{"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":"Industrielle Trends im Bereich umfangreicher Speichersysteme","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Heute sprechen wir dar\u00fcber, wie man Daten in einer Welt besser speichert, in der f\u00fcnfte Generation Netzwerke, Genomscanner und autonome Fahrzeuge t\u00e4glich mehr Daten erzeugen, als die gesamte Menschheit vor der industriellen Revolution hervorgebracht hat.<\/p>\n

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Unsere Welt generiert immer mehr Informationen. Ein Teil davon ist fl\u00fcchtig und geht so schnell verloren, wie er gesammelt wird. Ein anderer muss l\u00e4nger gespeichert werden, w\u00e4hrend ein weiterer sogar f\u00fcr \u201eJahrhunderte\u201c gedacht ist \u2013 zumindest sehen wir es aus der heutigen Perspektive. Informationsstr\u00f6me lagern sich in Rechenzentren so schnell ab, dass jeder neue Ansatz, jede Technologie, die diesen endlosen \u201eBedarf\u201c decken soll, schnell veraltet.<\/p>\n

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40 Jahre Entwicklung verteilter Speicherl\u00f6sungen<\/h2>\n

\nDie ersten Netzwerk-Speichersysteme in der uns vertrauten Form erschienen in den 1980er Jahren. Viele von Ihnen sind m\u00f6glicherweise auf NFS (Network File System), AFS (Andrew File System) oder Coda gesto\u00dfen. Ein Jahrzehnt sp\u00e4ter haben sich Mode und Technologie gewandelt, und verteilte Dateisysteme wurden durch Cluster-Speicherl\u00f6sungen auf Basis von GPFS (General Parallel File System), CFS (Clustered File Systems) und StorNext ersetzt. Diese basierten auf klassischen Blockspeichern, \u00fcber die mithilfe von Software eine einheitliche Dateisystemebene geschaffen wurde. Solche und \u00e4hnliche L\u00f6sungen werden nach wie vor verwendet, haben ihren Platz und sind nach wie vor gefragt.<\/p>\n

An der Schwelle zum neuen Millennium \u00e4nderte sich die Paradigmen der verteilten Speicherung etwas, und Systeme mit der Architektur SN (Shared-Nothing) traten in den Vordergrund. Der \u00dcbergang erfolgte von klassischer Cluster-Speicherung hin zu Speicherung auf einzelnen Knoten, wobei diese in der Regel klassische Server mit zuverl\u00e4ssiger Speicher-Software waren; auf solchen Prinzipien basieren beispielsweise HDFS (Hadoop Distributed File System) und GFS (Global File System).<\/p>\n

Bereits in den 2010er Jahren fanden die Konzepte, die den Grundlagen verteilte Speichersysteme zugrunde liegen, immer h\u00e4ufiger ihren Niederschlag in vollwertigen kommerziellen Produkten, wie VMware vSAN, Dell EMC Isilon und unserem Huawei OceanStor<\/a><\/noindex>. Hinter den erw\u00e4hnten Plattformen stehen nicht mehr nur Gemeinschaften von Enthusiasten, sondern konkrete Anbieter, die f\u00fcr die Funktionalit\u00e4t, Unterst\u00fctzung, Wartung des Produkts verantwortlich sind und seine Weiterentwicklung garantieren. Solche L\u00f6sungen sind in mehreren Bereichen stark gefragt.<\/p>\n

\"Industrielle
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Telekommunikationsanbieter<\/h2>\n

\nZu den \u00e4ltesten Anwendern verteilter Speichersysteme geh\u00f6ren zweifellos die Telekommunikationsanbieter. In der Darstellung wird sichtbar, welche Anwendungsgruppen das Hauptvolumen an Daten erzeugen. OSS (Operations Support Systems), MSS (Management Support Services) und BSS (Business Support Systems) bilden drei sich erg\u00e4nzende Softwareebenen, die f\u00fcr die Bereitstellung von Dienstleistungen f\u00fcr Abonnenten, die Finanzberichterstattung f\u00fcr den Anbieter und die operationale Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Ingenieure des Anbieters erforderlich sind.<\/p>\n

