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无论是对于大型单位还是快速成长的企业，在信息爆炸、竞争加剧的虚拟化时代，提升企业效率和竞争力、使企业自身业务快速持续发展，都是CIO/CTO们的共同追求。那么，现阶段有哪些主要的方式，可以帮助企业CIO／CTO实现这一目标呢?
非结构性数据爆炸性增长带来的智能数据管理需求
市场调查机构预测：未来18个月整个世界的数据总量会翻倍：到2020年，整个世界的数据总量将会是今天的44倍。数据量激增给企业提供巨大机遇的同时，也带来巨大的挑战。因此，未来数据管理解决方案需要具备两个要素：一是存储成本的增长速度要远远慢于数据量的增长；二是不仅要实现存储，还要进行管理。在关键数据的整个生命周期进行有效管理，以便任何需要的用户可以在任何设备上、在任何时间里，去正确地调用它，这就是我们提倡的智能数据管理(IDM)。智能数据管理的优势，在非结构数据存储领域体现得最为明显，而互联网数据爆炸性增长最显著的一个领域恰恰是非结构数据。
今天我们所创建的90％的数据都是非结构性数据，如何在对非结构性数据进行存储时实现上面提到的两大目标呢?首先，通过先进的精简配置存储技术，来避免传统存储解决方案要求为应用预留大量额外容量的弊端。在智能数据管理解决方案中我们只需留出必须的使用空间，从而降低存储设备的采购成本。其次，在整个生命周期对数据进行管理，主要是通过自动分层存储模式来实现的。也就是逐一对每一条数据进行分析，了解每一条数据的使用频率。如果使用频率相当高，就采用高速度但高成本的存储方式；如果数据较少被使用，则可以选用成本较低的存储方式。
流动数据架构显著降低存储成本
传统的数据管理，是在数据产生后进行存储，归档操作，但数据在各个不同阶段是相互割裂的，而智能数据管理，是流动的数据架构，数据在一个整合的系统架构当中流动。流动数据架构的价值是在提升效率的同时，提升架构应对应用的灵活性。
存储的问题是什么呢?首先是容量的增长。使用传统存储系统时很多用户都有一个共同的体会，就是当还有30％到40％的可用空间时，存储系统就难以适应应用的增长，需要采购新的存储系统。在应用当中有很多数据是不怎么活动的，比如前几天我同事发给我一封邮件，事情处理后我不会再去看这封邮件，但邮件却会一直存放在很昂贵的存储设备中。很多企业用户都会碰到这样的问题：不停采购新的存储设备，让存储系统变得越来越庞大，或者不得不把以前的信息删除。
这样的问题怎么解决呢，采用流动数据架构就是一个有效的方式。流动数据架构的核心，首先是把数据的存储用非常精细的颗粒度进行管理，在颗粒度精细的管理下让数据适应各种各样的需求。其次，对数据的管理是自动的，可以将不经常访问的数据自动移至低速且廉价的存储层。最后，是充分利用现有存储设备。比如说个应用从应用架构来讲需要很大的存储空间，但真正需要存储的数据非常小：因此不一定非要按照长期规划全部采购，而只要购买目前所需的数据物理存储就可以了。
流动数据架构与传统存储架构相比在基础设施层面存在根本性差异，基于此种架构的存储解决方案在统一的存储平台里进行虚拟化。虚拟化后数据不再存储于一些特定的硬盘上，而是存储于速度不同，成本差异巨大的各类硬盘(比如FC硬盘、SAS硬盘等)中，数据可以在异构介质磁盘之间进行移动。有些企业用户会存储多达数十上百个TB的数据，以往他们会把大量的数据分别放在不同的存储系统当中，而基于虚拟化的流动数据架构解决方案是一种可延续的系统，海量数据也可以轻松存储在一起并且很自然地伸展。
如何提升存储虚拟化的费效比呢?从2004年开始使用的自动分层存储技术是最核心的一环。以邮件系统为例，每个企业都有大量的邮件信息需要存储，传统的解决方案中这些邮件很可能就存于高成本的FC硬盘或者SSD硬盘里。如果采用自动分层存储技术，邮件系统中常用或者最新的邮件就在高层(速度快、成本高)，而不怎么常用或者较陈旧的就会在中层或者低层(速度慢，成本低)：对于用户来说这样分层后使用起来并没有感觉上的差异，因为所有的数据都是在线的。可访问的。最新的，常用的数据在最高速的存储级别，不怎么常用的数据会慢慢往下沉，甚至是归档，这样就可以将存储成本减少80％～90％。
