存储经理们所面临的压力与日俱增，他们需要实现比以往更高的存储利用率、安全性和灵活性，因此，他们需要新一代的高效存储架构，以期大幅节省在整个存储生命周期内的众多运行成本
简介
存储经理们所面临的压力与日俱增，他们需要实现比以往更高的存储利用率、安全性和灵活性，因此，他们需要新一代的高效存储架构，以期大幅节省在整个存储生命周期内的众多运行成本。
存储厂商们也在积极响应这一挑战，并推出众多技术来提高存储性能、效率和可管理性，包括各种形式的虚拟化、重复数据删除、自动精简配置和分层存储技术。如果实施得当，所有这些技术均能为公司带来显著的运营优势。
用户的挑战则在于，如何在解决方案的完整生命周期内对这些技术带来的实际财务收益进行量化。用户知道，通过诸如每GB成本这样简单的衡量标准来评估存储基础设施投资越来越不可靠，他们正在寻找能够提供更佳财务解决方案的供应商，从而对自身存储基础设施投资的真实回报进行明确评估。
日立数据系统公司（HDS）是一家日本存储产品制造商和解决方案提供商，也是一家致力于帮助用户应对挑战的供应商，其产品和解决方案主要用于大型企业和中型企业。该公司开发了一系列的方法、工具和实践，旨在帮助高端存储系统节省运营成本，本文将对这一点做详细描述和评估。
IDC认为：对于高端存储客户而言，在当前经济不景气和资本紧张的形势下，除了通常的固定资产支出外，评估存储架构全生命周期内的运营成本效益正变得日益重要。购买者应该对他们当前的存储基础设施开展详细的总体拥有成本（TCO）基线分析，充分利用全新的投资回报率（ROI）和总体拥有成本评估方法，制定战略发展计划，从而降低存储基础设施的总成本。
主要内容
本文主要面向那些希望对自身存储投资和计划进行财务合理性验证的大中型企业的IT决策者。本文还将对HDS应用于高端存储硬件解决方案的"存储经济学"方法论进行概况介绍和评估。该方法论主要针对那些至少管理着70TB存储系统的公司。
本文包括：
·纵览存储系统全生命周期成本及对存储架构和运营特性经济影响的了解需求
·评估HDS为其高端存储业务所采用的"存储经济学"方法论
·HDS的未来展望、挑战和结论
背景概述
对企业而言，在确保数据可靠、安全、遵从法规和灵活性的同时，对快速增长的数据进行管理是一项充满挑战的任务，在这项管理工作中，用户优先级、服务水平协议（SLA）要求和调节指令经常发生变化。在当前预算和人员普遍紧张的情况下，这种挑战变得更加严峻。
面对种种限制因素，许多客户再也不能足额购买存储容量来满足公司不断增长的需求。每增加1TB的容量都将引发各种运营成本的变化，这些成本可以总结如下：
·数据保护 － 包括公司备份和业务连续性基础设施成本，这些成本可能包括：磁带、复制、镜像站点和所有相关的计划与运营活动。
·维护 － 硬件和软件维护成本与部署的容量息息相关，无论部署的容量是否使用都将最终产生维护成本。此外，在硬件保修和捆绑式服务到期时，也会产生维护成本。
·人员成本 － 存储管理中人员成本所占比例相当大，在拥有多个管理界面和分布式架构的复杂异构环境下尤为突出。
·环境成本 － 在企业社会责任及成本控制需求的推动下，企业们纷纷致力于节能达标，因此电力、冷却和占地空间成本正在变得日益重要。大量公司在数据中心增长和电力消耗方面正在临近或已达到绝对极限。
·中断成本－此成本将根据公司类型、行业领域和相关应用的不同而存在巨大差异。对中断成本进行实际评估，是规划公司业务连续性布局的关键要素。
·信息治理－这是存储总成本中越来越重要的一个因素，企业不仅需要对数据保留更长的时间，而且还要具备数据查找和恢复能力。
·迁移－将新的功能投入使用，将旧的阵列退出使用，或者在平台间转移应用，这些都可能涉及迁移项目。这类项目非常耗时且成本高昂，在非虚拟化环境下尤为如此。
·性能－为了达成与IT用户间签署的服务水平协议，在部署具有充足性能和扩展能力的存储系统时使用户产生了额外的成本。然而，随着用户容量需求的攀升和生产力的不断发展，此举将延迟进一步的投资需求。