Oft sind die Informationen in diesen Schichten stark miteinander vermischt. Um die Ansammlung unn\u00f6tiger Kopien zu vermeiden, werden verteilte Speicher verwendet, die das gesamte Datenvolumen, das von einem aktiven Netzwerk eingeht, aggregieren. Diese 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 bis zu 70 % des Budgets einsparen kann, allein durch den Verzicht auf dedizierte High-End-Speichersysteme und die Verwendung gew\u00f6hnlicher Server der klassischen Architektur (in der Regel x86), die gemeinsam mit spezialisierter Software arbeiten. Mobilfunkbetreiber haben solche L\u00f6sungen bereits seit einiger Zeit in gro\u00dfem Umfang \u00fcbernommen. Insbesondere nutzen russische Betreiber seit \u00fcber sechs Jahren Produkte von Huawei.<\/p>\n

Ja, einige Aufgaben lassen sich mit verteilten Systemen nicht l\u00f6sen. Beispielsweise bei h\u00f6heren Anforderungen an die Leistung oder an die Kompatibilit\u00e4t mit \u00e4lteren Protokollen. Aber zumindest 70 % der Daten, die der Betreiber verarbeitet, k\u00f6nnen durchaus in einem verteilten Pool untergebracht werden.<\/p>\n

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Bankensektor<\/h2>\n

\nIn jeder Bank koexists eine Vielzahl von unterschiedlichen IT-Systemen, die von der Verarbeitung bis zu automatisierten Banksystemen reichen. Diese Infrastruktur verarbeitet ebenfalls enorme Datenmengen, wobei der Gro\u00dfteil der Aufgaben keine hohe Leistung und Zuverl\u00e4ssigkeit der Speicherl\u00f6sungen erfordert, wie z.B. Entwicklung, Testing, Automatisierung von B\u00fcroprozessen usw. Hier ist der Einsatz klassischer Speicherl\u00f6sungen m\u00f6glich, wird jedoch jedes Jahr weniger rentabel. Zudem fehlt in diesem Fall die Flexibilit\u00e4t bei der Ressourcennutzung, da die Leistung der Speicherl\u00f6sungen anhand der Spitzenlast berechnet wird.<\/p>\n

Bei der Verwendung verteilten Speichersystems k\u00f6nnen deren Knoten, die faktisch normale Server sind, jederzeit konvertiert werden, z.B. in ein Server-Cluster, und als Rechenplattform genutzt werden.<\/p>\n

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Datenseen<\/h2>\n

\nDie obige Abbildung zeigt eine Liste typischer Verbraucher von Dienstleistungen data lake<\/a><\/noindex>. Dies k\u00f6nnen E-Government-Dienste (nehmen wir an, \u201eGosuslugi\u201c), die Digitalisierung von Unternehmen, Finanzinstitutionen und andere sein. All diese m\u00fcssen mit gro\u00dfen Mengen heterogener Informationen umgehen. <\/p>\n

Der Einsatz klassischer Speicherl\u00f6sungen zur L\u00f6sung solcher Aufgaben ist ineffektiv, da sowohl ein hochleistungsf\u00e4higer Zugriff auf Blockdatenbanken als auch ein normaler Zugriff auf Bibliotheken gescannter Dokumente, die als Objekte gespeichert sind, erforderlich ist. Hierzu kann beispielsweise ein Bestellsystem \u00fcber ein Web-Portal gekoppelt werden. Um all dies auf der Plattform eines klassischen Speichersystems zu realisieren, w\u00e4re eine gro\u00dfe Ausr\u00fcstung f\u00fcr verschiedene Aufgaben notwendig. Ein horizontales universelles Speichersystem kann all diese zuvor genannten Anforderungen durchaus abdecken: es w\u00e4re nur notwendig, darin mehrere Pools mit unterschiedlichen Speichermerkmalen zu erstellen.<\/p>\n

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

\nDie Menge der weltweit gespeicherten Informationen w\u00e4chst j\u00e4hrlich um etwa 30 %. Das sind gute Nachrichten f\u00fcr Anbieter von Speichersystemen, aber was ist und wird die Hauptquelle dieser Daten sein?<\/p>\n

Vor zehn Jahren haben soziale Netzwerke begonnen, solche Generatoren zu werden, was die Schaffung einer Vielzahl neuer Algorithmen, Hardwarel\u00f6sungen usw. erforderlich gemacht hat. Heute gibt es drei Haupttreiber f\u00fcr das Wachstum des Speicherbedarfs. Der erste ist Cloud Computing. Derzeit nutzen etwa 70 % der Unternehmen mehr oder weniger Cloud-Dienste. Dazu k\u00f6nnen E-Mail-Systeme, Backups und andere virtualisierte Entit\u00e4ten geh\u00f6ren.
\nDer zweite Treiber sind Netzwerke der f\u00fcnften Generation. Dies bringt neue Geschwindigkeiten und neue Daten\u00fcbertragungsvolumina mit sich. Unseren Prognosen zufolge wird die breite Verbreitung von 5G zu einem R\u00fcckgang der Nachfrage nach Flash-Speicherkarten f\u00fchren. Egal wie viel Speicher ein Telefon hat, er ist immer irgendwann voll, und mit einem 100-Mbit-Kanal im Ger\u00e4t besteht keine Notwendigkeit mehr, Fotos lokal zu speichern.<\/p>\n

