{"id":96141,"date":"2020-10-08T19:42:37","date_gmt":"2020-10-08T17:42:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/promyshlennye-tendenczii-v-oblasti-massovyh-sistem-hraneniya-dannyh"},"modified":"2020-10-08T19:42:37","modified_gmt":"2020-10-08T17:42:37","slug":"promyshlennye-tendenczii-v-oblasti-massovyh-sistem-hraneniya-dannyh","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/promyshlennye-tendenczii-v-oblasti-massovyh-sistem-hraneniya-dannyh","title":{"rendered":"Industrietrends im Bereich massiver Datenspeichersysteme","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Heute sprechen wir dar\u00fcber, wie man Daten in einer Welt speichert, in der 5G-Netzwerke, Genomscanner und autonome Fahrzeuge t\u00e4glich mehr Daten erzeugen, als die gesamte Menschheit bis zur industriellen Revolution hervorgebracht hat.<\/p>\n

\"Industrietrends
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Unsere Welt generiert immer mehr Informationen. Ein Teil davon ist vor\u00fcbergehend und verschwindet ebenso schnell, wie er gesammelt wird. Ein anderer Teil muss l\u00e4nger aufbewahrt werden, w\u00e4hrend wieder ein anderer f\u00fcr 'Jahrhunderte' gedacht ist \u2013 zumindest sehen wir das aus der aktuellen Perspektive. Informationsstr\u00f6me landen mit so hoher Geschwindigkeit in Rechenzentren, dass jeder neue Ansatz, jede Technologie, die darauf abzielt, diese unendliche 'Nachfrage' zu befriedigen, schnell veraltet.<\/p>\n

\"Industrietrends
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40 Jahre Entwicklung verteilter Speichertechnologien<\/h2>\n

\nDie ersten Netzwerkspeicher in der Form, die uns vertraut ist, tauchten in den 1980er Jahren auf. Viele von Ihnen sind mit NFS (Network File System), AFS (Andrew File System) oder Coda in Ber\u00fchrung gekommen. Nach einem Jahrzehnt \u00e4nderten sich Mode und Technologien, und verteilte Dateisysteme wichen Cluster-Speicherl\u00f6sungen auf Basis von GPFS (General Parallel File System), CFS (Clustered File Systems) und StorNext. Als Basis dienten Blockspeicher klassischer Architektur, \u00fcber die mithilfe einer Software-Schicht ein einheitliches Dateisystem geschaffen wurde. Diese und \u00e4hnliche L\u00f6sungen werden bis heute verwendet, haben ihre Nische und sind nach wie vor gefragt.<\/p>\n

Wende des Jahrtausends, \u00e4nderte sich die Paradigmen der verteilten Speichersysteme, und Systeme mit der Architektur SN (Shared-Nothing) traten in den Vordergrund. Der \u00dcbergang von Cluster-Speicherung zur Speicherung auf einzelnen Knoten fand statt, wobei in der Regel klassische Server zum Einsatz kamen, die eine zuverl\u00e4ssige Speicherung sicherstellten; auf diesen Prinzipien basieren beispielsweise HDFS (Hadoop Distributed File System) und GFS (Global File System).<\/p>\n

Gegen 2010 begannen die in den Grundlagen verteilten Speichersysteme angelegten Konzepte zunehmend in vollwertigen kommerziellen Produkten wie VMware vSAN, Dell EMC Isilon und unsere Huawei OceanStor<\/a><\/noindex>. Hinter den genannten Plattformen stehen nicht mehr nur Gemeinschaften von Enthusiasten, sondern konkrete Anbieter, die f\u00fcr die Funktionalit\u00e4t, den Support, die Wartung des Produkts verantwortlich sind und dessen weitere Entwicklung garantieren. Solche L\u00f6sungen sind in mehreren Bereichen besonders gefragt.<\/p>\n

\"Industrietrends
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Telekommunikationsanbieter<\/h2>\n

