3.4.2 数据平面
在SDS数据平面这一层，不管老牌存储厂商还是初创存储厂商，它们的类型和数量都非常多，构成也比较复杂。如同一千个读者就有一千种红楼梦一样，相信不同的读者对SDS也会有各自不同的看法。笔者也只是一家之言，欢迎大家指正。数据平面分为以下几种。
1．基于商用的硬件
基于商用的硬件（Based on Commodity Hardware）是最难分类的，种类繁多，命名还不容易。首先，笔者想说明的是，它包括了IDC分类中Virtual Storage Appliance（VSA，存储控制器运行在虚机上）和Physical Storage Appliance两类。笔者认为，控制平面与数据平面的分离之意义大于硬件与软件的分离，部署方式的不同，并没有带来本质的差异。举例来说，分布式文件系VSAN FS（VSAN File System）之于EVO:RAIL，或NDFS（Nutanix Distributed File System）之于Nutanix一体机，差别仅在于是否与硬件捆绑。
Server SAN属于这个子类。Server SAN在它的原始定义里，是一个Hyperscal（e横向扩展）的分布式存储，因此笔者认为，它至少需要支持3个节点。这样，对于那些仅支持两个控制器作为集群的存储，就不在Server SAN这个分类里了。需要注意的是，有些Server SAN支持融合模式和分离模式两种部署方式，例如EMC ScaleIO和华为FusionStorage。后面提到的超融合架构仅指该存储在融合模式下。下面以EMC ScaleIO为例，简要介绍下融合模式和分离模式。
（1）分离模式，计算资源和存储资源分开，存储服务器不运行应用程序。
图3-9中的EMC ScaleIO选择单独的存储服务器作为存储集群，运行ScaleIO分布式块存储软件。
图3-9 EMC ScaleIO分离模式
（2）融合模式，计算资源和存储资源在一起，存储服务器同时运行应用程序。
图3-10中的EMC ScaleIO集群里，服务器运行应用程序，同时运行ScaleIO分布式块存储软件。
图3-10 EMC ScaleIO融合模式
HCI（超融合架构）属于Server SAN的一部分，它不仅提供存储资源，还提供计算资源。HCI比较著名的国外产品有：Nutanix、VMware VSAN或EVO:RAIL、融合模式下的EMC ScaleIO、HP StoreVirtual、SimpliVity、Scale Computing、Pivot3、Maxta；国内产品有：融合模式下的华为FusionStorage、青云HCI一体机、联想ThinkCloud AIO、志凌海纳SmartX；开源的有Open vStorage（类似Nutanix架构）。不过，坦率说，由于HCI（以及本书后面提到的应用一体机）还提供了计算资源，把它归类为存储这个大类，并不十分贴切，但为了容易理解，本书在分类时，暂且只考虑它的存储属性。
而属于Server SAN，但不属于HCI的，指的就是节点只提供存储资源，不提供计算资源。这里还包括利用商用的标准硬件实现存储虚拟化的产品。这类产品有Ceph、DELL Fluid Cache、Microsoft Storage Spaces、飞康FreeStor、DataCore、达沃时代YeeStor、华云网际FusionStor等；也有分布式文件系统，如GlusterFS、GPFS、Lustre、Panasas等。
仅支持两个控制器作为集群的存储，虽然不在Server SAN这个分类里，但只要它支持商用的硬件，依然属于软件定义存储这个大的分类里。这类存储有：Nexenta，以及其他由Solaris ZFS衍生出来的存储，如开源的FreeNAS。
注意：在这个分类里，不包括传统的外置磁盘阵列。另外，商用的硬件，并不只有X86服务器，也包括ARM等其他架构的服务器。
本书设专门章节详细介绍VMware VSAN、EMC ScaleIO、HP StoreVirtual、青云HCI一体机、联想ThinkCloud AIO、Ceph、DELL Fluid Cache、飞康FreeStor、达沃时代YeeStor、华云网际FusionStor。
2．传统外置磁盘阵列
传统的外置磁盘阵列（Traditional External Storage），包括SAN存储或者NAS存储。例如：EMC VNX, NetApp FAS系列，HDS HUS, DELL SC系列和PS系列，HP 3PAR, IBM V系列和DS系列，华为OceanStor系列等。这些存储劲旅，不甘人后，也纷纷加入到SDS浪潮里，采取的方式有以下两种。
一是与控制平面对接，例如，支持VMware SPBM之下的Virtual Volume，再如，支持OpenStack Cinder等。
二是通过收购或自己研发，去逐步实现SDS抽象、池化、自动化，典型的就有HP将LeftHand与原有硬件解耦，形成VSA版StorVirtual; NetApp推出Data ONTAP的VSA版ONTAP Edge VSA; IBM推出XIV的软件版Spectrum Accelerate; EMC推出VNX的虚拟化版本vVNX；等等。另外，DELL的Fluid Cache（流动缓存）脱胎于之前收购的内存虚拟化软件RNA，具备部分SDS基因。