虚拟整合系统提高企业管理效率
随着整个IT市场进入虚拟化时代，业务创新，提高效率成为CIO／CTO关注的主题，而这离不开整个IT架构对创新和效率的支持。提高效率有三大基本策略：第一，从云、数据中心及存储环境延伸到端点，使得用户实时拿到想要的数据；第二，采用开放式的架构，这样可以带来未来更大的成长机会；第三，进行IT架构的核心，无论是采用革命式还是循序渐进式的方式，其目标是相对一致的。
虚拟化时代有几个特点，首先是非结构性数据的增长。未来18个月的时间数据即翻倍，怎样管理这些数据是关系到企业提高效率非常关键的部分。其次是虚拟化和整合。经过多年虚拟化的尝试，我们觉得实践过程中最重要的还是耍做评估。虚拟化本身不是目的，最重要是企业提高管理能力、提高效率。做评估以后，我们才能说通过一个怎样的手段来实现高效管理。如今虚拟化已经发展到了另外一个阶段——虚拟整合，可能今天的虚拟化在某个应用做虚拟化，或者是某一个数据方面做虚拟化。特别是对大型企业而言，都有很多与业务密切相关的关键应用；比如金融行业，经常性的应用有50几个，其中关键应用至少20个。因此很多大型企业，包括金融、能源方面，整体的虚拟整合成为他们很繁重的任务，这就是虚拟集成系统(VIS)的用武之地。
虚拟整合系统更注重怎样实现的问题，比如要打造高效企业，在虚拟整合系统当中，无外乎技术平台，服务器、存储，网络的结合。实现的问题就是如何更好地将这些模块整合在一起，从而解决用户改进基础架构过程中所面临的信息孤岛，应用孤岛和数据孤岛的问题。以存储模块为例，我们之所以提倡智能数据管理，就是因为实际数据管理已经成为企业提高效率最重要的部分。数据是企业最核心的竞争力，但是如何管理、利用这些数据使之成为企业核心竞争力就显得非常关键。
MC观点：业务创新和提高效率是机构和企业在虚拟化时代面临的共同任务，非结构性数据的激增和虚拟化整合对企业的业务创新能力提出了越来越高的要求。因此对于CIO／CTO而言，制定合理的虚拟化发展战略，从硬件产品采购到IT服务和解决方案选择形成一整套开放的、合理的策略，从而提升企业整体IT效率，降低资金投入。将更多的资源投入战略性投资和业务发展，打造高效企业将成为未来主要的任务。
非结构性数据爆炸性增长带来的智能数据管理需求
市场调查机构预测：未来18个月整个世界的数据总量会翻倍：到2020年，整个世界的数据总量将会是今天的44倍。数据量激增给企业提供巨大机遇的同时，也带来巨大的挑战。因此，未来数据管理解决方案需要具备两个要素：一是存储成本的增长速度要远远慢于数据量的增长；二是不仅要实现存储，还要进行管理。在关键数据的整个生命周期进行有效管理，以便任何需要的用户可以在任何设备上、在任何时间里，去正确地调用它，这就是我们提倡的智能数据管理(IDM)。智能数据管理的优势，在非结构数据存储领域体现得最为明显，而互联网数据爆炸性增长最显著的一个领域恰恰是非结构数据。
今天我们所创建的90％的数据都是非结构性数据，如何在对非结构性数据进行存储时实现上面提到的两大目标呢?首先，通过先进的精简配置存储技术，来避免传统存储解决方案要求为应用预留大量额外容量的弊端。在智能数据管理解决方案中我们只需留出必须的使用空间，从而降低存储设备的采购成本。其次，在整个生命周期对数据进行管理，主要是通过自动分层存储模式来实现的。也就是逐一对每一条数据进行分析，了解每一条数据的使用频率。如果使用频率相当高，就采用高速度但高成本的存储方式；如果数据较少被使用，则可以选用成本较低的存储方式。
流动数据架构显著降低存储成本
传统的数据管理，是在数据产生后进行存储，归档操作，但数据在各个不同阶段是相互割裂的，而智能数据管理，是流动的数据架构，数据在一个整合的系统架构当中流动。流动数据架构的价值是在提升效率的同时，提升架构应对应用的灵活性。
存储的问题是什么呢?首先是容量的增长。使用传统存储系统时很多用户都有一个共同的体会，就是当还有30％到40％的可用空间时，存储系统就难以适应应用的增长，需要采购新的存储系统。在应用当中有很多数据是不怎么活动的，比如前几天我同事发给我一封邮件，事情处理后我不会再去看这封邮件，但邮件却会一直存放在很昂贵的存储设备中。很多企业用户都会碰到这样的问题：不停采购新的存储设备，让存储系统变得越来越庞大，或者不得不把以前的信息删除。