Zur dritten Gruppe von Gr\u00fcnden f\u00fcr das wachsende Interesse an Speichersystemen geh\u00f6ren das rasante Wachstum der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der \u00dcbergang zur Analyse gro\u00dfer Datenmengen und der Trend zur umfassenden Automatisierung aller m\u00f6glichen Prozesse.<\/p>\n

Ein Merkmal des \u201eneuen Traffics\u201c ist seine Unstrukturierung<\/a><\/noindex>. Wir m\u00fcssen diese Daten speichern, ohne ihr Format festzulegen. Dieses wird nur beim sp\u00e4teren Lesen ben\u00f6tigt. Beispielsweise wird ein Bankensystem zur Kreditbewertung Ihre in sozialen Medien ver\u00f6ffentlichten Fotos betrachten, um herauszufinden, wie oft Sie am Meer und in Restaurants sind, und gleichzeitig auf die verf\u00fcgbaren Ausz\u00fcge aus Ihren medizinischen Dokumenten zugreifen. Diese Daten sind einerseits umfassend, andererseits jedoch heterogen.<\/p>\n

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Der Ozean unstrukturierter Daten<\/h2>\n

\nWelche Probleme bringt das Auftreten von 'neuen Daten' mit sich? Das erste und offensichtlichste Problem ist das Volumen der Informationen und die berechneten Aufbewahrungsfristen. Ein modernes autonomes Fahrzeug ohne Fahrer generiert jeden Tag bis zu 60 TB an Daten, die von all seinen Sensoren und Mechanismen stammen. Um neue Bewegungsalgorithmen zu entwickeln, m\u00fcssen diese Informationen innerhalb des selben Tages verarbeitet werden, andernfalls beginnen sie sich anzusammeln. Gleichzeitig muss sie sehr lange aufbewahrt werden \u2014 \u00fcber Jahrzehnte. Nur dann k\u00f6nnen in Zukunft auf gro\u00dfe analytische Stichproben basierende Schlussfolgerungen gezogen werden.<\/p>\n

Ein Ger\u00e4t zur Entschl\u00fcsselung genetischer Sequenzen produziert etwa 6 TB pro Tag. Die mit seiner Hilfe gesammelten Daten sind zudem so konzipiert, dass sie nicht gel\u00f6scht werden, d.h. sie sollten theoretisch ewig gespeichert werden.<\/p>\n

Und wieder die gleichen f\u00fcnften Generation Netzwerke. Neben den tats\u00e4chlich \u00fcbermittelten Informationen ist ein solches Netzwerk auch ein riesiger Datengenerator: Protokolle von Aktivit\u00e4ten, Anrufaufzeichnungen, Zwischenergebnisse 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

\nDrei Gruppen von L\u00f6sungen k\u00f6nnen hervorgehoben werden, die entwickelt wurden, um den neuen Anforderungen an Informationsspeichersysteme gerecht zu werden: die Implementierung von k\u00fcnstlicher Intelligenz, die technische Evolution von Datentr\u00e4gern und Innovationen im Bereich der Systemarchitektur. Lassen Sie uns mit KI beginnen.<\/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 selbstst\u00e4ndig zu analysieren und Ausf\u00e4lle vorherzusagen. Wenn der Speicher an eine Service-Cloud angeschlossen wird, die \u00fcber erhebliche Rechenkapazit\u00e4ten 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 zur Ersch\u00f6pfung der Kapazit\u00e4t vorhersagen. Das erm\u00f6glicht eine Optimierung der Leistung und die Skalierung des Systems, noch bevor unerw\u00fcnschte Ereignisse eintreten.<\/p>\n

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\nJetzt zur Evolution der Datentr\u00e4ger. Die ersten Flash-Laufwerke wurden mit SLC-Technologie (Single-Level Cell) hergestellt. Die auf dieser Basis aufgebauten Ger\u00e4te 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 technische Kompromisse erreicht, die die Geschwindigkeit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Lebensdauer der Speicher verringerten. Dennoch hat dieser Trend die SAN nicht beeinflusst, die durch verschiedene architektonische Tricks insgesamt leistungsf\u00e4higer und zuverl\u00e4ssiger wurden.<\/p>\n

