看看别人

再摸摸自己的口袋

我又酸了...

每隔一段时间，网络上总会爆出与收入相关的新闻，引得网友们惊呼自己又“被平均”了。比如“2019年第一季度，腾讯员工平均月薪7.09万元”，又比如“统计局公布各省市非私营单位平均工资情况，北京以145766元领跑”。

这样的新闻看多了，不免会觉得自己生活在“大神”遍布的世界，而自己是最弱小又无助的那一个。但这是真实情况吗？其实不然，因为平均数也会“失真”。

☞ 我们举个例子，以班级平均分举例，正常情况下5名同学的分数分别为100、99、98、97、96，则平均数为98；但这次考试有一名学生在中途睡着了，分数为100、99、98、97、20，平均数瞬间变成82.8。但这能够反映该班级的实际情况吗？其实多数同学还是考了不错的分数。

所以这时候我们需要中位数，还是上面的例子，中位数为98，相对而言能更好的反映样本情况。

当然，并不是说平均数不好，作为统计学中最常用的工具之一，平均数是最能够反应整体情况的了，而多种统计工具的组合使用则可以让数据更接近真实情况。

而且在某些领域，“被平均”一下也不是坏事~

比如在存储领域

“雨露均沾”

你的重担我来替你扛

戴尔易安信SC系列存储标配联邦存储功能，可将新老几代存储进行有效聚合，打造云存储资源池，均衡各存储工作负载。不会再将工作压力都集中于一台存储之上，各个存储都能“雨露均沾”，都能充分发挥各自的作用，从而提升存储的整体性能和效率。

打造云存储资源池，优化存储负载

在一般数据中心环境中，新旧存储聚集在一起，往往存在旧存储使用率不高，工作负载都集中于一台存储的情况，这不仅会对资源造成浪费，还会影响整体工作效率。而戴尔易安信SC系列存储就可以很好的解决这一问题。 

戴尔易安信SC系列存储已经历了五代的发展和演进，从最早的SC8000、SC4020、SCv2000到SC9000、SC7020、SC5020、SCv3000，以及SC系列全闪存存储SC5020F和SC7020F。

虽然它们发布的时期不同，但是通过SC系列存储原生标配的联邦存储功能可以非常方便地将这五代不同型号、不同时期跨代的存储有效聚合在一起，让“五代同堂”的存储们形成一个云存储资源池，资源内的业务数据可以在不同存储中均衡负载，从而优化整体性能和效率，并能够通过戴尔易安信存储管理器作为管理平台统一进行管理。

“无感”移动数据，大玩虚拟漂移

在数据移动性方面，SC系列联邦存储提供Live Migrate和Volume Advisor两项标配功能。

首先，SC存储内嵌的Live Migrate功能，就像虚拟机漂移（vMotion）一样，能够使存储池内物理存储上的数据卷实现“无感”移动，即在用户无需中断业务应用或者重新配置主机的前提下，完成在阵列间以透明的方式移动数据卷，从而按需地优化数据卷的性能，优化存储池内存储的利用率。

当一台新的SC系列存储加入联邦存储池时，它可以立即用于负载平衡，同样不需要重新配置主机，也无需停止相关的业务应用，这大大减少了管理大型数据中心的工作量，使用户能够快速轻松地扩展或重新配置系统环境。

再来看Volume Advisor功能，它是SC系列存储Live Migrate功能的另一种应用，存储标配的Volume Advisor功能会依据用户定制的性能和容量策略主动监视SC联邦存储池内的存储，以使对应的数据卷放置在最正确的存储上，从而获得非常好的的性能。

而且数据卷的性能阈值按需可以随时更改生效，当数据卷性能超过预先设定的阈值时，联邦存储管理平台会发出警告，再通过直观的图形向导，可帮助用户快速地做出数据卷在线移动的决策。

尤其值得一提的是，在数据卷迁移过程中还有“四不”优势，即“性能不降低，数据不中断，业务不停顿，业务不感知”。

全局模板推送，告别重复作业

在大规模存储部署时，用户都希望系统部署的时间越短越好，从

而缩短业务上线所需的时间。为了实现用户的目标，SC系列联邦存储提供了全局模板推送的功能，这个功能可以大量节省存储卷配置和部署所需的时间，非常有用。

具体而言，对于一个大型数据中心环境，其中的业务应用的种类和数据量都非常多。不同的业务应用对于性能、容量以及数据保护SLA的要求都是不一样的。在传统存储上，所有与存储相关的配置设定都需要逐台配置，工作重复度很高，效率低。

而在SC系列存储上由于所有的配置都是基于策略的，所以只需要在SC联邦存储池内的一台SC存储上完成所有相关的配置策略模板设立，随后利用SC联邦存储全局模板推送功能就可以让这些策略模板推送到联邦池内所有的SC存储上，这样就大大加快了数据卷和数据保护部署的速度，避免了大量的重复作业和无用功，能够有效提升工作效率。同时，也能够降低发生人为出错的概率。

总之，有了戴尔易安信SC系列联邦存储，新旧几代存储也能够“被平均”一下，在SC联邦存储池内紧密协作，共同发力，各个存储都能得到充分利用，避免资源的浪费，从而优化存储整体性能和效率，为用户提供更优的业务系统性能。