你的數(shù)據(jù)在逃離數(shù)據(jù)中心，我這么說倒不是想嚇唬誰。數(shù)據(jù)的數(shù)量和速度在迅速增加，日益在遠(yuǎn)離傳統(tǒng)IT數(shù)據(jù)中心的地方生成和消費。數(shù)據(jù)不再單單駐留在數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)處理方面的一個基本原則是，關(guān)鍵業(yè)務(wù)型應(yīng)用程序需要存儲的數(shù)據(jù)靠近托管這些應(yīng)用程序的計算、內(nèi)存和服務(wù)器。這個原則在與時俱進。隨著工作負(fù)載向云端遷移，其他工作負(fù)載向邊緣遷移，將來只會越來越需要在遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心的地方存儲和處理數(shù)據(jù)。
工作負(fù)載布置方面的這個新思路自然需要從新的視角看待數(shù)據(jù)中心的存儲架構(gòu)。過去只要將鄰近機架中的存儲和計算連接到光纖通道或10Gbit以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，然后希望數(shù)據(jù)在需要時可用，現(xiàn)在不再像過去這么簡單了。企業(yè)的信息架構(gòu)影響其數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的方式正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。
與此同時，IT人員的職責(zé)和要求也在變化。IT專業(yè)人員在擴大角色（這些角色得益于更深入地了解處理的數(shù)據(jù)），不是像過去那樣需要專注于某個IT方面（比如存儲或虛擬化）的專家組成的團隊。未來的IT團隊需要相應(yīng)的技能，以便將要求、應(yīng)用程序以及底層處理數(shù)據(jù)的存儲、計算和網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)起來，即駐留在數(shù)據(jù)中心內(nèi)外的數(shù)據(jù)。
下面我將舉兩個例子來表明如今數(shù)據(jù)在如何逃離數(shù)據(jù)中心，以及這些變化在如何影響IT部門考慮數(shù)據(jù)的視角。
1.云和混合云
云已成為企業(yè)計算界的現(xiàn)實。公共云遍地開花，但并沒有成為炒作周期頂峰設(shè)想的那種神奇解決方案。眾多企業(yè)選擇將應(yīng)用程序放在從技術(shù)、性能和業(yè)務(wù)等方面考慮最明智的地方，而不是將應(yīng)用程序從數(shù)據(jù)中心大批遷移到公共云。這種混合云方法導(dǎo)致工作負(fù)載變得更易于移植，關(guān)鍵業(yè)務(wù)型應(yīng)用程序在云和公司數(shù)據(jù)中心之間遷移。
在服務(wù)器（無論公共云還是本地）之間遷移工作負(fù)載并不是復(fù)雜的問題。亞馬遜AWS云服務(wù)提供的遷移功能充分利用了眾多合作伙伴，包括微軟、英特爾、VMware和SAP.微軟Azure云服務(wù)擁有將混合云遷移功能集成到其產(chǎn)品中的工具。
將應(yīng)用程序從數(shù)據(jù)中心遷移到云可能迫使企業(yè)遷移支持該應(yīng)用程序的數(shù)TB數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)存儲陣列遷移到云方案需要清楚地了解涉及的相關(guān)問題。即便使用目前速度最快的寬帶鏈路，遷移數(shù)TB數(shù)據(jù)也可能要花大量的時間。為了克服這個難題，亞馬遜AWS提供一種名為“snowmobile”的服務(wù)，AWS會將滿滿一卡車的磁盤驅(qū)動器運到你的數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)從你的現(xiàn)場存儲陣列拷貝到放在拖車中的亞馬遜AWS陣列，然后拖車開到你選擇的云地區(qū)，再將數(shù)據(jù)拷貝到云端。
還有所有一級存儲供應(yīng)商提供的眾多混合云存儲解決方案能滿足許多應(yīng)用程序的要求，它們不像裝滿磁盤驅(qū)動車的拖車那么激進。無論你構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施使用的技術(shù)來自Pure Storage、NetApp、惠普企業(yè)（HPE）還是來自戴爾EMC，市面上都有相應(yīng)的解決方案。
我沒打算在本文中探討你的混合云問題，而是指出應(yīng)用程序和服務(wù)這些應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)有著全然不同的考量因素，IT團隊決定在權(quán)衡云和內(nèi)部數(shù)據(jù)中心之間的工作負(fù)載時要兼顧這些因素。數(shù)據(jù)可能很龐大，遷移成本高昂，你不想犯錯誤。對于每個IT架構(gòu)師和專家來說，了解所在企業(yè)應(yīng)用程序的信息要求成了一項關(guān)鍵技能。
2.邊緣、霧計算和物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)旨在將從安裝在公司數(shù)據(jù)中心外面的智能設(shè)備收集而來的數(shù)百萬個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實用的寶貴信息。這是個寬泛的定義，但物聯(lián)網(wǎng)本來就是個寬泛的話題。
舉例說，那數(shù)百萬個數(shù)據(jù)可能是交通控制系統(tǒng)的一部分。來自智能交通控制攝像頭和道路傳感器的數(shù)據(jù)饋送到計算機，計算機再決定最佳的交通信號模式。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)還可能來自石油鉆井平臺上的眾多設(shè)備，實用的寶貴信息在現(xiàn)場生成，以便用戶了解平臺效率。
物聯(lián)網(wǎng)方面有眾多例子，但也有眾多共同的屬性。其中一個屬性就是，數(shù)據(jù)在遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心的地方加以收集，而且在許多情況下加以消費。比如說，交通控制系統(tǒng)可能無法容忍處理數(shù)據(jù)所涉及的延遲，仍然能夠讓紅綠燈準(zhǔn)時變換。它還需要在與遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心失去通信的情況下存活下來，迫使數(shù)據(jù)在本地進行處理。
數(shù)據(jù)附近的計算稱為“邊緣計算”。致力于為邊緣計算定義標(biāo)準(zhǔn)的領(lǐng)先行業(yè)組織是OpenFog聯(lián)盟，這個聯(lián)盟由英特爾、思科、戴爾EMC及其他廠商等組成。如今，OpenFog聯(lián)盟已有近70家公司加入，力求為邊緣計算制定一種標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)。