网络和自动化的SAN管理：超越"匣子"的存储方式 

　　在今天，解决实际的商务问题已经成为IT业面临的挑战。为了应对这些挑战，目前在企业，SAN的应用程度已经空前提高。但是，即便SAN已被证明是应对挑战的较好手段，但在其实际的运行及基础设备中仍存在一些需要解决的问题。

　　更大、更复杂的SAN需求有助于形成完善的解决方案。在过去，为了创建一个SAN解决方案，客户不得不跑遍多家厂商，以购得各种必需的组件。当这些组件被整合到客户的SAN环境时，它们并不能一直无缝地协同工作，各家厂商也并没有测试这些组件的兼容性。

　　另外，很多企业客户均把存储解决方案的重点放于如何充分利用其现有的存储环境（包括服务器、存储设备和其他组件）。由于企业的一些部门现有存储环境复杂度很高，SAN的应用和管理方式对它们来说，就显得非常具有吸引力。那么，这些企业客户就有必要在这类部门中将SAN解决方案整合进去。

　　同时，客户在应用SAN解决方案时，他们的目的不仅仅是要满足其直接的存储需求。他们可能还有别的一些需求，比如要求提供一种数据延续解决方案（data continuance solution），或者说是尝试通过SAN来简化存储整合过程。客户新推的SAN解决方案，在满足当前的存储需要外，还要充分考虑未来的预期需求。所有的这些情况清楚地说明，客户需要这样一个完善的SAN解决方案，它能被整合、测试和验证，以确保其能与现有环境和谐地交互工作。

　　关键的SAN解决方案类别

　　目前，IT企业主要面临几个问题，包括：数据可用性、可靠性、可量测性、性能和管理。除了关注数据可用性和灾难恢复特性之外，企业还关心怎样才能使其在存储方面的投资最大化。通过这样，以期达到可定义的占有总成本（Total Cost of Ownership，TCO）或投资回报率目标（return on investment，ROI）。

　　同时，IT从业人员还把焦点放在了更为普通、但同样重要的目标，那就是应对由关键任务数据（mission critical data）运算的激增而带来的技术要求。这种运算是由那些以互联网为中心的商务运作和数据密集型运算创建的。目前，SAN被使用来应对广泛的IT挑战，包括有：
　　· 存储整合
　　· 数据延续（Data Continuance）
　　· 高性能运算（HPC）
　　· 关键任务运算