\nVielleicht geh\u00f6ren die \u00e4ltesten Nutzer verteilter Speichersysteme zu den Telekommunikationsanbietern. In der Abbildung ist zu sehen, welche Anwendungsgruppen den Hauptdatenverkehr erzeugen. OSS (Operations Support Systems), MSS (Management Support Services) und BSS (Business Support Systems) stellen drei sich erg\u00e4nzende Softwareebenen dar, die erforderlich sind, um den Abonnenten Dienste bereitzustellen, Finanzberichte f\u00fcr den Anbieter zu erstellen und den Ingenieuren des Betreibers operationale Unterst\u00fctzung zu bieten.<\/p>\n

H\u00e4ufig sind die Daten dieser Ebenen stark miteinander vermischt. Um die Ansammlung unn\u00f6tiger Kopien zu vermeiden, werden verteilte Speichersysteme eingesetzt, die das gesamte Informationsvolumen aus dem aktiven Netzwerk aufnehmen. Die Speicher werden zu einem gemeinsamen Pool zusammengefasst, auf den alle Dienste zugreifen.<\/p>\n

Unsere Berechnungen zeigen, dass der \u00dcbergang von klassischen Speicherl\u00f6sungen zu Blockspeichern zu Einsparungen von bis zu 70 % im Budget f\u00fchrt, allein durch die Vermeidung dedizierter High-End-Speicherl\u00f6sungen und den Einsatz von Standardservern mit klassischer Architektur (in der Regel x86), die in Kombination mit spezialisierter Software arbeiten. Mobilfunkanbieter haben in den letzten Jahren bereits damit begonnen, solche L\u00f6sungen in gro\u00dfem Umfang zu erwerben. Insbesondere verwenden russische Anbieter seit mehr als sechs Jahren solche Produkte von Huawei.<\/p>\n

Ja, einige Aufgaben lassen sich mit Hilfe verteilter Systeme nicht erf\u00fcllen. Beispielsweise bei erh\u00f6hten Anforderungen an die Leistung oder die Kompatibilit\u00e4t mit \u00e4lteren Protokollen. Doch mindestens 70 % der Daten, die der Anbieter verarbeitet, k\u00f6nnen durchaus in einem verteilten Pool gespeichert werden.<\/p>\n

\"Industrietrends
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Bankenwesen<\/h2>\n

\nIn jeder Bank koexistieren zahlreiche unterschiedliche IT-Systeme, angefangen bei der Verarbeitung bis hin zu automatisierten Bankensystemen. Diese Infrastruktur arbeitet ebenfalls mit einem enormen Informationsvolumen, wobei ein gro\u00dfer Teil der Aufgaben keine hohen Anforderungen an die Leistung und Zuverl\u00e4ssigkeit der Speichersysteme stellt, beispielsweise Entwicklung, Test, Automatisierung von B\u00fcroprozessen usw. Hier ist der Einsatz klassischer Speichersysteme m\u00f6glich, wird jedoch mit jedem Jahr weniger rentabel. Zudem fehlt in diesem Fall die Flexibilit\u00e4t der Ressourcennutzung der Speichersysteme, deren Leistung beispielsweise auf Basis der Spitzenlast berechnet wird.<\/p>\n

Bei der Verwendung von verteilten Speichersystemen k\u00f6nnen deren Knoten, die eigentlich gew\u00f6hnliche Server sind, jederzeit in eine Serverfarm umgewandelt und als Rechenplattform genutzt werden.<\/p>\n

\"Industrietrends
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Datenseen<\/h2>\n

\nIn dem obigen Diagramm ist eine Liste typischer Nutzer der Dienste aufgef\u00fchrt. data lake<\/a><\/noindex>. Dazu k\u00f6nnen E-Government-Dienste (zum Beispiel \"Gosuslugi\"), die die Digitalisierung von Unternehmen durchlaufen haben, Finanzstrukturen und andere geh\u00f6ren. Allen diesen ist es notwendig, mit gro\u00dfen Mengen heterogener Informationen zu arbeiten. <\/p>\n