3．云存储/对象存储
在本书中所讨论的云存储或对象存储（Cloud/Object Storage），只涵盖作为数据平面的形态，也即以后端存储的身份为云平台上的VM/App提供存储资源。笔者相信，这些存储未来也会逐渐与控制平面对接。
VM/App可以通过RESTful API与对象存储进行数据的输入输出，目前有三种RESTful API：亚马逊S3、SNIA CDMI和OpenStack SWIFT。
（1）作为市场领导者的AWS和其S3（简单存储服务）已经让S3 RESTful API成为一种事实标准。绝大部分的对象存储提供商都提供与S3兼容的RESTful API。
（2）全球网络存储工业协会（SNIA）创建和管理的实际定义标准，标准本身称为云数据管理界面（CDMI）。CDMI是一个完整的RESTful API，远远超过了应用可以在对象存储中创建、回收、升级和删除资源的能力。它也可以让这个应用发现对象存储容量，管理那些资源存放的容器，以及管理资源本身。此外，它允许元数据同资源容器和所包含的资源进行连接。这些加强的功能允许管理程序去管理对象存储、其容器、账户、多租户、安全、访问、账单、计费等。CDMI是一种非常有用的综合RESTful API。不过，只有4个对象存储产品（DDN Web Object Scaler、Mezeo Cloud Storage Platform、NetApp StorageGRID和Scality Ring）目前提供CDMI认证和兼容的API。
（3）另一个新出现的事实RESTful API标准是开源对象存储OpenStack Swift RESTful API。尽管OpenStack Swift的安装和生产环境受限，但是很多对象存储厂商都开始增加Swift RESTful API。
从云存储来看，随着混合云的逐渐深入，用户自然会期待在自己的私有云和公有云之间，不在VM/App级别，而且在存储级别，都能实现如同本地数据中心之间的同构存储的高级功能，例如备份、归档和容灾。此时，运行在公有云之上的VSA，即虚拟存储控制器（其实与在Hypervisor之上的VSA相类似，如HP StoreVirtual），也可与本地存储建立数据连接。
以NetApp的Cloud ONTAP为例。它是在AWS EC2的实例中运行Data ONTAP（FAS存储的操作系统）软件，充当虚拟存储控制器，对下接管AWS EBS作为自己的存储空间，对上给运行业务应用的EC2实例提供专业的存储服务，包括块（iSCSI）和文件（NFS、CIFS）。
我们知道，把NetApp的FAS存储直接放到AWS或Microsoft Azure里去，是不太现实的。NetApp通过软件定义的方法，把存储控制器做成虚机，后端磁盘柜换成块存储服务（AWS EBS），为业务虚机提供专业的、高级的虚拟块存储或NAS。
与NetApp类似的还有Zadara，该存储拥有独特的形式，可以利用云上的资源构建成一个虚拟的双控存储阵列，提供和外置磁盘阵列几乎一样的存储功能，也保持了用户的使用习惯。
本书有专门的章节详细介绍Zadara。
类似的还有SoftNAS，也是以虚机方式运行在AWS EC2实例上，可以为运行业务应用的EC2实例提供包括块（iSCSI）和文件（NFS、CIFS）的存储服务。
4．其他
软件定义存储是一个不断发展的概念，其构成部分数据平面所涉及的存储也将不断发展。例如，前面我们曾提到基于商用的硬件，除了包括X86服务器之外，还包括ARM等架构的服务器。在国内，初创公司北京优立方就推出了基于ARM的服务器，并基于ARM服务器研制出功耗低、灵活高效的冷存储，OpenStack的子项目之一Swift（对象存储）就能运行在其冷存储之上，国内已经有些客户了。冷存储的出现，也是源于数据迅猛增长，据统计，冷数据一般占数据总量的80%以上。冷存储适用于包含备份、存档、灾难恢复和图片、文档、音频、视频及社交媒体等，这些场景有着类似的特征：较低的数据访问频率，而且需要最大限度地降低每一GB存储数据的成本。
PMC（2015年11月被Microsemi收购）的SAS Expander、希捷的对象存储Kinetic和Marvell的FLC（终极高速缓存），以及Docker对SDS的影响，SSD对SDS的影响，高速网络对SDS的影响，生物存储技术和量子存储技术，还有未来无处不在的可穿戴设备、传感器，里面的存储空间如何使用和管理，也许是未来软件定义存储在数据平面，乃至控制平面都需要考虑的事情。
另外，在本章“图3-1本书对SDS的分类”的图形的颜色处理上，笔者特意选择了从黄色经过绿色，再到蓝色的渐进效果图。因为，正如本书“第2章SDS之发展”中提到的， SDS是一个过程，而不是一个目标。其实数据平面与控制平面之间的界限也并非泾渭分明，处于数据平面的部分存储厂商注定会通过自己的不断努力，增强互操作性，增加策略驱动异构存储，并扩展其被Hypervisor或业务应用灵活调用的能力，使其部分的型号或者部分的模块逐渐上升到控制层面。