大数据、人工智能、物联等技术驱动下的数字经济时代已经到来，随着it应用的增多，数据量的爆发式增长，对业务系统至关重要的存储基础设施常常会面临巨大的挑战。nvm这种全新的接口规范的出现，更加充分地释放了闪存的潜力。阵列卡
基于nvm的存储阵列可提供更高的数据传输性能，能够很好地满足当下企业密集型工作负载对存储设备的需求。目前，it基础设施提供商在将nvm技术应用存储系统时，有四个基本的实现办法，it管理人员需要进行认真考量，以选择最符合企业性能需求和预算的系统。
1 直接替代sas
nvm通过使用ci、增加命令数量和队列深度，可以闪存介质中获取更好的性能。将基于sas的存储驱动器替换为基于nvm的驱动器是最常见的实现方法，创建一个基于nvm的系统非常简单，因为大多数全闪存阵列的软件运行在l内核之上，l本身支持nvm。因此，迁移到nvm对于软件来说是无缝的。
但是，替换为nvm会影响计算。选择以直接替换sas这种方法提供nvm的供应商，必须提高系统cu的计算能力，才能充分发挥nvm技术的优势。更强大的cu显然会带来更高的成本，再加上nvm驱动器本身价格较高，因此这使得nvm全闪存阵列与基于sas的系统相比具有更高的价格。
此外，仅仅用nvm闪存替换sas闪存，也只局限在系统内的交互性能改进。外部连接通常仍然是光纤通道(fc)或传统以太，因此一旦数据离开nvm存储阵列，仍然会遇到一定程度上的延迟问题。
不过，nvm存储阵列带来的性能改进仍然是肉眼可见的。 2 混合集成
混合存储阵列混合了闪存和硬盘。假设有足够大的闪存空间，而且将来自硬盘层的访问控制在最低限度，此类系统就可以在获得与全闪存阵列相当的性能，同时可以降低一定的成本。不过这种混合阵列的问题是，闪存和硬盘之间的性能差可能太大，当闪存发生故障或缺失时，可能会带来比较显著的性能降低。
集成了nvm闪存和高密度sas闪存的混合阵列，通过限制nvm层的大小来降低成本，只需要一定的容量用于存储最活跃的热数据。这样一来，存储系统对增加cu计算力的需求也更少。而且使用两种闪存技术，意味着几乎没有特别明显的性能影响。
虽然sas闪存速度很快，但仍不及nvm闪存。未来可能会有越来越多的企业必须继续扩大nvm闪存层的规模，以跟上高端数据库和大数据分析处理等工作负载的速度。 3横向扩展系统
横向扩展系统也可以从nvm技术中受益。今天，很多数据中心通过传统i协议建立节点间的互连，这种方法增加了延迟。nvmf允许节点间以内部存储速度进行通信，好像集群节点在内部相互连接一样。延迟的减少，使扩展系统能够在不影响存储io的情况下进一步扩展。
4 端到端nvm
下一步是端到端nvm互联，它使主机和裸机应用程序能够以类似das(直连式存储)的速度延迟与存储进行通信。
端到端nvm不仅仅需要安装一个新的nvm存储阵列，希望采用这种方法的企业还必须升级其络。但是，不需将之前的络完全替换掉，因为所有fc交换机和大多数存储类以太同时支持nvm和传统的基于scsi的协议，卡和主机总线适配器也是如此。
早期，大多数提供端到端nvm系统的提供商都是初创。这些供应商通过使用fga甚至专用集成电路来卸载存储软件处理，以确保他们的存储系统不会限制nvm数据流。他们的目标是人工智能和机器学习工作负载，这些系统具有巨大的io潜力。
选择最合适的nvm存储阵列
在选择nvm存储阵列时，要考虑的关键问题是您的业务系统需要多少性能?以上所有nvm技术的应用，都可以通过减少延迟来提高闪存阵列的性能，问题是，性能改进可能超出许多组织的需求，而性能的提高是有代价的。
今天，存储基础设施已经达到了可以提供比企业需求更多性能的程度，在it预算范围内购买尽可能快的系统可能不再是一个合理的策略。了解上面几种类型的nvm存储阵列之后，您还必须去预测，未来五年您企业的最大io需求会是多少，并选择最能满足该需求的阵列。您可能会发现，传统的基于sas的系统也能提供所需的性能，而且sas系统会更省钱。
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转自原文：t t