Aber warum waren All-Flash-SANs n\u00f6tig? Reichte es nicht aus, die alten HDDs in einem bereits betriebenen System durch neue SSDs im gleichen Formfaktor zu ersetzen? Dies war notwendig, um alle Ressourcen der neuen Flash-Laufwerke effizient zu nutzen, was in alten Systemen einfach nicht m\u00f6glich war. <\/p>\n

Das Unternehmen Huawei hat beispielsweise eine ganze Reihe von Technologien entwickelt, um dieses Problem zu l\u00f6sen, darunter die FlashLink<\/a><\/noindex>, die eine maximale Optimierung der Interaktionen zwischen \"Festplatte und Controller\" erm\u00f6glicht. <\/p>\n

Die intelligente Identifikation hat es erm\u00f6glicht, Daten auf mehrere Str\u00f6me aufzuteilen und eine Reihe unerw\u00fcnschter Ph\u00e4nomene wie WA<\/a><\/noindex> (Write Amplification) zu bew\u00e4ltigen. Gleichzeitig haben neue Wiederherstellungsalgorithmen, insbesondere RAID 2.0+<\/a><\/noindex>, die Rebuild-Geschwindigkeit erh\u00f6ht und die Dauer auf v\u00f6llig unbedeutende Werte verk\u00fcrzt.<\/p>\n

Ausf\u00e4lle, \u00dcberf\u00fcllung, \u201eGarbage Collection\u201c \u2013 diese Faktoren beeintr\u00e4chtigen die Leistung des Speichersystems nicht mehr dank einer speziellen Verbesserung der Controller.<\/p>\n

\"Industrielle
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\nUnd auch die Blockdatenlager bereiten sich auf NVMe<\/a><\/noindex>vor. Wir erinnern daran, dass das klassische Schema des Datenzugriffs so funktionierte: Der Prozessor wendete sich \u00fcber den PCI-Express-Bus an den RAID-Controller. Dieser wiederum kommunizierte mit den mechanischen Festplatten \u00fcber SCSI oder SAS. Der Einsatz von NVMe im Backend hat den gesamten Prozess erheblich beschleunigt, brachte jedoch einen Nachteil mit sich: Die Speichermedien mussten direkt mit dem Prozessor verbunden sein, um ihm den direkten Zugriff auf den Speicher zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Die n\u00e4chste Phase der technologischen Entwicklung, die wir derzeit beobachten, ist die Anwendung von NVMe-oF (NVMe \u00fcber Fabrics). Was die Blocktechnologien von Huawei betrifft, so unterst\u00fctzen sie bereits FC-NVMe (NVMe \u00fcber Fibre Channel), und NVMe \u00fcber RoCE (RDMA \u00fcber converged Ethernet) steht bevor. Die Testmodelle sind bereits funktionsf\u00e4hig, und es bleiben nur noch wenige Monate bis zur offiziellen Vorstellung. Dabei sollten wir beachten, dass all dies auch in verteilten Systemen erscheinen wird, wo \"Ethernet ohne Verluste\" stark nachgefragt sein wird.<\/p>\n

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\nEin zus\u00e4tzlicher Ansatz zur Optimierung von verteilten Speichern ist der vollst\u00e4ndige Verzicht auf Datenmirroring. Die L\u00f6sungen von Huawei verwenden nicht mehr n Kopien, wie im herk\u00f6mmlichen RAID 1, und wechseln vollst\u00e4ndig zum Mechanismus EC<\/a><\/noindex> (Erasure coding). Ein spezielles mathematisches Paket berechnet in bestimmten Intervallen Pr\u00fcfziffern, die es erm\u00f6glichen, zwischengespeicherte Daten im Falle eines Verlustes wiederherzustellen.<\/p>\n

Deduplication und Kompression werden notwendig. W\u00e4hrend wir in klassischen Speicherl\u00f6sungen durch die Anzahl der in den Controllern installierten Prozessoren begrenzt sind, enth\u00e4lt jeder Knoten in horizontal skalierbaren, verteilten Speichersystemen alles Notwendige: Festplatten, Speicher, Prozessoren und Interkonnektivit\u00e4t. Diese Ressourcen reichen aus, damit Deduplication und Kompression minimalen Einfluss auf die Leistung haben.<\/p>\n