在考虑存储拥有总成本时，这些各种各样且时而相互关联的运营成本产生的整体花费，通常远高于初始的购置价格。为了成功地申请投资资金，IT经理需要提交客观而详细的投资分析，在做这种分析时需要同时考虑初始资本支出以及整个生命周期内的综合运营成本。
运用"存储经济学"进行分析
我们通过两种方法对存储投资的财务价值进行评估，即总体拥有成本（TCO）和投资回报率（ROI）。人们有时将这两种方法并行使用，然而每种方法其实都有截然不同的应用和必然结果。
·TCO分析法通过对包括初始购置成本和运营成本在内的全生命周期成本进行对比，进而比较两个或多个投资建议。在存储环境下，TCO可在保持基础现状的同时，对各种存储扩展选择进行对比。
·ROI分析法通常用来评估一些通过新的工作方式带来成本节约可能性的投资。ROI分析法旨在回答三个问题：投资额是多少，投资能以多快的速度收回，以及能够节省多少总体成本。
上述两种方法均是日常财务分析的既有方式。然而，在执行起来比较简单的前提下，它们将被广泛用于对建议的存储投资进行评估。实际情况是，对许多公司来说，IT经理可能比较擅长对新的硬件和软件技术进行评估，但在判别解决方案对公司的财务影响方面却并不甚在行。
此外，运行这种分析法所需的成本信息往往无法全面获得，或者已经过时，又或者属于公司其它部门的职责。
无论数据是否可用，对建议的投资进行详细的财务分析正在逐渐成为重大存储投资前必须开展的一项工作。HDS现已通过其"存储经济学"的方法和方式来应对这些挑战，以期帮助客户克服这些困难。
HDS"存储经济学"方法论
通过对全球数百位高端客户进行TCO和ROI分析，HDS在这些案例的基础上得出一套"存储经济学"方法论。HDS开发了一套适用于全球各个行业、各类客户的工具和方法，其关键成果在于能够对运营支出进行剖析，例如行业平均值，当实际成本值丢失或者无法获知时，这些数值可以用作对实际数值进行评估的参照。
HDS为"存储经济学"分析制定了两套主要方法，即快速评估模式和基于咨询的分析。接下来，我们将对它们依次进行介绍。
HDS ROI快速评估法
在考虑存储基础设施投资提议为企业带来的好处时，客户通常关注三个问题：投资额多高，多快能获得投资回报，以及投资能够为企业节省多少成本。即使在分析所需数据大部分缺失的情况下，ROI评估法也可一一解答这些问题。该评估模式约包含50个默认变量，均基于HDS观测的行业平均值。
该模式旨在对客户可能采用的固定或"静态"的分层架构与采用存储虚拟化、自动精简配置和动态数据分层的架构进行ROI对比，从而对HDS USP平台三大特征的组合效用进行评估。
该评估法表现为图形化应用的形式，通过输入值来反映当前所讨论的配置，同时还通过图形来显示容量增长预测、回报周期和投资回报率。使用此方法的基本前提是要得知用户总的可用容量。用户可根据容量对各种行业平均默认值进行调整，甚至用自己的数据来覆盖这些默认值，以提高该模式的准确度。用户还可以因地制宜的根据所选择的地理区域来调整电力、冷却、劳动力和其它系数。
尽管HDS将此方法定位为一项准确度80%的评估法，但对于那些希望通过新的存储架构来提高企业财务价值的客户而言，该方法的灵活性和方便使用性仍具有显著价值。该评估法的模式虽然有些复杂，但的确源于某些因素所限，诸如：固定的四年期分析，由虚拟化或分层或自动精简配置解决方案组合实现的固定节约模式，以及硬性资金节省和软性资金节省。目前，HDS正在计划对ROI快速评估法系列工具进行扩展，包括加入其它形式的存储解决方案。
HDS"存储经济学"咨询服务
该咨询服务旨在帮助存储经理和各类首席执行官们更加深入地了解自身存储架构的运营费用，帮助他们制定可降低未来成本的产品规划。该方法论可通过整套的结构化客户访谈报告，提供更为深入的分析，进而根据个人业务目标对存储架构的运营和成本进行评估。此方法论主要包括以下三个阶段：
建立TCO基线－客户每年拥有和运作1TB的存储需要多少成本？可以通过了解适合该存储客户的成本来找到答案。HDS现已认定了33项不同领域的成本，包括电力和冷却、劳动力成本及中断成本等。通过选择关键的成本领域并对其进行量化，可以确定每TB的TCO基线成本。
