【核心议题】数据生命周期管理中，如何合理选择不同的技术和方案？
数据生命周期管理是个比较大而全的话题，各个阶段可以通过不同的产品或方案来实现。有当下比较流行的开源解决方案，也有集成的商业解决方案；既有当下比较火热的软件定义存储来参考，又有高度集成的商业化软硬件一体集成方案来选择，可谓‘乱花渐欲迷人眼’！
欢迎大家畅谈自己在生命周期管理实施规划中，所采取或权衡过的方案！
2同行回答
说实话，这个话题提的确实有点大。
不管是我们说的数据生命周期管理，还是今年来比较火热的软件定义存储、云存储等话题，最终还得以最大化的满足用户需求为主。对于用户来讲，关注的的东西其实一直没变，还是企业自身数据安全、高效、高可靠的存放，并且可以发挥自身最大的价值。但是数据自身又具备生命周期的特性，在不同的阶段有不同的特性和价值，所以我们在规划存储方案的时候还要注意这一点。
从数据规划的角度来看，可以基于应用来做，也可以基于存储来做。这个要看企业自身的实际情况。比如同样的数据库的分层，使用db2的基于storage group多温度表空间可以做到，基于gpfs的存储解决方案也可以做到。具体使用那种方案得看用户的实际情况，比如现有的解决方案、技术储备，后续规划等等。
一般情况下，上层应用较多较复杂，或者应用运维能力较弱时，建议采用基于存储或存储软件的解决方案，这种解决方案直接针对数据，会屏蔽应用层的复杂性，上层应用无感知。比较IBM的gpfs，内置策略引擎，可以通过扫描元数据来进行数据搬迁。并且可以自动监控数据状态，根据预设好的阈值来执行迁移。同时还可以和ltfs结合使用，将数据迁移到磁带上。