随着虚拟化应用的深入，企业对虚拟化部署也日渐增多，在虚拟化技术中，服务器虚拟化也是受用户欢迎的关键技术之一。服务器虚拟化背后的一个驱动因素就是需要提高服务器资源未使用部分的性能输出，提高资源利用率。

　　从实践中我们可以看到，服务器虚拟化可以更高效和更有效的使用服务器的处理能力，但是虚拟化技术给其它物理资源所带来的额外压力却经常被忽视。在服务器整合过程结束后，存储系统可能会成为系统一个更大的瓶颈问题。现在日益凸显的性能方面的问题也证明了这一点。

　　挑战一：日益集中的数据资源，极大的增加了管理复杂度

　　服务器虚拟化实现了对计算机的虚拟化，从而在一台物理的计算机上同时运行多台虚拟计算机成为可能。相对于传统的存储而言，云计算和大数据背景下的存储一般与上层的应用系统结合的更加紧密。过去，存储往往是专门为特定的应用设计和开发的，不同应用场景往往有对应的存储系统。在服务器虚拟化技术不断发展的情况下，越来越多的应用以虚机的形式被集中到了一个小的平台上，但是存储却还停留在以硬件为中心的框架下，这就给存储管理员带来了极大的麻烦。企业通常有很多不同的工作负载存储在存储系统中，对于管理员而言，存储卷、每卷支持的工作负载、对每卷的要求以及什么占用容量之间并不存在明确的关联性，导致存储负载占比不同和总体占用率低等问题。

　　而且，从本质上讲，虚拟基础设施在存储基础设施上创造了另一个抽象层，因此并没有真正摆脱物理层的复杂性，他们需要管理大量针对不同的应用的存储而购买的异构的存储资源，这就大大增加的管理的复杂度和管理成本，也带来了潜在的系统安全性的风险。

　　挑战二：急剧增长的随机负载，带来I/O瓶颈和性能下降问题

　　随着虚拟化程度的加深和虚拟机密度的增加，用户最先感受到的就是系统性能的下降，这也是服务器虚拟化出现挑战的最直观的感受之一。现在，有一个让管理员非常郁闷的问题就是，存储性能增长速度相比于计算能力的增长，明显要慢得多。对于虚拟化而言，I/O瓶颈和缓慢的存储性能已经成为了公认的头号难题。服务器虚拟化情况下，不同的应用集中到同一个平台上，可以实现在单个物理磁盘上进行频繁的操作，但这会产生大量的随机I/O流，造成大量的磁盘负载，导致性能下降。在系统没有足够缓存来处理大量的数据的情况下，还可能会导致缓存故障，减慢系统的速度。

　　根据摩尔定律，计算机的计算性能大约每18个月就会增长一倍，现在的发展速度还有加快的趋势，而从统计数据来看，存储的性能增长速度要远远慢于计算性能的增长。根据传统存储模式提供的方案，要满足虚拟机密度不断增加带来的大量随机IO，那么就必须要购买更多的存储资源。云时代，别让存储成为虚拟化的瓶颈

　　企业部署虚拟化方案，主要的目的就是集中资源，提高资源利用率，简化应用的管理和降低成本，从而获取更大的收益。从客户的角度来看，管理和性能是跟客户最为紧密相连也是客户感受最为直观的两点。爱数作为全国领先的智能数据解决方案提供商，基于对虚拟化和云计算的趋势的理解以及在与客户交流中积累的经验来看，企业和机构在部署云计算和虚拟化战略之前必须要先考虑存储问题，一定要给整体战略中的存储部分足够的重视。

　　针对上文所提到的内容，我们可以做一个简单的总结：首先，服务器资源，数据资源的集中必须要伴随着存储资源的整合，否则异构的存储资源会消耗大量的管理资源，带来不小的管理成本和风险，同时还是会存在存储资源利用率的问题。其次，在存储虚拟化环境下，一定要考虑到数据资源的集中带来的随机负载增加的问题，急剧增加的随机负载对存储性能带来了极大的挑战。不解决这两个问题，企业的虚拟化、云计算战略所带来的收益将大打折扣。

　　评论：

　　随着虚拟化部署面临的挑战日益严峻，存储问题也不容忽视，如果解决不好存储问题，会影响到虚拟化部署的成功与否，随着虚拟化技术的进步，这一问题必将会解决，然而，那时会有新的问题出现，对于用户而言，增强解决问题的能力才是关键。