软件定义存储目前主要应用领域？

软件定义存储SDS技术相比传统存储已经在多方面有了明显的优势，能够有效满足云计算环境下存储服务高性能、高扩展性以及多种通用接口服务等需求。同时，SDS基于x86架构服务器进行构建，能够很好的和云计算平台中的虚拟机技术、软件定义网络技术等进行集成。
对于金融云计算平台中典型的存储服务需求：虚拟机存储、文件等非结构化数据存储、数据库存储、大数据存储，SDS技术的应用分析如下：
1、虚拟机存储
虚拟机存储是云计算平台中运行的虚拟机以及虚拟机镜像的存储环境，主要特点包括：
1） 文件较大，一般为10G以上；
2） 单个虚拟机的IOPS和带宽要求低，一般在几十以内；
3） 可用性要求较高。
一般来说，在云计算环境下会存在大量的虚拟机，少则上千台，多则几万台甚至几十万台，虽然单台虚拟机所需资源较少，但是量变带来质变，整体对于存储的性能需求极高，该场景下为了满足所有虚拟机访问带来的带宽要求，使用传统存储的解决方案需要购置多套SAN或者NAS存储设备并分别部署，显然价格较贵。
基于SDS技术可构建统一的资源池，并能够动态扩展资源，并有效提升存储资源的管理和使用效率。结合虚拟机存储的使用特点，存储资源池可使用SAS接口的磁盘甚至SATA接口的磁盘。
2、非结构化数据存储
业务系统在运行过程中，一般会生成一些非结构化的数据，包括记录的系统运行日志、生成的一些临时文件等。该类型数据的特点包括：
1） 文件大小中等，一般几十MB到几百MB不等；
2） IOPS和带宽要求低，一般是连续读写；
3） 可用性要求较高。
该类型的应用场景类似于虚拟机存储，差别主要在于虚拟机主要表现为随机访问，非结构化数据主要表现为连续访问。另外，该场景下的文件数量会非常大，文件大小也差别较大，从几MB到数GB都会有。
因此，SDS技术也可很好的满足上述要求，使用廉价SAS和SATA磁盘满足大规模非结构化数据的存储，并提供良好的扩展性。
3、数据库存储
业务系统运行过程中另外一个典型的存储应用就是关系型数据库，基本上所有的业务系统均需要存储用户基本信息、参数信息、业务交易信息等内容。结合数据库使用的不同场景，包括联机业务数据库、批量业务数据库和参数库，相关的主要特点如下：
1）联机业务数据库：面向实时交易业务处理过程中的数据存储和访问，主要特点包括业务访问并发量很高、实时性和可用性很高、每天数据量较大等，数据表内容可达到几千万甚至几亿条记录；
2）批量业务数据库：面向交易业务处理过程中的非实时数据处理，比如说基于历史数据的统计分析，主要特点包括业务访问并发量不高、访问数据量较多、实时性较高等；
3）参数库：面向业务处理过程中关联的用户信息、商户信息、业务参数等内容，主要特点包括数据增加缓慢、业务访问并发量不高、实时性较高等。
SDS技术结合固态硬盘SSD的应用，完全可以满足数据库应用场景下的带宽和IOPS方面的性能要求。但是，SDS技术在高可靠性方面的功能还需要进一步提升，以满足业务系统尤其是联机类业务系统的要求。
4、大数据存储
大数据已经成为企业经营决策和发展的重要支撑。大数据中的数据来源于业务系统，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据量非常大。大数据场景下的存储主要特点如下：
1） 数据量非常大，涵盖了企业三至五年甚至更长时间的数据；
2） 存储实时分析、实时查询、离线分析和挖掘等多种类型的业务需求；
3） 支持动态扩展，以满足数据增长的需求；
4） 计算靠近数据，以避免大量数据传输带来的网络压力；
SDS技术有效解决了存储资源服务的问题，能够支撑大规模数据存储、动态扩展等。但是，存储资源池和计算资源池的隔离，使得SDS技术目前无法有效满足计算靠近数据的需求。而Hadoop技术体系中分布式文件存储HDFS和并行处理MapReduce从设计之初就考虑了计算靠近数据的需求。

中国银联电子商务与电子支付国家工程实验室结合自身实际使用经验，正在总结面向金融行业的《金融行业软件定义存储评测标准》，敬请期待