以下几个因素会影响 AST 解决方案实现上述目标的能力：

   ·数据存储的粒度如何？处理的数据块越小，用于存储数据的系统和 HDD 资源的效率就越高，并且冷数据“跟随”热数据移动并毫无益处地耗用昂贵介质的可能性也越小。

   ·如何识别热数据以及速度加快了多少？热数据进入闪存的速度越快，错过 I/O 活动中相对短暂的高峰期的可能性就越小，需要的 HDD I/O 就越少，并且平均延迟时间缩短的幅度就越大。

从操作角度来看，还需要考虑以下几个因素：

部署和管理该解决方案的难度如何？如果部署 AST 解决方案需要进行重大的重新配置，或需要大量的监控和管理，那么可能会得不偿失。

该解决方案如何与您使用的其他存储技术（备份、重复数据删除、精简配置等）集成？您一定不希望在部署一个解决方案之后，发现备份不能执行，或者虽然能执行，但却需要大量地移动数据。

实现 AST 的两种不同方式：迁移与缓存

实现 AST 有两种本质上不同的方式：迁移和缓存。

基于迁移的 AST 可自动化数据迁移的流程。当一个数据块被确定为“热”数据时，会将该数据块移至速度较快的介质，当该数据块变“冷”时，会将其移回速度较慢的介质。移入和移出闪存都需要访问 HDD。

基于缓存的 AST 使用广为人知的缓存方式将热数据“提升”到高性能的介质中。由于 HDD 上仍保留有数据的副本，因此当数据变“冷”时，只需将其从缓存中释放即可，而不需要额外的 HDD I/O。

图 3） 基于缓存的自动存储分层与基于迁移的自动存储分层。

NetApp 虚拟存储层

根据我们前面讨论的评价标准，NetApp 考察了这两种实现 AST 的方式，并得出以下结论：基于缓存的 AST 方式更符合这些标准的要求。