1、基本原理与目标
自动分层存储（AST）：AST的基本业务是将数据安全地迁移到较低的存储层中，以削减存储成本，在必要时，也会将数据迁移到更高性能的存储层中，其主要目标是降低成本和提高性能。
SSD缓存：SSD缓存技术主要用于加速读操作，通过将热数据的副本放到SSD中来提升性能，部分产品也支持写缓存，但通常只用于临时空间，最终还是要写进永久存储层。
2、精细度与运算周期
精细度：精细度是指系统以多大的磁盘单位执行存取行为收集分析与数据迁移操作，理论上越精细越好，但副作用是会增加控制器的负担，Dell Compellent的Data Progression精细度为512KB~4MB，领先其他厂商。
运算周期：运算周期指系统多久执行一次存取行为统计分析与数据迁移操作，周期越短、越密集，系统能更快反映磁盘存取行为的变化；但周期太密集会占用过多I/O资源，EMC的FAST VP允许最短30分钟的数据迁移周期，而Dell Compellent的Data Progression则提供24小时的运算周期设定。
3、存储层级与管理功能
存储层级：大多数自动分层存储技术分为多个层级，如EMC、HP等大都分为3层，而IBM只分2层，不同层级对应不同的存储设备和性能需求。
管理功能：自动分层存储系统通常包含设置规则、收集和保存信息、执行这些规则并监控成功与否的软件层，它还支持数据去重和压缩等功能，以提高存储效率。
4、性能与成本效益
性能：自动分层存储技术通过将热数据迁移到高速存储层，可以显著提升性能，在OLTP数据库环境中，假设被频繁访问的数据库百分比适合高性能介质的容量，性能可以大幅提升。
成本效益：通过将不常访问的数据迁移到低成本存储层，自动分层存储技术可以降低总体存储成本，它还可以优化存储设备的使用，减少昂贵存储设备的依赖。
5、具体案例与应用
具体案例：美国加州马自达公司使用了Compellent公司的Data Progression产品来管理不同层级之间的数据，他们通过自动分层存储技术实现了存储工作的自动化管理，提高了效率。
应用领域：自动分层存储技术广泛应用于需要兼顾高IOPS和大容量存储需求的领域，如企业级数据中心、云计算环境等。
以下是两个与本文相关的问题及其解答：
问题1：自动分层存储技术如何实现数据迁移？
答：自动分层存储技术通过持续追踪与统计每个磁盘区块的存取频率，并定期分析识别出存取频率高的“热”区块与存取频率低的“冷”区块，以存取频率为基础，定期执行数据搬移，将热点区块数据搬移到高速存储层，较不活跃的冷区块数据则搬移到低速存储层。
问题2：自动分层存储技术与SSD缓存技术有何异同？
答：相同点在于两者都旨在提升存储性能和降低成本，不同点在于，自动分层存储技术关注于在不同层级之间动态迁移数据，以适应数据访问模式的变化；而SSD缓存技术则主要作为临时空间来加速读操作（部分产品也支持写缓存），但最终数据还是要写入永久存储层，自动分层存储技术的精细度和运算周期对其性能有重要影响，而SSD缓存技术则更关注于缓存容量和命中率。
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