nas das san三种存储方式的比较

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1、目前来看,至少有三个比较全面的存储选项值得考虑：直连存储（DAS）、网络直连存储（NAS）、和存储区域网络（SAN）。正如你所期望的，每个选项都会满足特定的需要，并且每个选项都会有自己的优点和缺点，在作出决定之前你需要权衡一下利弊。下面将详细的讨论每个存储选项。直连存储任何曾经接触过服务器的人都会对DAS比较熟悉。DAS是一种将存储介质直接安装在服务器上或者安装在服务器外的存储方式。例如，将存储介质连接到服务器的外部SCSI通道上也可以认为是一种直连存储方式。DAS已经存在了很长时间，并且在很多情况下仍

2、然是一种不错的存储选择。由于这种存储方式在磁盘系统和服务器之间具有很快的传输速率，因此，虽然在一些部门中一些新的SAN设备已经开始取代DAS，但是在要求快速磁盘访问的情况下，DAS仍然是一种理想的选择。更进一步地，在DAS环境中，运转大多数的应用程序都不会存在问题，所以你没有必要担心应用程序问题，从而可以将注意力集中于其他可能会导致问题的领域。然而，DAS并不是总是具有美好的一面。首要的一个问题是IT经理必须要经常面对所谓的”空间问题”问题，这些问题需要考虑以下常见的方面：#对于一个新的服务器，我需要多

3、少存储空间？#如果物资不充沛但需要增加空间时我应该如何做？目前市场上的一些选项可以帮助你减轻与这些问题相关的存储负担，但是不管怎样，你也需要对这种存储方式进行一次较好的评估，否则的话，你对存储所做的扩展将只是一个没有预测的表面上的需要。另外，你还需要管理几乎所有基于服务器的DAS系统，这意味着你需要在适当的位置上有一个监控服务器上每个物理单元的磁盘使用率工具。大多数的IT经理都不希望其磁盘空间在工作日的中间出现不够用的情况。在很多情况下，DAS是一种理想的选择：#如果你的存储系统中需要快速访问，但是公司

4、目前还不能接受最新的SAN技术的价格时或者SAN技术在你的公司中还不是一种必要的技术时，这是一种理想的选择。#对于那些对成本非常敏感的客户来说，在很长一段时间内，DAS将仍然是一种比较便宜的存储机制。当然，这是在只考虑硬件物理介质成本的情况下才有这种结论。如果与其他的技术进行一个全面的比较–考虑到管理开销和存储效率等方面的因素的话，你就会发现，DAS将不再占有绝对的优势。#对于那些非常小的不再需要其他存储介质的环境来说，这也是一种理想的选择。网络直连存储有时候，你必须将一些可以让很多用户来访问的存储空间

5、放在网络中，并且他们有可能每天都要访问这些存储空间。那么，你可以使用网络直连存储（NAS）这种解决方案。一般说来，NAS的安装工作非常简单。和DAS一样的是，对于特定的任务，你必须要回答一些基本问题，如对于该任务你需要多大的存储空间等。和DAS不一样的是，在你需要增加额外的容量的时候，你可以很容易的扩展NAS设备。例如，通常可以使用的DAS设备最大可以达到2TB的容量，但是，市场上的一些NAS设备却可以扩展到200TB的容量。除了少数例外情况以外，对于那些仅仅需要将存储空间放在网络中来解决问题的情形来说

6、，一个NAS是非常完美的选择。对于这个经验法则来说，还是有很多的例外情形：非常重要的一点是，在那些对数据需要进行块级访问的情况中，例如对数据库存储和Exchange信息存储来说，使用NAS就不是一种很合适的解决方案。确实有一些NAS支持这些过程，但是这只是强制让某个工具适合某项特定工作的一个例子而已。其次，在你真的需要高速访问服务器上的存储空间时，NAS也许不是很适合你的需要，因为所有的数据都需要转移到网络中去，因此访问的速度将受到你的网络速度的限制。在以下两种情形中，NAS设备真的让人感到眼前一亮：首

7、要的是网页服务，第二种情形也是非常相近的情形，是常用文件的存储。这两种应用都需要大量的磁盘空间，但是很少要求直接对服务器进行数据访问。相反，通过这两种类型的存储访问的大多数数据都是通过网络来实现的，所以究竟这些数据是来自于NAS硬件还是来自于DAS硬件就变成了一个无关紧要的问题。还有更好的理由可以来说明NAS设备真的非常适合于网页服务和文件服务，而不适合于数据库存储和Exchange存储。这确实与所谓的文件级数据访问和块级数据访问有关系。在文件级访问系统中，数据的访问是通过文件名字来实现的，因为文件名字

8、是带有一定含义的。而在块级访问系统中，数据的访问是通过数据块的地址来实现的，这个地址是特定数据存放的位置。在一个客户机/服务器的环境中，如果你需要从文件服务器读取一个文件时，你要指定文件，服务器完成数据块的读取工作，并且将得到的数据返回给你就可以了。数据库存储和Exchange存储在这种方式的通信过程中存在着很多问题。所以他们并不适合存储于NAS设备中。使用DAS和SAN解决方案中提供的块级访问可以更为有效的实现数据库存储和交换存储中的数据