向外扩展数据中心，向内缩减财政预算

　　一旦服务提供商向它的用户提供基于云的服务(如在线帐户访问和管理)，对其数据中心的需求就会大幅上涨。意味着服务提供商必须快速扩展以适应存储空间的需求激增。但是，对于基于设备的数据中心环境而言，扩展没有那么容易。当需求剧增，设备成为巨大挑战。通过网关的数据量越来越高，这时传统存储设备将进入一个瓶颈：网关性能降低并能源提高，系统通过单一的节点对数据进行排序。

　　此外，许多用户都习惯了免费在线存储，所以如果供应商突然实施付费方案，大部分的用户就会毫不犹豫地舍弃。有了利益冲突(例如在降低成本的同时提高数据中心的容量);服务供应商就该不知所措了。.

　　幸运的是，服务提供商可以快速适应，以满足日益增长的数据存储和降低成本的需求。

　　如何实现两全其美

　　为了保持竞争力，云服务供应商必须找到一种迅速扩展方法，以容纳数据存储需求增长。服务供应商寻求数据存储的方向是性能、可扩展性和成本效益的非常好的结合。下列的措施可以帮助我们在IT时代最大限度地提高数据中心的投资回报率：

　　1. 集中存储不是绝对：尽管集中存储成为趋势，但分布式存储系统是扩展数据中心最好的方式。市场上有一些新技术值得借鉴：在软件级别上以提高性能，较集中的数据可以提供更大的效率优势。

　　2. 避免单点接入：单点接入可能非常迅速地发展成为单点故障。如今大多数服务提供商加入缓存来改善这个潜在的瓶颈，这无意中增加了成本和复杂性。可想到的替代方案是水平扩展系统，分散数据之间的连接，允许供应商选择选择低成本，低能量的硬件。.

　　3. 利用商品硬件：不要害怕使用商品硬件，貌似市场上有性能相当高的硬件。商品组件服务器不仅成本较低，还可以使能源使用降低，这样便可在很多方面可以节省资金。

　　结论

　　在当今不断变化的数据存储行业大势下，大数据存储主要包括高性能设备、可垂直扩展的在线数据系统。当前的数据中心架构昂贵，而且只能扩展到PB级。意味着随着时间的推移，它符合成本效益，足以满足服务供应商的需求。从一个可垂直扩展的云系统转移到横向扩展，将会允许把数据平均分配到低能量的硬件中，提高性能的同时降低成本。以上的经验之谈值得一试，服务供应商可以增加他们的大数据设备的效率、性能和扩展性。不久之后必将大获成功。