现如今，任何技术几乎都可以虚拟化，按照这种逻辑的话，存储当然也不例外。这意味着要隐藏虚拟层之后发生的一切——包括分层。
在“更快-更便宜-更好”的等式中，只能任得其二，不可兼其三。要使存储速度更快，就必须付出更高成本，这已广为知晓。在企业存储成本以及近50%的数据增长率推动下，企业已经开始采用分层技术作为解决这一问题的方法之一，其他两个方法分别是重复数据删除和自动精简配置。
分层概念在本质上很简单，即在成本效益的基础上，将数据储存于最合适的存储类型中。换言之，数据的价值越高，就越应该被保存在更快（往往更昂贵）的存储基础架构中。反之亦然。
因此，分层就是将需要快速访问的数据放在性能最高存储系统，同时将访问时间长的数据放在速度最慢、成本最便宜的存储层中，以代替将所有东西都保存在同一个存储介质的方式。实际举例来说，将关键任务数据库存放在转速为1.5万转高速SAS磁盘甚至是固态硬盘之中，在SATA硬盘上进行终端用户的Windows共享。长期归档则借助于磁带（或大量闲置磁盘阵列），这对访问时间要求不高，可以用分钟甚至是小时来衡量。
另一方法是维持现状，让所有数据存放在同一存储系统，也可称为单层配置，大多数情况下，这并不是一种理想选择。考虑到目前数据的增长率，只是每隔几年增加一点存储容量，然后不得不对其重组以适应新容量需求是一种成本高昂、混乱且费时的做法。
如何迁移数据也是一个需要面对的问题。手工迁移数据是不符合成本效益的，因此一些厂商利用自动分层的策略来解决这一问题。
从理论上讲，可以设置进程执行的策略，当磁盘空间剩余不多时可利用软件来解决问题。但在实践中，并没这么简单，仍然需要根据业务相关标准（而不仅仅是访问时间）针对各种存储层分配适合的数据类型。
其他系统作用于文件或LUN级。即使存储系统并不具备此功能，也可以通过添加一个虚拟底层存储的控制器来设置分层机制，以便为异构存储池分配层级。至于自动迁移，这种技术不能被描述为一个真正的分层机制，但是在满足一个紧迫需求时，它能起到一定的帮助作用。
Dragon Slayer咨询的存储顾问Marc Staimer将数据迁移描述为“一项很有压力、人工密集型的任务，所以当数据迁移是基于策略的时候，分层是唯一实用的。”
因此，关键在于尽可能地实现分层和迁移自动化，这能够涵盖很多前期工作，以确保数据能够正确分类。