Der Betrieb klassischer Speichersysteme zur L\u00f6sung solcher Aufgaben ist ineffizient, da sowohl ein hochperformanter Zugriff auf Blockdatenbanken als auch der normale Zugriff auf Bibliotheken von gescannten Dokumenten, die als Objekte gespeichert sind, erforderlich ist. Hier k\u00f6nnte zum Beispiel ein Bestellsystem \u00fcber ein Webportal angebunden werden. Um all dies auf einer klassischen Speicherplattform zu realisieren, w\u00e4re ein gro\u00dfes Equipment-Set f\u00fcr verschiedene Aufgaben erforderlich. Ein horizontales, universales Speichersystem k\u00f6nnte alle zuvor genannten Aufgaben durchaus abdecken: Es m\u00fcsste nur einige Pools mit unterschiedlichen Speichermerkmalen in ihm eingerichtet werden.<\/p>\n

\"Industrietrends
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Generatoren neuer Informationen<\/h2>\n

\nDie Menge an in der Welt gespeicherten Informationen w\u00e4chst ungef\u00e4hr um 30 % pro Jahr. Das sind gute Nachrichten f\u00fcr Anbieter von Speichersystemen, aber was ist die Hauptquelle dieser Daten und wird es auch in Zukunft sein?<\/p>\n

Vor zehn Jahren wurden soziale Netzwerke zu solchen Generatoren, was die Schaffung einer gro\u00dfen Anzahl neuer Algorithmen, Hardwarel\u00f6sungen usw. erforderlich machte. Derzeit lassen sich drei Haupttreiber f\u00fcr das Wachstum des Speicherbedarfs identifizieren. Der erste ist Cloud-Computing. Derzeit nutzen etwa 70 % der Unternehmen auf die eine oder andere Weise Cloud-Services. Das k\u00f6nnen E-Mail-Systeme, Backups und andere virtualisierte Entit\u00e4ten sein.
\nDer zweite Treiber sind die f\u00fcnften Mobilfunkgenerationen. Das sind h\u00f6here Geschwindigkeiten und neue Daten\u00fcbertragungsvolumina. Nach unseren Prognosen wird die breite Verbreitung von 5G zu einem R\u00fcckgang der Nachfrage nach Flash-Speicherkarten f\u00fchren. Egal wie viel Speicher im Handy vorhanden ist, er geht immer zur Neige, und bei einem 100-Mbit-Kanal im Ger\u00e4t gibt es keinen Bedarf, Fotos lokal zu speichern.<\/p>\n

Zu den dritten Gruppen von Gr\u00fcnden f\u00fcr die steigende Nachfrage nach Speicherl\u00f6sungen geh\u00f6ren das rasante Wachstum der K\u00fcnstlichen Intelligenz, der \u00dcbergang zur Big Data-Analytik und der Trend zur vollst\u00e4ndigen Automatisierung von allem, was m\u00f6glich ist.<\/p>\n

Eine Besonderheit des \u201eneuen Traffics\u201c ist seine Unstrukturiertheit<\/a><\/noindex>. Wir m\u00fcssen diese Daten speichern, ohne ihr Format zu definieren. Das ist nur beim sp\u00e4teren Lesen erforderlich. Zum Beispiel wird ein Scoring-Bankensystem zur Bestimmung der m\u00f6glichen Kreditgr\u00f6\u00dfe die Fotos analysieren, die Sie in sozialen Netzwerken ver\u00f6ffentlicht haben, um festzustellen, wie oft Sie am Meer und in Restaurants sind, und gleichzeitig die verf\u00fcgbaren Ausz\u00fcge Ihrer medizinischen Unterlagen studieren. Diese Daten sind einerseits umfassend, andererseits jedoch heterogen.<\/p>\n

\"Industrietrends
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Der Ozean unstrukturierter Daten<\/h2>\n

\nWelche Probleme gehen mit dem Auftreten von \u201eneuen Daten\u201c einher? Das gr\u00f6\u00dfte Problem ist nat\u00fcrlich das Volumen der Informationen und die Berechnungsfristen ihrer Speicherung. Ein modernes autonomes Fahrzeug generiert t\u00e4glich bis zu 60 TB Daten von all seinen Sensoren und Mechanismen. Um neue Fahralgorithmus zu entwickeln, m\u00fcssen diese Informationen innerhalb desselben Tages verarbeitet werden, da sie sonst beginnen zu accumulieren. Dabei m\u00fcssen sie sehr lange gespeichert werden \u2013 \u00fcber viele Jahre. Erst dann k\u00f6nnen in der Zukunft Schlussfolgerungen auf der Grundlage gro\u00dfer analytischer Stichproben gezogen werden.<\/p>\n

