自动分层存储（ATS）是去年被讨论最多的存储阵列话题之一。它指的是在不同磁盘类型和RAID级别之间迁移数据块的功能，这可满足性能和空间使用之间的适当平衡，并避免所谓的热点。

该领域的先驱者是Compellent（现已被戴尔收购）；它从2004年就开始提供这类功能，但现在所有分层领导厂商的产品都已具备了同样的功能。只是EMC、HDS、HP-3Par、IBM和NetApp为该功能赋予的名称不同，且都按照自己的方式来实现，因为他们各自的架构不同，而关于存储级别虚拟化层的理念也不同。因此，本文并不会直接告诉你哪一种ATS最好，而是全方位的考量用于评估不同ATS实现最重要的指标。

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LUN或子LUN

早期的一些厂商曾尝试在I/O 请求下降至一定阀值时，利用“半自动”功能将LUN从快速磁盘（FC）迁移至低成本高容量磁盘（SATA）。这种方式非常简单，但由于涉及大数据迁移和粒度不足的问题，实际情况下几乎无法使用：其中的风险便是下移一个LUN之后，还需要为一个新I/O峰值再迁移回来…想一想当你在注重IOPS的阵列中拥有一个TB级的LUN时，这将意味着什么！

而现在ATS 的子LUN实现相比之前要先进一些：一个LUN被分成多个数据块，而每个数据块可以被放置到不同层级的磁盘中，有时甚至可由不同RAID级别来保护。

引擎和算法

每个厂商都依据时间/事件和/或访问频率，开发了自有的用于迁移层级间数据块的迁移引擎。每种实现方式都依赖于整体架构。但大体上可考虑以下两种方式：“阵列中的全部”或“阵列外的部分”。

当实现的方式为“阵列中全部”的时候，所有监控功能都是位于其控制器和软件内部，所有功能都独立于软件/操作系统。但是，当部分迁移进程是在阵列外部实现的时候（即O/S代理商监控IOPS或外部分析工具），数据迁移就会面临危险，因为该环境更加难以管理并由外部因素所决定。

粒度

粒度意味着效率，效率也意味着更加节省成本：你可以发现数据块的大小不尽相同，512 KB至1GB不等（一些厂商已经打算将数据块减少至32KB）！ 因此，粒度由于以下原因变得非常重要：

你拥有更多的粒度，你就可以在后端移动更少的数据；

小数据块可以向较高或者较低存储层移动，以更好地分布数据分布和快速/粒度更高地进行调整；

而大数据块往往具有以下风险：

在迁移大量数据之前，算法需要在等待的，同时面临迁移数据为时已晚的风险！

如果你拥有少量的活动数据，比如一个大型LUN中几MB的数据，那么就可能有必须将GB级的数据移至更昂贵的上层存储的风险。

你需要多少层？

一般情况下，你会发现更高的粒度还意味着能够支持更多的层。最全面的部署是，支持很多存储层，LUN覆盖SSD、FC/SAS和SATA硬盘，然后又具有不同的RAID级别和数据分布优化。其他供应商则首选实现较为简单的双向分层，它的效率稍低，不过对于一些环境来说，它可能就“刚好合适”。

降层还是升层？

另一个评估的重要点是，在写入的时候在阵列中做第一次数据分布。实际上，当ATS粒度更高的时候，你会发现数据是被写入到速度最快的一层，以后将会被降至速度较低的一层，从而使你迅速得到最佳性能。但是一些实现的方式是把数据写入到速度最慢的一层，如果数据需要被频繁访问，才会被提升至上一层（多数情况是SSD）。

笔者认为两种方式各有千秋，第一种方式最适合于性能需求，而第二种方式更节约成本，因为可以使用不同的技术：如果使用第一层来写数据（一般采用SSD）则需要SLC技术来获取最佳的IOPS性能和弹性，如果把数据写入到速度较慢的层级，然后再把需要使用的数据块提升至SSD层，这种方式则可放心地使用便宜的MLC硬盘。

正确使用SSD

SSD是一种有助于解决性能问题的技术，但它并不便宜，特别是有大容量空间需求的时候。拥有自动分层之后，只需购买用于保存访问最频繁的数据块的SSD就可以了。在一个配置良好、具有自动分层功能的多层系统中，其设计类似于金字塔（SSD位于塔尖，FC/SAS位于中间部位，SATA是下面庞大的塔基）。

易用性与风险

ATS的使用方法非常简单，一般情况下，你只需通过GUI为一个LUN定义并应用一个配置文件，该系统便会相应的将数据写入正确的位置。这就大功告成了！

而风险在于ATS过于简单，如果你创建了错误的配置文件或整个阵列都被配置错误（在磁盘的质量和数量方面），你将会得到意想不到且难以诊断的坏结果。