数据存储容量大小在vSphere设计中是一个主要的议题。大容量数据存储能够简化管理，却面临着性能开销风险。小容量数据存储使性能隔离变得更容易，却增加了管理的复杂性。

数据存储容量大小合理将是管理与性能的平衡，而且将取决于数据存储需要满足的工作负载要求。大多数用户的工作负载有多种类型，这将出现多种数据存储容量。需要将数据存储的容量大小设计为能够满足虚拟机的工作负载要求。

如何选择数据存储大小

首先，让我们看一下可能的范围与限制。数据存储虚拟机文件系统最小为1.6GB，这相当小，因此你肯定能够创建一个小数据存储。

而在另一个极端，存在两种选择。如果虚拟化环境不包括5.0以前的ESXi版本，那么可以使用VMFS v5数据存储。这时一个LUN能够提供高达64TB的数据存储，这是一个容量相当大的而且不会限制vSphere设计的数据存储。然而，如果数据存储被破坏后你应该考虑恢复数据需要多长时间。

如果存在5.0之前的ESX版本，那么64TB的数据存储大小限制仍旧存在。不过每个LUN只能有2TB，单个数据存储的最大大小就是2TB。尽管可以通过扩展多个LUN使数据存储容量超过2TB，但是并不推荐这么做。使用扩展增加了破坏数据存储的风险而且在vSphere 5中很少需要这样使用。

另一个需要考虑的限制集就是每个ESXi主机使用的最大LUN数。每个数据可以使用不超过255个LUN以及不多于256个NFS数据存储。数据存储必须能够被DRS以及HA集群中的所有主机识别到。考虑到上述因素，大规模环境应该有数据量更少的大容量数据存储，而不是很多小容量的数据存储。我见到过有很多小容量数据存储的环境，这将导致有很多小规模的集群存在。因为集群仅在其所访问的数据存储方面存在差异，因此很难选择在哪个集群上部署新虚拟机

对数据存储来说，少即是多

使用数量更少，容量更大数据存储的另一个原因就是需要保留空余空间。默认的数据存储剩余空间告警是25%的可用空间，严重告警是15%的可用空间。在容量更大的数据存储中，虚拟机的数量将更多——假定虚拟机的大小相同——因此将会有更多的数据量增加。和有充足可用空间的数据存储相比，用完大容量数据存储可用空间的可能性也就更少。使用大容量数据存储的另外一个优势就是如果单个虚拟机一直在消耗空闲空间，那么从存储空间告警到用完空间的周期将更长因为剩余的绝对磁盘空间要更大。

大容量数据存储的数量越少，虚拟化平台就更容易管理，大容量数据存储为承载的虚拟机交付了必需的性能。现在我们开始了解一下小容量的数据存储。数据存储上的所有虚拟机共享数据存储的性能，因此大数据存储必须为更多数量的虚拟机提供足够的带宽与会话。

每台ESXi服务器针对每个LUN都有一个最大的事务数，称之为队列深度。如果只有一个虚拟机使用这个LUN，那么该虚拟机独占整个队列。如果有多个虚拟机共享队列，将带来性能瓶颈。数据存储的容量越大，承载的虚拟机的数量越多，虚拟机占满队列或者LUN性能得到饱和的可能性也就越大。