这样的问题怎么解决呢，采用流动数据架构就是一个有效的方式。流动数据架构的核心，首先是把数据的存储用非常精细的颗粒度进行管理，在颗粒度精细的管理下让数据适应各种各样的需求。其次，对数据的管理是自动的，可以将不经常访问的数据自动移至低速且廉价的存储层。最后，是充分利用现有存储设备。比如说个应用从应用架构来讲需要很大的存储空间，但真正需要存储的数据非常小：因此不一定非要按照长期规划全部采购，而只要购买目前所需的数据物理存储就可以了。
流动数据架构与传统存储架构相比在基础设施层面存在根本性差异，基于此种架构的存储解决方案在统一的存储平台里进行虚拟化。虚拟化后数据不再存储于一些特定的硬盘上，而是存储于速度不同，成本差异巨大的各类硬盘(比如FC硬盘、SAS硬盘等)中，数据可以在异构介质磁盘之间进行移动。有些企业用户会存储多达数十上百个TB的数据，以往他们会把大量的数据分别放在不同的存储系统当中，而基于虚拟化的流动数据架构解决方案是一种可延续的系统，海量数据也可以轻松存储在一起并且很自然地伸展。
如何提升存储虚拟化的费效比呢?从2004年开始使用的自动分层存储技术是最核心的一环。以邮件系统为例，每个企业都有大量的邮件信息需要存储，传统的解决方案中这些邮件很可能就存于高成本的FC硬盘或者SSD硬盘里。如果采用自动分层存储技术，邮件系统中常用或者最新的邮件就在高层(速度快、成本高)，而不怎么常用或者较陈旧的就会在中层或者低层(速度慢，成本低)：对于用户来说这样分层后使用起来并没有感觉上的差异，因为所有的数据都是在线的。可访问的。最新的，常用的数据在最高速的存储级别，不怎么常用的数据会慢慢往下沉，甚至是归档，这样就可以将存储成本减少80％～90％。
虚拟整合系统提高企业管理效率
随着整个IT市场进入虚拟化时代，业务创新，提高效率成为CIO／CTO关注的主题，而这离不开整个IT架构对创新和效率的支持。提高效率有三大基本策略：第一，从云、数据中心及存储环境延伸到端点，使得用户实时拿到想要的数据；第二，采用开放式的架构，这样可以带来未来更大的成长机会；第三，进行IT架构的核心，无论是采用革命式还是循序渐进式的方式，其目标是相对一致的。
虚拟化时代有几个特点，首先是非结构性数据的增长。未来18个月的时间数据即翻倍，怎样管理这些数据是关系到企业提高效率非常关键的部分。其次是虚拟化和整合。经过多年虚拟化的尝试，我们觉得实践过程中最重要的还是耍做评估。虚拟化本身不是目的，最重要是企业提高管理能力、提高效率。做评估以后，我们才能说通过一个怎样的手段来实现高效管理。如今虚拟化已经发展到了另外一个阶段——虚拟整合，可能今天的虚拟化在某个应用做虚拟化，或者是某一个数据方面做虚拟化。特别是对大型企业而言，都有很多与业务密切相关的关键应用；比如金融行业，经常性的应用有50几个，其中关键应用至少20个。因此很多大型企业，包括金融、能源方面，整体的虚拟整合成为他们很繁重的任务，这就是虚拟集成系统(VIS)的用武之地。
虚拟整合系统更注重怎样实现的问题，比如要打造高效企业，在虚拟整合系统当中，无外乎技术平台，服务器、存储，网络的结合。实现的问题就是如何更好地将这些模块整合在一起，从而解决用户改进基础架构过程中所面临的信息孤岛，应用孤岛和数据孤岛的问题。以存储模块为例，我们之所以提倡智能数据管理，就是因为实际数据管理已经成为企业提高效率最重要的部分。数据是企业最核心的竞争力，但是如何管理、利用这些数据使之成为企业核心竞争力就显得非常关键。
MC观点：业务创新和提高效率是机构和企业在虚拟化时代面临的共同任务，非结构性数据的激增和虚拟化整合对企业的业务创新能力提出了越来越高的要求。因此对于CIO／CTO而言，制定合理的虚拟化发展战略，从硬件产品采购到IT服务和解决方案选择形成一整套开放的、合理的策略，从而提升企业整体IT效率，降低资金投入。将更多的资源投入战略性投资和业务发展，打造高效企业将成为未来主要的任务。