当前的一大严峻的事实是：数据正在远离企业的数据中心。
尽管当前数据的数量和传输速度正在以如此迅速的速度增长，但却越来越多地远离传统的it数据中心而产生和消耗，因此并没有其他的结论可以借鉴。数据不再仅限于数据中心。数据处理的基本原则是，关键业务应用程序需要将其数据存储在托管该应用程序的计算、内存和服务器附近。这一宗旨正在发展演变。随着企业的工作负载逐渐迁移到云中，其他工作负载则开始向另一个方向：边缘迁移。这使得在越来越多的时间内，相关数据中心需要被存储到远离数据中心的地方，并进行相关处理。
这种关于安排工作负载的新的思维方式自然需要对数据中心存储架构进行全新的考察。其早已经不再像‘将相邻机架中的存储和计算连接到光纤通道或10g比特以太网网络，并希望数据在需要时随时保持可用’那样简单了。企业信息架构对于其数据中心架构的影响正在发生转变。而与此同时，企业it人员的职责和需求也在发生变化。取代了过往的专注于特定it元素(如存储或虚拟化)的专家团队，现如今的it专业人员正在扩展为受益于更深入理解正在处理的数据的角色。未来的it团队需要具备将应用程序的需求映射到为数据提供服务的底层存储、计算和网络的技能。未来的数据既在数据中心之内，又在数据中心之外。
下面，我将举两个例子，来说明当前的数据正在如何远离数据中心，以及这些变化将会如何影响到it企业组织对于数据的考虑。
云和混合云
当前，云计算已经成为了企业计算的现实。公有云服务是普遍存在的，但它并没有成为其在炒作最为疯狂的时期被某些人所设想的那般奇迹似的解决方案。企业并不是将应用程序批量的从数据中心迁移到公共云服务，而是选择将他们的应用程序安置到最符合的技术、性能并兼顾了业务需求考虑因素的位置。这种采用混合云模式的方法导致了现如今的企业工作负载变得更加便携，进而使得企业的关键业务应用程序能够在云服务和公司数据中心之间自如的迁移。
在服务器之间迁移处理工作负载，无论是公共云还是本地部署，都不是一个复杂的问题。amazon aws云服务利用包括微软公司、英特尔公司、vmware和sap在内的各种合作伙伴提供迁移能力。微软的azure云服务已经将混合云迁移功能工具集成到他们的产品中了。
将应用程序从数据中心迁移到云可能会强制迁移支持该应用程序的千兆字节的数据。将数据从传统存储阵列迁移到更模糊的云选项需要清楚地了解所涉及的相关问题。即使是目前可用的最快的宽带链路，数tb的数据也可能需要大量时间才能完全迁移。为了管理这种复杂性，amazon的aws提供了名为“snowmobile”的服务，其在本质上就是一台有着巨大容量的移动资料中心卡车，aws为您的数据中心带来一辆满载磁盘驱动器的卡车。数据从您企业的现场存储阵列复制到amazon aws阵列，然后迁移到您企业所选择的云区域，并将其复制到云中。
并不像满载了磁盘驱动器的拖拉机拖车那样引人注目，还有来自每个一级存储供应商的一系列混合云存储解决方案可以满足许多应用程序的需求。无论您企业使用的是pure storage inc公司、netapp公司、惠普企业公司、dell emc其中任何一家的技术来构建您的基础架构，都有可用的解决方案。
在本文中，我并不打算解决您企业关于混合云的相关问题。相反，我将为您指出应用程序和提供这些应用程序的数据有着非常不同的考虑因素，当企业it团队决定平衡云和内部数据中心之间的工作负载时，务必需要解决这些问题。数据的量可能很大，而且其迁移成本昂贵。你企业肯定不想犯错误。未来，了解您企业组织应用程序的信息需求，将成为每位it架构师和专家的关键技能。
边缘计算、雾计算和物联网
当前，物联网(iot)已经得到了广泛的普及。其将把来自企业数据中心外部的智能设备的数百万个数据点所收集的数据信息转化为可操作的洞察见解。这当然是一个宽泛的定义，但物联网也是一个宽泛的话题。
举例来说，来自这数百万个数据源的数据可能是交通控制系统的一部分。将智能化的交通控制摄像头和道路传感器组合而成的数据送入计算机进行相关的分析处理，以便决定最佳的交通信号模式。物联网的数据也可能来自石油钻井平台上的许多设备，并提供关于现场平台效率的可操作见解。
当前关于企业利用来自物联网的数据信息的例子可以说是不胜枚举，但事实上，在这些关于物联网利用方面也存在着很多的共同属性。其中一大特点数据是在数据中心之外被收集的，并且在很多情况下被消费。例如，交通控制系统可能无法容忍处理数据所涉及的延迟，并且仍然能够使灯光按时改变。其还需要在与远程数据中心失去通信的情况下继续运营，迫使处理在本地进行。
数据附近的计算称为“边缘计算”。致力于定义边缘计算标准的领先行业组织是openfog联盟。这个联盟由英特尔、思科系统、戴尔emc等公司组成。今天，参与openfog联盟的企业组织已经有将近70家，这些企业都朝着接近边缘的计算标准架构方向发展。
openfog体系架构的一个重要组成部分是包含用于传感器和其他要在边缘处理数据的持久性存储。您将看到具备持久性内存和ssd的体系架构的部署来解决此问题。在边缘快速制定决策时，将会看到将基于传统3d nand的ssd与速度更快的英特尔optane设备进行混合，以实现极低的延迟和高带宽处理的架构。
无论边缘计算模型是否将围绕着作为业界所提出的openfog联盟的一部分参考架构或追求一些其他的路径相结合，现实情况是改变不了的。数据正在数据中心以外的边缘生成，并在那里进行存储和处理。边缘数据引发了大量关于数据保留、持久耐用性、故障恢复能力和可用性的问题。it企业组织知道如何解决这些问题，因此企业的it部门必须参与将这些新模型整合纳入其数据，以及相关的存储、策略中。
今天，企业的it部门可以与精通其企业业务的合作伙伴进行交流。例如英特尔公司的xeon d和戴尔技术公司的iqt就在这方面做出了努力。惠普企业公司则是另一家熟悉并了解企业客户与物联网融合情况的主要it供应商。故而，企业组织与这些合作伙伴合作交流，并确保您的数据战略能够兼容边缘计算，这是合理的。
数据正在远离数据中心，无论是走向边缘还是云端。当前企业组织的it团队比企业中的任何其他部门都能够更好地理解数据，并且必须随着不断变化的模型而发展。故而企业组织必须重视对于其数据战略的定义，并积极的关注英特尔、惠普企业和戴尔emc等合作伙伴合作的内容，以帮助您充实您所在企业的数据战略。所有这些供应商都将存储、计算和边缘计算整合起来了。
对于当下的针对企业组织而言，我的建议是：请积极的与这些合作伙伴进行交流对话，并确保您的企业数据战略包含了远离数据中心的相关数据。毕竟，您企业数据的完整性就取决于此。
来源：机房360