近年來愈來愈多企業將作業流程數位化，無需人工去處理及紙本記錄；透過系統電子簽核流程的方式，縮短時間並提升整體工作效率。當各種實體作業轉換成數位化及眾多資訊應用系統服務，企業就需重視機房基礎設施設備之運作狀況，以避免設備單點故障造成企業營運服務中斷。
部份企業在導入私有雲平台基礎架構時，會因初期導入的預算不足，使得能選擇的硬體有限，導致初期雲平台系統資源的使用率較低;然而當長期運作，資料量及系統資源使用率大增，儲存設備效能及儲存空間不足的問題便會慢慢浮現。
本研究提出導入儲存虛擬化技術，探討使用儲存虛擬化技術來整合各大實體儲存裝置及硬體資源，以提供系統高可用性及儲存效能最佳化之應用，並提出了單儲存節點及雙儲存節點兩種架構進行比較及實證。以實驗結果驗證導入儲存虛擬化技術可以提升儲存效能，當服務運行於雙儲存節點架構，可確保服務持續運行不受軟體或硬體故障而中斷服務。本研究可作為規劃企業私有雲基礎建設架構之參考。

Abstract
In recent years, more and more companies have digitized their work processes, eliminating the need for manual processing and paper records; through the system of electronic sign-off processes, time is shortened, and overall work efficiency is improved. When various physical operations are converted into digital and numerous information application system services, companies need to pay attention to the operating conditions of the infrastructure equipment in the server room to avoid a single point of equipment failure causing the company's operational services to be interrupted.
Some companies in the introduction of private cloud platform infrastructure, due to the initial import budget is insufficient, so that the hardware can be selected is limited, resulting in the initial use of cloud platform system resources is low; However, when long-time operation, the use of data and system resources increased significantly, storage equipment efficiency and storage space shortage will slowly emerge.
This research proposes to introduce storage virtualization technology, explores the use of storage virtualization technology to integrate major physical storage devices and hardware resources to provide applications for system high availability and storage performance optimization, and proposes two structures of single storage node and dual storage node are compared and empirical evidence. Experiments verify that the introduction of storage virtualization technology can improve storage performance. When the service is running in a dual storage node architecture, it can ensure that the service continues to run without interruption due to software or hardware failures. This research can be used as a reference for planning private cloud infrastructure of enterprises.

論文審定書 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
圖次 vi
表次 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 2
第三節 研究目的 4
第四節 研究流程 5
第二章 文獻探討 7
第一節 資料儲存架構發展 7
第二節 企業私有雲 9
第三節 軟體定義資料中心 12
第四節 虛擬化系統 16
第五節 科技接受模式 22
第三章 研究方法及設計 27
第一節 研究方法架構 27
第二節 資訊環境概述與研究假設 29
第三節 系統環境架構與需求 34
第四節 系統架構評析方法 37
第四章 實驗分析與驗證 40
第一節 資訊流環境變遷 40
第二節 實驗架構 42
第三節 資料服務運作設定 45
第四節 運作結果評析 49
第五節 儲存系統架構選擇 57
第五章 結論 59
第一節 結論 59
第二節 建議 60
參考文獻 62
附錄 64

[1]王貞驊（2012），企業採用雲端科技意圖之探討，碩士論文，傳播管理研究所，國立中山大學。
[2]陳勇綸（2016），基於 VMware 虛擬儲存區域網路的分散式共用儲存效能評估，碩士論文，資訊工程學系，東海大學。
[3]富榮光（2016），資訊主機監控系統設計與建置之研究，碩士論文，資訊管理學系研究所，國立中山大學。
[4]黃子華（2015），雲端運算平台中虛擬機器佈署之研究，碩士論文，資訊工程學系研究所，國立中山大學。
[5]黃彥霖（2012），雲端運算服務使用者個人資料風險管理，碩士論文，公共事務管理研究所，國立中山大學。
[6]黃婉貞（2011），以科技接受模式探討國中教師使用教學資源網站行為意願之研究，碩士論文，資訊管理研究所，義守大學。
[7]陳亞音（2012），結合雙重遷徙架構之雲端服務，碩士論文，資訊工程學系研究所，國立中山大學。
[8]許建川（2012），架構導向企業私有雲模型之研究，碩士論文，資訊管理學系研究所，國立中山大學。
[9]許陳候（2011），企業運用雲端運算的關鍵因素探討，碩士論文，高階經營碩士班，國立中山大學。
[10]張廣欽（2015），以虛擬化叢集及DRBD建構雙重高可用性雲端服務，碩士論文，資訊工程學系，東海大學。
[11]洪新源、梁定澎、張嘉銘(2005)，科技接受理論模式彙總研究，資訊管理學報。
[12]Deng Liu, Ningfang Mi, Jianzhe Tai, Xiaoyun Zhu, and Jack Lo(2014). VFRM: flash resource manager in vmware ESX server. In 2014 IEEE Network Operations and Management Symposium, NOMS 2014, Krakow, Poland, May 5-9, 2014, pages 1-7.
[13]Davis, F.D. (1989). " Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology," MIS Quarterly, 13(3), pages 319-340.
[14]Davis, F.D.; Bagozzi, R.P. and Warshaw, P.R. (1989). " Iser Acceptance of Computer Technology: A comparison of two theoretical models," Management Science, 35(8), pages 982-1003.
[15]Fishbein, M. and Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention and Behavior: AnIntroduction to Theory and Research, Addison-Wesley, Boston, MA.
[16]Junfei Wang, Jiwu Shu, and Bigang Li. San-mds (2006). A high performance disk based on memory device for san. In International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS’06), pages 27-27.
[17]Rajkumar Buyya, Christian Vecchiola, and S (2013). Thamarai Selvi. Chapter 3 - virtualization. In Mastering Cloud Computing, pages 71-109.
[18]Simon Grinberg and Shlomo Weiss (2012). Architectural virtualization extensions: A systems perspective. Computer Science Review, pages 209-224.
[19]張託尼(2020)，IOMeter 使用教程，https://www.gushiciku.cn/pl/p9Zb/zh-tw
[20]維基百科，軟體定義儲存，https://zh.wikipedia.org/wiki/軟體定義儲存
[21]維基百科，VMware ESXi，https://zh.wikipedia.org/wiki/VMware_ESXi
[22]維基百科，雲端運算，https://zh.wikipedia.org/wiki/雲端運算
[23]DataCore Software(2021)，DataCore SANsymphony，https://www.datacore.com/products/sansymphony/
[24]Hyper INFINITY(2017)，DataCore 系統安裝，http://www.hyperinf.com/?q=datacore/21
[25]IThome(2014)，突破傳統儲存架構困境，軟體定義式儲存走向開放、統合，帶動應用創新，https://www.ithome.com.tw/tech/90713
[26]IBM(2020)，2021 台灣企業 IT 轉型調查報告暨企業混合雲策略指南，https://www.ibm.com/downloads/cas/30ZDRPDY
[27]Pranay Jha (2017). What is Software Defined Datacenter (SDDC), http://vmwareinsight.com/Articles/2017/9/5800931/What-is-Software-Defined-Datacenter-SDDC
[28]VMware(2021)，vSphere，https://www.vmware.com/tw/products/vsphere.html