“与数据中心集群的庞大计算能力相比，如果你的存储系统没有良好扩展性和带宽的话，那么你的投资将白白浪费。”前不久刚刚结束的2010系统架构师大会上，一位从事计算集群多年的工程师这样说道。

　　随着众多行业自身的发展，企业应用所要求的强大计算能力和海量数据分析能力也日益增长。目前来看，企业数据中心集群以其可扩展性、自主管理性以及计算性能不断提升，对中型到大型企业有着天然吸引力。但是如前面工程师所言，在类似中型企业的多业务模式并发、大型企业的高性能计算等方面，存储往往会成为限制数据中心发展的致命瓶颈。

　　例如中型企业正处于初期业务高速发展，新业务不断增加的时期，为适应企业成长，数据中心就必须使用多业务模式。从规模上讲，数据中心的计算能力往往都是足够的——很容易计算和配置，但其后端平台的存储系统就很难估算具体的带宽和容量——因为业务成长性并非线性，且存储环境相对配置起来并不灵活。

中石油东方地球物理计算所 赖能和

　　另一方面，大型企业例如石油勘探、气象、灾难预警或者大规模模拟计算时，后端存储平台需要适应庞大的计算I/O读写。今年年中的高性能计算研讨会上，来自中石油东方地球物理计算所的赖能和总工程师介绍表示，中石油的数据中心大量的计算节点在做并行计算的时候，最头疼的就是后端存储的I/O问题，如果做内置的存储，没有那么大空间，做独立的存储又有交换带宽瓶颈。

　　也因此，中大型企业把存储视线转向了非结构化存储和并行存储(下称分布式存储)上来。与传统大存储系统同步延迟问题、I/O问题、灾难恢复等问题相比，分布式存储有诸多优点。从总体上看分布式文件系统有通用分布式存储和专用分布式存储系统两种。相比起来通用分布式文件系统对开发者来说具有友好性强的优势，系统复杂性相对较高，性能一般;而专用分布式文件系统能个的开发者友好性较差，系统复杂性较低，性能较高。因此，根据专用性和通用性的原则，不同企业在选择存储环境时需要从应用需求出发。

　　英特尔数据中心的并行存储方案及效果

　　在英特尔2009年IT业绩报告中，英特尔介绍了自身IT部门是如何利用并行存储解决方案减少企业存储成本，优化存储系统I/O的。

　　据了解，英特尔作为半导体设计和制造领域的领头羊，采用分布式存储在行业内尚属首次。自2006年至2009年的3年时间内，英特尔利用并行存储解决方案取代了之前的存储方案，节省了0.14亿美元，而且取得了以下的效果：

• 可扩展性：通过使用并行存储服务器，英特尔完成了新老存储系统1:10的整合比，大大节约了空间和能耗。
• 性能：由于分布式并行存储的优势在于性能提升，因此英特尔的存储服务器取代之前的存储解决方案使得应用提升了接近300%以上。
• 容量方面：由于采用了分布式存储，英特尔自身数据中心的卷容量从400GB增加到了6400GB，提升幅度达到16倍。在对备份、存档和恢复没有影响的情况下，提供了支持6400GB的能力。

    由英特尔自身数据中心的经验可以看出，优化数据中心存储也许是一个长期的渐进过程。但是采用分布式并行存储方案来优化后台存储系统可以有效解决中大型企业的存储瓶颈问题。