Ein Ger\u00e4t zur Entschl\u00fcsselung genetischer Sequenzen produziert etwa 6 TB pro Tag. Die gesammelten Daten unterliegen dabei theoretisch keinem L\u00f6schprozess und sollten also ewig gespeichert werden.<\/p>\n

Schlie\u00dflich sind da noch die same 5G-Netze. Neben den tats\u00e4chlich \u00fcbermittelten Informationen ist ein solches Netzwerk auch ein riesiger Datengenerator: Protokolle von Handlungen, Anrufaufzeichnungen, Zwischenlagen von Maschineninteraktionen usw. <\/p>\n

All dies erfordert die Entwicklung neuer Ans\u00e4tze und Algorithmen zur Speicherung und Verarbeitung von Informationen. Und solche Ans\u00e4tze entstehen.<\/p>\n

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Technologien der neuen \u00c4ra<\/h2>\n

\nMan kann drei Gruppen von L\u00f6sungen identifizieren, die dazu dienen, den neuen Anforderungen an Informationsspeichersysteme gerecht zu werden: die Einf\u00fchrung von K\u00fcnstlicher Intelligenz, technologische Evolution der Datentr\u00e4ger und Innovationen im Bereich der Systemarchitektur. Beginnen wir mit KI.<\/p>\n

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\nIn den neuen L\u00f6sungen von Huawei wird k\u00fcnstliche Intelligenz bereits auf der Ebene des Speichers eingesetzt, der mit einem KI-Prozessor ausgestattet ist, der es dem System erm\u00f6glicht, seinen Zustand selbst zu analysieren und Ausf\u00e4lle vorherzusagen. Wenn das Speichersystem an die Service-Cloud angeschlossen wird, die \u00fcber betr\u00e4chtliche Rechenleistungen verf\u00fcgt, kann die k\u00fcnstliche Intelligenz mehr Informationen verarbeiten und die Genauigkeit ihrer Hypothesen erh\u00f6hen.<\/p>\n

Neben Ausf\u00e4llen kann diese KI auch die zuk\u00fcnftige Spitzenlast und die verbleibende Zeit bis zum Erreichen der Kapazit\u00e4tsgrenze vorhersagen. Dies erm\u00f6glicht, die Leistung zu optimieren und das System bereits vor dem Eintreten unerw\u00fcnschter Ereignisse zu skalieren.<\/p>\n

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\nNun zur Evolution der Datentr\u00e4ger. Die ersten USB-Sticks wurden auf der SLC-Technologie (Single-Level Cell) basierend hergestellt. Ger\u00e4te, die auf dieser Technologie basieren, waren schnell, zuverl\u00e4ssig und stabil, hatten jedoch eine geringe Kapazit\u00e4t und waren sehr teuer. Das Wachstum des Volumens und die Senkung der Preise wurden durch bestimmte technische Kompromisse erreicht, die jedoch Geschwindigkeit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Lebensdauer der Speichermedien verringerten. Dennoch wirkte sich der Trend nicht auf die Speichersysteme selbst aus, die durch verschiedene architektonische Kniffe insgesamt sowohl leistungsst\u00e4rker als auch zuverl\u00e4ssiger wurden.<\/p>\n

Aber warum wurden All-Flash-Speichersysteme ben\u00f6tigt? Reichte es nicht aus, die alten HDDs in einem bereits betriebenen System einfach durch neue SSDs im gleichen Formfaktor zu ersetzen? Daf\u00fcr war es notwendig, alle Ressourcen der neuen Flash-Speicher effektiv zu nutzen, was in alten Systemen einfach unm\u00f6glich war. <\/p>\n

Das Unternehmen Huawei hat beispielsweise eine ganze Reihe von Technologien entwickelt, um diese Herausforderung zu bew\u00e4ltigen, von denen eine FlashLink<\/a><\/noindex>ist, die es erm\u00f6glicht hat, die Interaktionen zwischen \"Festplatte \u2013 Controller\" maximal zu optimieren. <\/p>\n

