比如不能充分利用现有基础架构的问题，目前市场中大多数SDS解决方案都希望数据中心可以“完全投入”，即用SDS解决方案自带的基础架构和流程替换数据中心现有的存储硬件、基础架构和流程。

他们通常希望数据中心摒弃共享式集中存储硬件，而支持商业化的超融合架构，这对IT企业而言则是相当不现实的，其对IT架构改造过程中成本支出的增加可想而知。

另外，许多SDS解决方案无法将数据复制到远程位置，因此无法创建数据的灾难恢复副本，甚至无法将数据迁移到SDS架构本身。

既然无法实现简单的数据复制，就应该提供某种数据迁移功能，以便将数据从旧的存储平台迁移到新的平台，否则就必须通过备份副本来恢复数据。

对于SDS来说，如果缺少完整可靠的数据服务能力则意味着采用这个SDS解决方案的客户仍然需要购买额外的存储系统来填补新的SDS解决方案所缺少的功能。

随着企业业务发展以及各种平台、系统的建立也意味着需要管理的数据量越来越庞大，资源维护成本越来越高，效率越来越低。

那么面对企业对数据的不同时效、不同访问频率、不同重要性等要求，如何降低数据存储和使用维护成本，对不同数据进行生命周期管理是非常有必要的。

对于很多SDS来说，还未充分考虑到数据生命周期的管理，对于冷热数据虽然也有存储区域上的区分，但基本都是拿闪盘来做缓存加速，还不能做到有效分级存储，来满足企业对于大量不同数据的精细化管理和生命周期管理。

大部分SDS解决方案还会忽视的另一项成本是：不支持现有基础架构和存储系统所产生的相关成本。

这类SDS解决方案允许用户在相同的服务器上使用商用硬盘来提供计算，虽然这降低了未来的成本，但它要求用户购买闪存固态硬盘和硬盘驱动器安装到现有的服务器基础架构中。

相比成熟稳定的传统存储架构，SDS虽还未经历大量生产环境的检验和复杂业务场景的企业实践验证，但其凭借深度融合软硬件的精简一体化架构，可将CPU、内存、闪存和磁盘等物理硬件的优越性发挥到极致。

不可否认，SDS尚存许多问题，但这并不妨碍它的优秀。未来随着数据规模扩大引起的扩容需求、大数据分析和处理产生的倍增数据存储需求，以及企业对于数据更多的容灾和备份需求，将使SDS架构的优势和潜能进一步激发出来，并有望成为存储产业的主流架构。