固态硬盘成本效应开始显现

　　SSD在容量方面的比较几乎已经转向性能方面。有很多重要的，并不仅仅是任务重要，工作负荷要求的应用容量将小于500GB，这比现在的平均单驱动容量大小还要小。通过比较，诸如那些来自Texas Memory Systems公司的基于PCI-e的固态盘能在存储卡上交付400+GB的存储，而购买的费用也小于18000美元。

　　当然这个成本比单独的机械传动的成本要高，特别是对于一个重要的任务或重要的工作负荷来说。因为可靠性和性能问题，数据并不能存储在单驱动上。他们一般是存储在一个内部的或外部的装有机械驱动的RAID上。为了达到性能和冗余的要求，直连系统的容量远远超过这种类型要求的工作量。

　　和配置的复杂性相比，电力，维护一个RAID加上浪费的容量，安装一个SSD PCI-e卡，创建RAID保护，减少能源消耗，调整更高性能的命令都是极其简单的。所有的都和工作负荷要求的容量相关。

　　在一个共享存储环境中，网络存储的的一个主要任务就是在多服务器和他们的工作负荷中平衡容量。共享工作组的挑战之一变成了平衡最大容量利用率和最佳性能。因此，就创建了大阵列设置以提高性能，但是成本就取决于在这些阵列组件中设置更多的工作组。结果就是存储管理员不得不手动平衡存储IO。管理员必须努力匹配工作负荷的高IO要求，与较为温和的工作负荷要求，以决定如何有效地利用现有的容量，同时确保对性能要求敏感的工作负荷不会产生不利影响。

　　这些挑战引导存储管理员为不同的应用创建不同的RAID组，然后在那些阵列组下面创建LUN来分配某种服务器和工作负荷。每个阵列组只拥有一些性能敏感的工作负荷，每一个通过LUN分配给他们。剩下分配给每个阵列组的服务器是性能敏感度小的。现在的数据中心，一般都是应用服务器虚拟化。现在，一个单独的服务器可以有多个工作组——每个有不同的性能需要，这些都是很难孤立的。

　　共享存储旨在优化容量利用率，同时也是可以提供大量的磁盘转速来满足特殊的性能要求。这就创建了一个复杂的环境，反之，阵列组也可以孤立占用容量而效率并不高的性能。和现在的SAN容量相比，大多数需要存储IO性能的工作组有很小的容量要求。

　　复杂性和容量利用率并不是唯一的问题，同样也存在一个成本问题。在过去的几年里，每个机械驱动容量都增长了很多，每个驱动的成本却相对停滞。像SATA和光纤通道的情况，每个机械驱动相对停滞，性能也停滞了，15K RPM驱动曾经很多年都是最大性能驱动。

　　当工作负荷从性能敏感转向性能重要的时候，驱动的成本和性能都停滞不前，每个驱动容量增加的问题变的特别重要。为了克服每个驱动性能限制，用户用非常高的驱动计数来创建阵列组，在某些情况下，使用短变量来保证数据放置在磁盘的外部。所有的这些导致了更加复杂，更多的容量利用率，增长了用电和制冷成本，当然也增加了更大的购买成本。

　　因此，可能成本更高效的，简单的，高性能的基于SSD的系统更受人青睐。这是潜在的一个单独存储阵列管理，和在基于机械驱动的存储系统中管理多阵列组没有什么不同，这样也可以简化SAN上的阵列组管理。

　　通过把一般的容量和性能的工作负荷转移到SSD，然后在更少的阵列组中保持容量工作负荷，不仅大大减少了管理存储平台的复杂度，同时也改进了用户体验和性能。

　　这一设计策略不仅大大减少了管理存储的成本，实际上还减少了购置的总成本。性能敏感的应用程序转移到固态硬盘，必须创建的阵列组减少了。于是，在这些较少的工作组中，可以部署更多的服务器和工作量，从而更有效的提高容量利用率，减少物理驱动器的购买。

　　在很多情况下，一个单独的SSD系统可以提供所有的敏感性能和重要的工作负荷性能。当然需要减少的用电，制冷和容纳阵列的空间，是机械驱动阵列的最高性能的30倍。和基于机械的磁盘阵列相比，通过计算最大性能的成本，人们开始倾向SSD。对于日益增长的用户来说，SSD现在是最具成本效益的了。