Intelligente Identifikation erm\u00f6glichte es, Daten auf mehrere Str\u00f6me zu verteilen und mit einer Reihe unerw\u00fcnschter Ph\u00e4nomene wie WA<\/a><\/noindex> (Write Amplification) umzugehen. Gleichzeitig erh\u00f6hten neue Wiederherstellungsalgorithmen, insbesondere RAID 2.0+<\/a><\/noindex>, die Geschwindigkeit des Rebuilds und reduzierten dessen Zeit auf v\u00f6llig unbedeutende Werte.<\/p>\n

Ausf\u00e4lle, \u00dcberf\u00fcllung, \"M\u00fcllsammlung\" \u2013 diese Faktoren beeinflussen die Leistung des Speichersystems nicht mehr dank spezieller Optimierungen der Controller.<\/p>\n

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\nAu\u00dferdem bereiten sich blockbasierte Datenspeicher auf das Treffen vor. NVMe<\/a><\/noindex>Erinnern wir uns daran, dass das klassische Schema f\u00fcr den Datenzugriff so funktionierte: Der Prozessor kommunizierte \u00fcber den PCI-Express-Bus mit dem RAID-Controller. Dieser wiederum interagierte mit mechanischen Festplatten \u00fcber SCSI oder SAS. Der Einsatz von NVMe im Backend hat den gesamten Prozess merklich beschleunigt, brachte jedoch einen Nachteil mit sich: Die Speicher mussten direkt mit dem Prozessor verbunden sein, um direkten Zugriff auf den Speicher zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Die n\u00e4chste Phase der Technologieentwicklung, die wir derzeit beobachten, ist die Anwendung von NVMe-oF (NVMe \u00fcber Fabrics). Was die Blocktechnologien von Huawei betrifft, so unterst\u00fctzen sie bereits jetzt FC-NVMe (NVMe \u00fcber Fibre Channel) und NVMe over RoCE (RDMA \u00fcber konvergiertes Ethernet) stehen bevor. Die Testmodelle sind durchaus funktional, bis zu ihrer offiziellen Pr\u00e4sentation sind es nur noch wenige Monate. Es sei darauf hingewiesen, dass all dies auch in verteilten Systemen auftauchen wird, in denen \u201everlustfreies Ethernet\u201c sehr gefragt sein wird.<\/p>\n

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\nEine zus\u00e4tzliche M\u00f6glichkeit zur Optimierung der Arbeit von verteilten Speichern war der vollst\u00e4ndige Verzicht auf Datenmirroring. Die L\u00f6sungen von Huawei verwenden keine n Kopien mehr, wie in dem gewohnten RAID 1, und wechseln vollst\u00e4ndig zu einem Mechanismus EC<\/a><\/noindex> (Erasure Coding). Ein spezielles mathematisches Paket berechnet in bestimmten Zeitintervallen Pr\u00fcfziffern, die es erm\u00f6glichen, zwischenzeitliche Daten im Falle ihres Verlusts wiederherzustellen.<\/p>\n

Mechanismen zur Deduplication und Kompression werden obligatorisch. W\u00e4hrend wir bei klassischen Speichersystemen in der Anzahl der in den Controllern installierten Prozessoren begrenzt sind, enth\u00e4lt in horizontal skalierbaren verteilten Speichersystemen jeder Knoten alles Notwendige: Festplatten, Speicher, Prozessoren und Interconnect. Diese Ressourcen reichen aus, damit Deduplication und Kompression die Leistung nur minimal beeinflussen.<\/p>\n

Und \u00fcber Hardware-Optimierungsmethoden. Hier konnte die Last auf den zentralen Prozessoren durch zus\u00e4tzliche dedizierte Chips (oder dedizierte Bl\u00f6cke im Prozessor selbst), die die Rolle von TOE<\/a><\/noindex> (TCP\/IP Offload Engine) \u00fcbernehmen oder mathematische Aufgaben wie EC, Deduplication und Kompression \u00fcbernehmen, reduziert werden.<\/p>\n

