代的存儲產品充分繼承了最新硅技術的優點，增加了內置的分析功能，嵌入混合云分層或(通常也會)與核心數據處理設施融合。也許存儲系統近期最大的改變并不在于硬件或算法升級，而在于如何才能對存儲實現最佳的管理。

長期以來，為了管好每一種存儲設施，IT企業別無選擇，必須部署和學會使用每個存儲供應商的專用存儲管理工具。對于存儲實例的部署、集成，以及對于復雜的、一次性的供應商專用管理工具的支持，都會浪費大量的時間。但隨著業務數據相關的管理數據的猛烈增長，僅僅只是管理一套指標數據庫的小目標都會成為巨大的挑戰。此外，伴隨類似物聯網的潮流推進，一切東西都可能附帶持續產生數據的傳感器，關鍵系統的元數據本身都會變得更海量和實時。

為了獲得預期的回報，你可能需要在數據技術方面投入巨資。

“Call Home”存儲分析服務

首先，我完全贊成使用DIY的方式實現特殊分析功能和業務流程的集成，以及利用API來創建自定義小部件或報告。我已經見過太多企業定制開發自己的內部存儲管理工具，只要這些企業購買了四個老牌的管理平臺之一(即BMC、CA、HPE和IBM)，最終就會陷入昂貴和繁重的支持和升級。在這個流行云端軟件即服務(SaaS)業務應用程序的時代，我們可以有充足的理由把繁重的IT管理任務外包給遠程專家服務提供商。

Netapp在很多年前開始提供“Call Home”(存儲錯誤警報監控服務)高級供應商支持服務功能，從而將大尺度上的遠程存儲管理變成現實。來自本地陣列設施的日志和事件文件每天都會被打包匯總后傳回“在云端的”供應商大數據資料庫系統。專家們隨后就會使用大數據分析工具分析客戶傳來的所有數據(例如Cassandra、HBase和Spark)，從最終用戶的各種部署案例池中學習和提升。

這樣一來，陣列供應商可以基于已有的大數據向任何組織提供有價值的故障防范咨詢和建議，而這些組織不可能靠自己得出結論。在這個SaaS模型下， IT部門不再需要維護自己的歷史數據庫，只需操作一個大數據分析平臺或查找數據技術資源并執行分析。供應商還可以深入分析最終用戶的常見操作行為，研究具體功能的使用情況并發現市場和銷售機遇。

雖然似乎今天的每家存儲供應商都在提供故障預警支持服務，你仍然很容易找到他們的區別。有些供應商注重更密集粒度的客戶使用率數據，甚至會產生接近實時的監控數據流。有些供應商致力于提供更優化的可視化和報告。還有些供應商會對收集到的數據進行匯總和價值挖掘，訓練機器學習和建立模型，向用戶提供更明智的操作建議回饋。

HPE最近宣布收購Nimble，后者對其InfoSight服務產品服務的愿景宣傳中提到，通過自動化的修復機制防止服務中斷和停機，解決這類被界定為首要和次要的支持問題并不是產品的全部，他們的服務還會利用歷史匯總數據庫進行統計比較，對未來的容量和性能發展作出準確預測。

應用感知存儲

對于密集IT管理數據的管理和價值挖掘并不是IT部門遇到的唯一的新挑戰。大趨勢已經轉向聚合，將從前煙囪式堆砌的IT基礎設施進行堆棧折疊，成為更致密的成品(例如超融合設備、混合云平臺、大數據集群)，這也要求管理員們能更好地掌握應用程序消耗的存儲的真實用量和成本——計入一切IT資源后的總擁有成本。幸運的是，許多可以關聯多種節點的智能存儲集成服務正在涌現，這些服務既能處理固定的數據，也能直接感知產生數據的應用程序。

云端存儲管理服務智慧程度不斷提升的一個恰當例子是，虛擬機感知存儲Tintri公司面向虛擬機提供的Predictive Analytics預測分析業務。全閃存陣列供應商經過持續的努力(從成千上萬的虛擬機樣本)將復雜的虛擬機、虛擬化平臺和存儲數據精簡成為3個關鍵性能指標參數，能快速展現剩余容量、性能富余，以及針對預期工作負載應該配置的最優化閃存容量。Tintri的瀏覽器儀表板還提供基于模型的未來發展趨勢預測、任意應用程序/用戶工作負荷分析和基于假設條件的場景規劃模擬。