毫无疑问，IT管理是很复杂的。最近一份对300名IT专业人士的调查显示，IT负责人面临着互相冲突的压力。这份调查包括提供性能、大量数据迁移、符合预算开支和把云集成到自己的基础设施成为当今最大的挑战。让我们看看哪些因素影响着这些挑战，以及IT如何解决它们。
压力下的性能
对IT系统来说，性能一直是关键议题，但是商业对性能的需求并不意味着更高。相比以前，今天的企业从来自更多的数据资源中分析大量的数据。同时，性能分析和应用的能力变成企业关键性的竞争优势。
存储普查确认，性能仍然是IT最主要的议题，38%的被调查者视性能为他们最大的挑战。
目前，有几项技术针对这些性能挑战。闪存可以提供应用程序所需的低延迟性能，但是基于闪存的存储应用于企业的所有数据是昂贵的。
混合系统试图通过在闪存和硬盘之间进行数据分层来解决这些成本问题，但是随着数据量的快速增长，前期成本以及升级的成本和中断限制了混合系统的使用。
分布式系统可以使数据跨越性能和容量层进行分层，但是它们可以具有可管理性，可伸缩性和性能限制，使其不适用于许多企业应用程序。他们还可以锁定客户使用单个供应商的存储系统，或者将一个层级仅限于服务存档操作。
元数据引擎使企业能够灵活地从部分或全部成本性能选项中进行选择，因为它能够根据业务需求的目标，透明地在任何类型的存储上移动数据。与高级文件系统(如NFS v4.2)一起使用时，元数据引擎可以透明地消除常见分布式存储系统固有的性能限制。元数据引擎将控制(元数据)路径移动到数据路径之外，以在逻辑上将全局名称空间内的不同存储资源组合在一起。
然后，它可以跨存储系统分发数据，为应用程序提供并行数据访问。元数据引擎软件还可以跨任何类型的存储(包括闪存，共享和云存储智能地分层数据。这确保数据始终处于正确的存储类型，以满足其性能，成本或保护要求。
自动化迁移
传统企业基础设施的架构创建了不易彼此连接的存储岛，结果，这需要花费企业IT专业人士很多时间来计划和执行存储迁移。传统的迁移和更新需要花费几周或几个月，大部分是因为需要将数据风险降到最低，并且在迁移存储系统时中断停机。即使按计划执行，问题依然会发生。
事实上，Uptime Institute评估，大约70%的数据中心问题都是由人为错误造成。而存储调查显示，对IT专业人士来说，36%的人把它们视为迁移过程中第二大令人头疼的问题。
基于混合存储介质(如磁盘和闪存)的混合存储系统试图解决这个问题，但成本高昂，实际上只是为企业增加了更多的存储过量配置。另一个挑战是，即使企业决定用纯闪存或混合解决方案来替代所有现存的系统，IT团队仍然不得不通过传统的迁移来实现这一目标。元数据引擎可自动将数据的放置和移动透明地传输到应用程序，从而消除停机风险。
通过元数据引擎，管理员可以分配目标，设定数据所需的性能，保护和价格等级。元数据引擎可以在其全局名称空间中分层到最低成本的资源，以满足业务需求。IT可以通过简单的策略更改来迁移数据，甚至在工作时间内执行硬件刷新，而不会影响业务。重要的是，无论是用于存储刷新还是应用程序优化，迁移的概念都被连续的，不中断的资源优化所取代。
削减数据管理和基础设施成本
成本削减一直是企业IT的一个焦点，但随着数据的多样性和数量的增加，复杂性和存储扩张正在使预算紧张。在VMware 2017大会上，35%的IT专业人士认为预算挑战是当前最大的挑战。
元数据引擎可以在几个方面削减成本。首先，它可以自动而透明地将热数据和冷数据移出高性能资源，以优化组织最昂贵的基础设施的使用。其次，它可以确保组织大幅度增加已有资源的可用性。
借助全球可见性和控制力，组织可以查看数据位置，与SLA对齐，以及可用的性能和容量资源。这使IT人员可以立即观察可能接近阈值的资源，并订阅针对这些阈值的警报和通知。它还使IT能够在几分钟内添加更多的任何类型的资源，从而减少企业过度配置保护业务所需的数量。
推进云使用
在整个企业IT挑战中，云采用排名第四，近27%的被调查者把云采用视为最大的议题。这一点也不令人惊讶，被调查者也评估他们近60%的数据是冷数据。事实上，在Gartner2017云预测评论指出，五分之四的组织称，他们计划今年增加云采用的支出，成本节省、敏捷和现代化仍然是关键的驱动因素。
一个云数据引擎确保组织把云存储无缝的集成到任何应用，并把它与另一个存储进行集成。它可以自动地识别冷数据，加速云传输，使组织能够快照到云中，并通过在云目标和本地存储之间实现数据粒度的自动移动，将云用作活动存档。
IT部门全力提供保护正常运行时间的数据需求，并在预算紧张的情况下实施“云计算”计划。 幸运的是，有解决方案可以解决这些看似相互冲突的挑战，元数据引擎可以帮助IT部门在提供性能，避免预算故障，以及使数据轻松地跨现有存储并进入云端之间找到平衡点。
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