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\nNeue Ans\u00e4tze zur Datenspeicherung wurden in einer desaggregierten (verteilten) Architektur umgesetzt. In zentralisierten Speichersystemen gibt es eine Fabrik von Servern, die \u00fcber Fibre Channel verbunden sind mit SAN<\/a><\/noindex> einer gro\u00dfen Anzahl von Arrays. Die Nachteile dieses Ansatzes sind die Schwierigkeiten beim Skalieren und Gew\u00e4hrleisten eines garantierten Dienstleistungsniveaus (in Bezug auf Leistung oder Latenz). Hyperkonvergente Systeme nutzen dieselben Hosts \u2014 sowohl f\u00fcr die Speicherung als auch f\u00fcr die Verarbeitung von Informationen. Dies bietet nahezu unbegrenzten Spielraum f\u00fcr das Skalieren, f\u00fchrt jedoch zu hohen Kosten f\u00fcr die Aufrechterhaltung der Datensintegrit\u00e4t.<\/p>\n

Im Gegensatz zu den beiden oben genannten umfasst die desaggregierte Architektur die Trennung des Systems in eine Rechenfabrik und ein horizontales Speichersystem<\/b>. Dies bietet die Vorteile beider Architekturen und erm\u00f6glicht es, nur das Element praktisch unbegrenzt zu skalieren, dessen Leistung nicht ausreicht.<\/p>\n

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Von der Integration zur Konvergenz<\/h2>\n

\nEine klassische Herausforderung, deren Relevanz in den letzten 15 Jahren nur gewachsen ist, besteht darin, gleichzeitig Blockspeicherung, Dateizugriff, Objektzugriff, den Betrieb einer Farm f\u00fcr Big Data usw. bereitzustellen. Das i-T\u00fcpfelchen k\u00f6nnte beispielsweise ein Backup-System auf Magnetband sein.<\/p>\n

In der ersten Phase konnte lediglich die Verwaltung dieser Dienste vereinheitlicht werden. Heterogene Datenspeichersysteme wurden auf eine spezielle Software gebunden, mittels derer der Administrator Ressourcen aus den verf\u00fcgbaren Pools verteilen konnte. Da diese Pools jedoch hardwareseitig unterschiedlich waren, war eine Migration der Last zwischen ihnen nicht m\u00f6glich. Auf einer h\u00f6heren Integrationsstufe fand die Zusammenf\u00fchrung auf Gateway-Ebene statt. Bei Vorhandensein eines gemeinsamen Datei-Zugriffs konnte dieser \u00fcber verschiedene Protokolle bereitgestellt werden.<\/p>\n

Die fortschrittlichste Methode der Konvergenz, die uns derzeit zur Verf\u00fcgung steht, umfasst die Schaffung eines universellen hybriden Systems. Genau so, wie es unser OceanStor 100D<\/a><\/noindex>. Universeller Zugriff nutzt dieselben Hardware-Ressourcen, die logisch in verschiedene Pools unterteilt sind, jedoch eine Lastmigration erm\u00f6glichen. All dies kann \u00fcber ein zentrales Verwaltungsdashboard gesteuert werden. Auf diese Weise konnten wir das Konzept \"ein Rechenzentrum \u2013 ein Speicher\" umsetzen.<\/p>\n

\"Industrietrends
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\nDie Kosten f\u00fcr die Informationsspeicherung bestimmen derzeit viele architektonische Entscheidungen. Obwohl dies sicherlich im Vordergrund steht, diskutieren wir heute \u00fcber \"lebendige\" Speicherung mit aktivem Zugriff, sodass auch die Leistung ber\u00fccksichtigt werden muss. Ein weiteres wichtiges Merkmal der n\u00e4chsten Generation verteilter Systeme ist die Vereinheitlichung. Denn niemand m\u00f6chte mehrere isolierte Systeme haben, die aus unterschiedlichen Dashboards verwaltet werden. All diese Eigenschaften finden ihren Ausdruck in der neuen Produktserie von Huawei. OceanStor Pacific<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Massenspeicher der n\u00e4chsten Generation<\/h2>\n

