根據您企業的需求，評估儲存裝置。

對於 IT 部門而言，評估儲存裝置是一個重要流程，這會決定一家公司數位基礎架構的整體型態。架構不良的儲存解決方案會嚴重妨礙部門績效，並導致重大的中斷狀況，或者在最糟的情況下，資料永久遺失。反之，經過正確考量而做出明智決策，就能提供組織可擴展的共享儲存解決方案；這樣的解決方案也能滿足其系統目標的效能和可靠度服務水準。

尤其，如果將眼光放遠，維護 IT 基礎架構就好像保養一台舊車，使其正常運轉一樣。如果您沒有時間或金錢來找尋更佳的替代方案，那麼這項花費會相當昂貴。使用陳舊低效的硬體來運作 IT 管理系統，難以跟上並支援資料轉型的新措施。

企業資料需求

瞭解區塊式、檔案式和物件式的需求

要啟用新的應用程式，重要的是瞭解正在儲存中的資料類型，以便針對是否使用區塊式、檔案式和物件式的儲存，做出明智決定。

區塊式儲存是 DAS 和 SAN環境最常見的使用情況。在 DAS情況中，作業系統會以原始未格式化的容量形式，呈現整個磁碟陣列的磁碟區或實體硬碟。在 SAN 環境情況裡，儲存陣列呈現的整個 LUN (由多個實體硬碟組成) 是透過高速網路，供作業系統使用，且以原始未格式化的容量形式出現。原始磁碟區底層是由較小區域或磁區組成，由作業系統進行處理，然後底層儲存子系統能夠測繪這些邏輯區塊至特定硬碟的實體區塊。區塊層級儲存又快又可靠，最適合資料不斷變動的資料庫，例如關聯式資料庫、線上交易處理 (OLTP) 資料庫、電子郵件伺服器或虛擬桌面基礎架構等，這些都需要較高的交易吞吐量和較低的延遲。

物件式儲存是將資料 (及其相關的後設資料) 儲存在具有獨特識別符的容器中，沒有那些像檔案式儲存的資料夾或子目錄。物件式儲存運用「鍵-值」儲存的概念，每個鍵都會指向一個特定的「值」或一筆資料，並可藉由 API 進行檢索。

這主要用於處理大量的非結構化資料，例如電子郵件、備份影像、監控影片檔案，或運用在物聯網中，進行機器學習和資料分析的資料管理。物件式儲存很適合用於處理非常大量的資料，並可根據應用程式系統的需求快速擴展，但資料檢索速度慢，故對於資料庫或高效能運算而言，效能不佳。物件式儲存的實例包括 Amazon S3、Google 雲端物件式儲存或 Azure Blob 儲存體。

檔案式儲存是將資料儲存在檔案中，並由資料夾和子目錄組成，使用 SMB (Windows) 或 NFS (Linux) 透過網路共享。檔案式儲存適用於集中儲存檔案，例如影片、影像或文件，但資料量不斷增加時，擴展性有限。為了處理非常大量的非結構化資料或是資料不斷變動的情況 (如 OLTP 資料庫)，檔案式儲存並非最適合的應用方式。