2011年，存储技术的主要发展方向是“主存储去重”、“自动分级存储”以及用于增强业务分析能力的“存储资源分析软件”。

行业分析师Tony Asaro、Valdis Filks和Greg Schulz都曾写过一些相关的预测报告。我们就行业发展趋势的问题咨询了他们的看法，并让他们选出未来一年中最热门的三项存储技术。

以下是根据访谈内容整理的笔记。

Tony Asaro，INI Group的创始人兼高级分析师，来自马萨诸塞州Wareham

第一个潜在的热门技术是“文件检索和分析软件”，之所以提到这个技术，完全是基于我们看到的现状，因为在今天，文件型数据的数量已经增长到令人疯狂的程度，组织对存储容量的需求越来越多。有预测显示，到2014年，“数据中心”中文件数据所占的存储容量将超过所有其他类型的数据，而且比例将达到10:1。数据量的疯狂增长带来了一系列的问题，也带来了很多麻烦。如果只是把越来越多的数据简单的放在存储里是没有意义的，我们必须使用更先进的工具来管理它们，通过文件管理投影视图，我们就可以知道文件存储的真实状态——哪些文件是静态无用的，哪些数据是重复的，还可以知道怎样才能将数据迁移到更低级别的存储层，以改善成本效益，进行存储优化。这是必然的趋势。

第二个潜在的热门技术我认为非常重要，即主存储去重和压缩。而且我现在正等着看它的表现。之所以期待它，还是因为存储容量消耗得太多太快。主存储去重和压缩技术实际上开发了存储的二维空间。在主存储上，即使你获得了4倍的数据减缩量，那是相当可观的。事实上，即使2倍的减缩率也很给力。但要实现主存储的去重和压缩也不是那么容易，因为在存储系统中，需要设置更小的page size，需要更多的内存，也需要消耗更多的CPU资源。不过，我们也不必太过担心这个问题，以摩尔定律速度增长的计算能力保证了硬件有足够的资源处理去重和压缩。事实上我们目前已经可以在主存储系统中使用该技术。

第二个潜在的热门技术是自动分级存储，确切的说是sub-LUN级别的自动分级存储。这意味着用户可以将数据卷上不活跃的内容转移到更低级别的存储层，这非常有用。我见过有些用户通过使用该技术节省了数百万美元。之所以有如此明显的效果，主要基于这样一个概念：通常情况下，一个数据卷所保存的数据中，有90%是处于静止状态的，只有10%的数据是活跃数据。因此，将90%的数据置于较低的存储层级，即廉价的磁盘介质或较低的RAID级别，会大幅降低存储成本；而10%的活动数据保留在高速存储介质上，可以保证性能，成本也得到了优化。这就是为什么每个关注数据中心应用的人（包括我）都认为自动分级存储是2011年最重要的技术。而且，它的好处还不限于此，因为该技术显然会颠覆传统的SAN存储成本模型。

Valdis Filks，Gartner公司存储技术及战略调研员，来自康涅狄格州Stamford
　　
我选择的热门技术中第一个是“信息传播算法（information dispersal algorithms）“。许多公司，像Caringo、Cleversafe、Netgear、QNAP以及D-Link的产品中都使用了这种技术。该技术利用BitTorrent协议，适合Internet应用或云存储应用。这类应用环境中通常包含大量的节点，且分散在多个远程地点，而且节点之间的互连都通过IP网络。只要在节点中存入数据，系统就会自动将数据的副本分发到网络上的其他节点。这种技术对于处理基于对象的数据类型和非结构化数据非常有效。即使有一个节点发生故障也不要紧，用户可以通过其他节点把数据恢复出来。信息传播算法是一种比较新的技术，非常适合在云存储结构下的非结构化数据的应用。

第二种要说的热门技术是固态存储SSD，这里再次提起它。SSD已经不能算是新技术了，但在2010年我们看到，很多存储厂商的磁盘阵列已经开始支持固态存储，并且将它作为自动分级存储解决方案的关键部件。数据可以自动地在磁盘介质层和固态存储介质层之间迁移，这种迁移对应用程序来说是透明的，不需要任何操作或做任何的存储管理。固态存储的应用大幅提升了存储阵列的整体性能，也提升了成本效益。尤其是动态响应性能的改变，如果用户有虚拟桌面应用，效果会非常明显。

最后一个需要提的，也是我认为2011年最重要的热门技术是主存储去重，或者叫数据减缩技术。此项技术能够通过磁盘阵列和NAS的控制器进行数据的去重和压缩。它可以帮助企业或组织用更低的成本保存更多的数据。目前，这个技术在一些磁盘阵列/NAS产品或解决方案中已经开始应用，但是我认为2011年将是它迅速推广的一年。

Greg Schulz，StorageIO Group的创始人兼高级分析师，来自明尼苏达州Stillwater
　　
对于2011年来说，最热门，也是谈论最多的3项存储技术将是SRA（存储/系统资源分析）、业务分析、以及DFR（数据空间缩减）。

SRA存储资源分析工具可以深入洞察并且以标准的体系去衡量存储基础设施的使用情况，帮助用户以信息为依据，智能地决策IT系统和存储资源的部署及应用问题。使用这类工具对云计算/云存储、虚拟化及其他系统架构优化技术的实施具有积极意义。

业务分析软件，相当于数据仓库。它利用有效的信息，或将数据转换为有效信息，进行商业决策。这类应用必须通过分析大量的、多种不同类型的数据，尤其是非结构化数据才能发现内在的趋势或辨认出隐含的关系模型。无论业务决策支持还是基础设施资源管理决策都是如此。

最后一个潜在的热门技术是数据空间减缩（data footprint reduction），
换句话说，你怎样才能比现在做的更多，怎样更好地利用你的存储预算做更多的事情，比如归档、改善备份、做实时或传统压缩、重复数据删除、自动精简配置以及指针型快照。其核心问题是要比现在做的更多，用你固定的IT存储预算来支持业务和数据的增长。