\nOceanStor Pacific erf\u00fcllt die Zuverl\u00e4ssigkeitsanforderungen auf dem Niveau \"sechs Neunen\" (99,9999%) und kann zur Erstellung von Rechenzentren der Klasse HyperMetro verwendet werden. Bei einem Abstand von bis zu 100 km zwischen zwei Rechenzentren zeigen die Systeme eine zus\u00e4tzliche Verz\u00f6gerung von 2 ms, was die Basis f\u00fcr verschiedene katastrophensichere L\u00f6sungen schafft, einschlie\u00dflich quorum-Servern.<\/p>\n

\"Industrietrends
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\nProdukte der neuen Serie zeigen Vielseitigkeit in Bezug auf Protokolle. OceanStor 100D unterst\u00fctzt bereits Blockzugriff, Objektzugriff und Hadoop-Zugriff. In naher Zukunft wird auch der Datei-Zugriff implementiert. Es besteht keine Notwendigkeit, mehrere Kopien von Daten zu speichern, wenn sie \u00fcber verschiedene Protokolle bereitgestellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

\"Industrietrends
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\nEs scheint vielleicht nicht offensichtlich, welche Beziehung das Konzept \"verlustfreies Netzwerk\" zu Speichersystemen hat. Tats\u00e4chlich basieren verteilte Datenspeichersysteme auf schnellen Netzwerken, die entsprechende Algorithmen und den RoCE-Mechanismus unterst\u00fctzen. Dar\u00fcber hinaus hilft das von unseren Switches unterst\u00fctzte KI-System, die Geschwindigkeit des Netzwerks zu erh\u00f6hen und die Latenz zu senken. AI Fabric<\/a><\/noindex>. Der Leistungsgewinn von Speichersystemen bei Aktivierung von AI Fabric kann bis zu 20% betragen.<\/p>\n

\"Industrietrends
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\nWas stellt der neue Knoten des verteilten Speichers OceanStor Pacific dar? Die 5U Formfaktor-L\u00f6sung umfasst 120 Laufwerke und kann drei klassische Knoten ersetzen, was eine mehr als doppelte Einsparung im Rack erm\u00f6glicht. Durch den Verzicht auf die Speicherung von Kopien steigt die Effizienz der Laufwerke merklich (bis zu +92%).<\/p>\n

Wir sind daran gew\u00f6hnt, dass softwaredefinierte Speicherl\u00f6sungen spezielle Software sind, die auf klassischen Servern installiert wird. Um jedoch optimale Parameter zu erreichen, erfordert diese Architektur nun auch spezielle Knoten. Sie besteht aus zwei Servern mit ARM-Prozessoren, die ein Array von 3-Zoll-Speichermedien steuern.<\/p>\n

\"Industrietrends
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\nDiese Server sind nur bedingt f\u00fcr hyperkonvergente L\u00f6sungen geeignet. Erstens gibt es nur wenige Anwendungen f\u00fcr ARM, und zweitens ist es schwierig, die Lastverteilung aufrechtzuerhalten. Wir empfehlen, auf geteilte Speicherung umzusteigen: Ein Rechencluster, das aus klassischen oder Rack-Servern besteht, funktioniert separat, ist jedoch mit den Speicherknoten OceanStor Pacific verbunden, die ebenfalls ihre direkten Aufgaben erf\u00fcllen. Das rechtfertigt sich.<\/p>\n

Als Beispiel nehmen wir eine klassische L\u00f6sung zur Speicherung gro\u00dfer Datenmengen mit einem hyperkonvergenten System, das 15 Server-Racks beansprucht. Wenn die Last zwischen separaten Rechenservern und den Speicher-Knoten OceanStor Pacific verteilt wird und sie voneinander getrennt bleiben, reduziert sich die Anzahl der ben\u00f6tigten Racks um die H\u00e4lfte! Das senkt die Betriebskosten des Rechenzentrums und verringert die Gesamtkosten des Eigentums. In einer Welt, in der das Volumen der gespeicherten Informationen j\u00e4hrlich um 30 % w\u00e4chst, verschwenderisch mit solchen Vorteilen umzugehen, w\u00e4re unklug.<\/p>\n

***<\/h2>\n

\nMehr Informationen \u00fcber Huawei-L\u00f6sungen und deren Anwendungsszenarien finden Sie auf unserem Website<\/a><\/noindex> oder indem Sie sich direkt an die Vertreter des Unternehmens wenden.
\n
Quelle: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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