从存储中分离数据管理有很大的好处。 人们需要了解这个新方法如何使这些操作更简单，降低运行成本。

在这个数字转换时代，各种各样的组织都成为了以数据为中心的信息管理员。 人工智能、物联网、5G、边缘计算等技术正在以前所未有的速度创造数据。 这些数据用于提供更多的见解、服务、定制服务、产品和创新。 更严格的个人信息隐私法规和对不遵守的严厉经济处罚使情况更加复杂。

对于希望从高于存储和使用成本的数据中获得价值的组织来说，高效的数据管理和存储比以往任何时候都更为重要。 将数据管理与存储系统分离并独立运行是更好的数据管理方法。

当今的数据管理系统

不同的供应商对数据管理有不同的含义。 它被定义为接收、存储、组织和维护组织创建的数据。 但这个定义已经过时了。 对于传统的存储系统，数据管理已足够。 但是，即便如此，它也不适合现代存储系统。

当前的数据管理意味着更多，包括

把数据分类

聚合、收集和分析数据元数据

保护数据和元数据免受自然和人为中断的影响；

在内部部署、地理位置移动和深入调查数据，以实现共享、归档、复制、数据保护、存储系统技术更新和迁移，以及访问所需的分析引擎。

在一次或多次移动后，保持对用户和APP应用程序数据的透明访问

提供用户定义的策略以自动移动、复制和删除数据。

部署人工智能和机器学习，以优化和自动化大多数数据管理功能

检索数据，提供切实可行的信息和见解

使数据符合个人识别信息的法律和法规

将数据管理扩展到数百PB、甚至EB的快速数据扩展。

数据管理和存储挑战

对数据管理系统来说，很难做好。 请记住，数据管理和存储系统的最重要作用是接收、存储、组织和维护数据。 所有这些其他数据管理功能都是资源密集型的，对系统的主要作用产生了负面影响。

这些分离的数据管理系统对IT组织产生了巨大的积极影响。

此外，大多数存储系统通常与其他存储系统没有很好地协作。 这对存储管理员来说不是新闻。 此外，许多系统在使用云存储时也存在问题。 很少有企业积极使用磁带系统。

多供应商异构存储是一个更大的问题。 存储供应商很少无缝协作。 因此，以存储系统为中心的数据管理倾向于集中在一个供应商处。 此方法将用户锁定在特定供应商的数据管理和存储产品上，同时避免多供应商问题。

另一个数据管理存储问题是复杂的数据管理许可结构。 当然，我们有数据管理软件的许可证，但这还不止这些。 通常还有其他许可费用，例如存储系统移动到云存储或其他存储系统的数据的容量许可费用。 还有云存储容量的许可费和潜在的数据访问出口费。 此外，如果要访问用户和APP应用程序移动的数据，通常需要将其移动回原始存储系统。 数据移动需要时间，每次访问请求都会出现明显的延迟。 访问数据更有意义。

解决此问题的一种以存储为中心的方法是将组织的所有数据放在一个广泛扩展的存储系统中。 此存储系统包括所有数据管理，包括所有存储性能和成本层、数据保护和归档。

虽然存储系统能够满足每个性能要求，扩展分层结构以支持数百Pb或EB的数据，并完成数据管理所需的所有任务，但是还存在其他挑战。 数据管理软件仍然会对存储控制器产生重大影响。 更重要的是，您需要将数据从当前位置移动或迁移到系统中。 无法解决多个组织的数据共享问题。

数据管理和存储分离

这些问题产生了从存储系统中抽象数据管理的新方法。 数据管理软件在自己的服务器硬件上运行。 在频带外、频带内或两者都有。

抽象数据管理通过三种方式之一捕获数据和元数据。 您可以使用管理员权限装载所有存储系统。 DellEMCClarityNow、Hammerspace、iRODS、Komprise、SpectraLogicStorCycle、Starfish存储和StrongBox数据解决方案StrongLink实现了这一点或者，它可以位于存储设备的前面，看起来像高速网络交换机，运行起来像高速网络交换机。 第三种方法使用客户端或代理，如Aparavi。 几乎所有这些系统都在优化操作的软件中内置了一定程度的人工智能和机器学习。 每种方法和供应商都有各自的优缺点。

这些抽象的数据管理系统对IT组织产生了巨大的积极影响。 它们使存储系统商品化，并减少每层的存储数量和成本。 这是通过将数据调整到适当的分层大小并消除供应商锁定来实现的。

简化的数据管理和存储操作

存储系统的兼容性不再是问题。 存储系统只是根据数据的位置、性能和成本特性来存储数据的容器。 这些抽象的数据管理系统通过以下方式简化操作

自动数据归档简化了数据保护。 在停机期间，不需要恢复存档的数据。 要恢复的数据越少，恢复时间目标就越快。

它们有助于使用全局命名空间访问数据。 无论是否将数据移动到其他存储系统、云存储或磁带。 用户和APP应用程序仍然可以查看和直接访问数据。

这将有助于存储系统的技术更新，并且不会中断联机过程。

它们为DevOps、DevSecOps和测试/开发提供了数据拷贝。

他们以惊人的速度迁移PB和EB的数据。 通过收集元数据，组织可以在一个小时内将12PB的数据从一个磁带系统迁移到另一个磁带系统。

他们以前不可能在组织之间共享大数据——。

扩展和许可要求

这些数据管理系统分别有不同的扩张率。 有些数据旨在扩展到几百Pb和几百Pb。 其他从TB扩展到数十PB。 这取决于体系结构，根据定义，大多数与存储无关。

不同的供应商有不同的许可要求。 一些许可证以TB的容量进行管理。 其他根据热数据和冷数据更改容量许可。 有些许可证是根据以组织所需的性能水平运行软件所需的服务器和服务核心的数量进行许可的。

外部分离数据管理是什么意思？ 这意味着IT组织可以根据成本和性能而不是数据管理功能来选择存储。 这意味着存储供应商将无法获得现有的好处。 这意味着简化IT运营，降低成本。 在数据管理和存储方面，这一切都展示了未来的美好前景。