通过整套战略与战术性成本节约计划规划成本－什么是受需求驱动的成本节约计划？这也许是多种战略或战术性计划，例如：存储整合管理、分层存储、存储资源收费或存储资源管理（SRM），此外这一计划在很大程度上还取决于客户环境。用户将第一阶段认定的成本与成本节约计划相对应，从而在成本和投资之间建立起多种关系。此流程还能帮助用户识别应该优先在哪些领域进行技术投资。
制定降低成本的产品规划－什么将会在短期和中期内对TCO基线产生影响？通过为每项成本节约计划制定推展规划，可以建立起一个整体产品规划，能够在每年对每个关键成本领域产生影响。
用户可以按照这三个阶段制定相应的战术计划，解决来自关键成本领域的问题，以期并实现长期的TCO减少。
未来展望
毫无疑问，企业今后将继续面临降低运营成本和提高存储效率的压力。对于每TB可用的存储空间来说，闲置的存储、重复的文件、磁盘阵列奇偶校验信息和过度配置都会产生大量的费用，这意味着提升存储效率的任务仍然非常艰巨。
数据中心在电力、冷却和占地空间方面面临着日益严格的审核。类似"碳减量承诺"法案（Carbon Reduction Commitment）这样的新规定将迫使年用电量超过6000MWh的公司向政府公开他们的能源消耗情况，这也进一步增加了他们部署更为高效、可利用存储架构的意向。
存储硬件行业继续采取有力的举措，来促使每GB存储成本在每年下降30%左右，这使初期资本支出在存储的整个成本周期中所占的比例开始逐渐下降。在这种情况下，用户更需要了解他们的TCO和运营性支出，并要求厂商对由技术带来的财务效益进行更加详细且准确的ROI和TCO分析，这使厂商们的压力也与日俱增。
HDS的挑战和机遇
HDS是高性能存储解决方案的主要供应商，其制作和技术经验历史悠久，受到广大用户的欢迎。HDS的母公司--日立公司具有长达九十八年的历史，HDS也继承了母公司的设计优势，并把首要重点转向产品质量和可靠性，有时也会像其它厂商那样开展周详的市场营销或宣传活动。
HDS的售前专家曾在六年甚至更长的时间里，利用"存储经济学"方法论为遍布全球的企业实施了数百例的专业分析。以此作为一线销售工具标志着HDS一次战略性的转变，并以更高的姿态出现在市场上。
在"存储经济学"销售方法推广方面，HDS应该考虑以下几点：
·必须培训销售人员，让他们学会如何正确而客观地使用该方法，并得出有意义的结论。该模式中采用的默认成本预估必须是最新的数据，在当前能源、占地空间和人员成本不稳定的情况下更是如此。
·当前的方法适用于存储容量达到或超过70TB的高端解决方案，然而绝大多数面临类似压力的中等规模客户也可从中获益。
·当前的评估法将对固定或"静态"的分层环境，与采用动态分层、自动精简配置和存储虚拟化的环境进行比较。虽然这对许多客户来说益处良多，然而为了将诸如重复数据删除和虚拟磁带库等技术包含进来，仍然需要一些新的或改进的方法。
HDS融合了众多行业默认平均值的评估法能够将ROI的预测精度保持在80%左右。这对于许多客户来说已经很不错了，但HDS也应该相应设定客户的期望值。
结论
了解大规模存储解决方案对财务的总体影响，已成为企业一项前所未有的迫切需求，虽然这对许多用户来说仍然是一个挑战。用户成本结构信息不完整或者不准确，均可能会影响分析质量，这迫使企业回到简单的方法上来，只能基于单位存储容量成本或初始投资相关因素进行评估。HDS的评估法能够帮助IT经理们克服这些挑战，让利益相关者了解多层、自动精简配置和虚拟化存储架构，这些对某些用户意义重大的项目的财务效益。
HDS的"存储经济学"方法论能够帮助证实相对比较复杂的存储架构的真实价值，并让ROI分析成为存储环境决策流程中的例行部分。我们建议用户详细了解自身TCO基线，以便从ROI和TCO评估法中获得更高的回报，并要求厂商提供能够直接应对其运营成本问题的解决方案。
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