W oczekiwaniu na zarządzanie skupione na danych

Pobieżny opis metody zarządzania skupionego na danych zamieszczono tu w nadziei, że wzbudzi większe zainteresowanie technologią opartą na idei samoopisujących się danych i przyspieszy jej opracowanie. Sama metoda nazywania danych nie pozwoli jednak na efektywniejsze wykorzystanie pojemności. Jeśli będzie wystarczająco otwarta i zgodna z istniejącymi systemami operacyjnymi, aplikacjami i platformami pamięciowymi, umożliwi opracowanie ulepszonych procesów zarządzania danymi.

Podsumowując: podejście do zarządzania skupione na danych wydaje się sensowne. Jeśli zgodzimy się, że pamięć masowa szybko staje się odrębną infrastrukturą— czy to w wyniku topologii w coraz większym stopniu opartej na sieci, czy też ewolucyjnej dekonstrukcji maszyny von Neumanna — musimy również przyznać, że pamięć masowa nie jest już repozytorium, miejscem, do którego dane „udają się na spoczynek”. Zatem techniki zarządzania oparte na konserwacji macierzy dyskowych nie sąjuż od-powiednie.

Dziś cala infrastruktura pamięci masowej, z przełącznikami, kablami, mostkami (routerami) i buforami pamięciowymi, nośnikami dyskowymi i taśmowymi, adapterami magistrali i systemową pamięcią podręczną, powinna być raczej postrzegana jako system dynamiczny. W obrębie tego systemu dane stale znajdują się w ruchu. Nieefektywne wykorzystanie pojemności wynika z niedopasowania charakterystyki dostępu do możliwości i kosztu platform pamięciowych. Nieefektywność tę można wyrazić pieniężnie jako koszt przechowywania najrzadziej używanych danych na najdroższych platformach — drogich dlatego, że zaprojektowano je tak, aby zapewniały szybki dostęp do danych.

Sformułowanie „szybkość dostępu” implikuje ruch, a „częstotliwość dostępu” — czas. Sformułowania te pojawiają się coraz częściej w opisach infrastruktury pamięciowej w naszych środowiskach i powinny przypominać nam, że pamięć masowa nie jest statycznym repozytorium, ale dynamicznym systemem, który wymaga filozofii zarządzania uwzględniającej punkty, płaszczyzny, obiekty i czas.

Co robić, dopóki samoopisujące się dane nie umożliwią efektywniejszego wykorzystania pojemności? To trudne pytanie — podobne do tego, co należy robić, dopóki infrastruktura pamięciowa nie stanie się inteligentnym mechanizmem.