Und \u00fcber Hardware-Optimierungsmethoden. Hier wurde die Last auf die Zentralprozessoren durch zus\u00e4tzliche dedizierte Chips (oder dedizierte Einheiten im Prozessor selbst) verringert, die als TOE<\/a><\/noindex> (TCP\/IP Offload Engine) agieren oder mathematische Aufgaben wie EC, Deduplication und Kompression \u00fcbernehmen.<\/p>\n

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\nNeue Ans\u00e4tze zur Datenspeicherung fanden ihren Ausdruck in einer desaggregierten (verteilten) Architektur. In zentralisierten Speichersystemen gibt es eine Fabrik von Servern, die \u00fcber Fibre Channel verbunden sind. SAN<\/a><\/noindex> mit einer gro\u00dfen Anzahl von Arrays. Die Nachteile dieses Ansatzes sind die Schwierigkeiten bei der Skalierung und der Gew\u00e4hrleistung eines garantierten Serviceniveaus (in Bezug auf Leistung oder Latenz). Hyperkonvergente Systeme verwenden dieselben Hosts sowohl f\u00fcr die Speicherung als auch f\u00fcr die Verarbeitung von Informationen. Dies bietet nahezu unbegrenzten Raum f\u00fcr die Skalierung, f\u00fchrt jedoch zu hohen Kosten f\u00fcr die Aufrechterhaltung der Datenintegrit\u00e4t.<\/p>\n

Im Gegensatz zu den beiden vorgenannten bedeutet die dekomponierte Architektur die Trennung des Systems in eine Rechenfabrik und ein horizontales Speichersystem<\/b>. Dies bietet die Vorteile beider Architekturen und erm\u00f6glicht eine nahezu unbegrenzte Skalierung nur des Elements, 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 Blockspeicher, Datei- und Objekzugriff, die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen usw. bereitzustellen. Das Sahneh\u00e4ubchen k\u00f6nnte beispielsweise ein Backup-System auf Magnetband sein.<\/p>\n

In der ersten Phase konnte nur das Management dieser Dienste vereinheitlicht werden. Verschiedene Datenspeichersysteme waren an spezielle Software gebunden, \u00fcber die der Administrator Ressourcen aus verf\u00fcgbaren Pools zuwies. Da diese Pools jedoch hardwareseitig unterschiedlich waren, war eine Migration zwischen ihnen unm\u00f6glich. Auf einer h\u00f6heren Integrationsstufe fand die Zusammenf\u00fchrung auf Gateway-Ebene statt. Bei Vorhandensein eines gemeinsamen Dateizugriffs konnte dieser \u00fcber verschiedene Protokolle bereitgestellt werden.<\/p>\n

Die fortschrittlichste Methode der Konvergenz, die uns derzeit zur Verf\u00fcgung steht, sieht die Schaffung eines universellen hybriden Systems vor. Genau das, was unser Ziel sein sollte. OceanStor 100D<\/a><\/noindex>. Der universelle Zugang nutzt dieselben Hardware-Ressourcen, die logisch in verschiedene Pools unterteilt sind, jedoch eine Migration der Last zulassen. All dies kann \u00fcber eine einzige Verwaltungsoberfl\u00e4che realisiert werden. Auf diese Weise ist es uns gelungen, das Konzept \"ein Rechenzentrum - ein Speicher\" umzusetzen.<\/p>\n

\"Industrielle
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\nDie Kosten f\u00fcr die Speicherung von Informationen bestimmen heute viele architektonische Entscheidungen. Obwohl diese in den Vordergrund gestellt werden kann, diskutieren wir heute \u00fcber \u201elebendige\u201c Speicherung mit aktivem Zugriff, weshalb die Leistung ebenfalls ber\u00fccksichtigt werden muss. Ein weiteres wichtiges Merkmal verteilter Systeme der n\u00e4chsten Generation ist die Vereinheitlichung. Niemand m\u00f6chte schlie\u00dflich mehrere voneinander getrennte Systeme verwalten, die aus verschiedenen Konsolen gesteuert werden. All diese Eigenschaften sind in der neuen Produktreihe von Huawei verwirklicht. OceanStor Pacific<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Massenspeichersystem der neuen Generation<\/h2>\n

\nOceanStor Pacific erf\u00fcllt die Zuverl\u00e4ssigkeitsanforderungen auf der Ebene von sechs Neunen (99,9999%) und kann zur Erstellung von Rechenzentren der HyperMetro-Klasse eingesetzt werden. Bei einer Distanz von bis zu 100 km zwischen zwei Rechenzentren zeigen die Systeme eine zus\u00e4tzliche Verz\u00f6gerung von nur 2 ms, was den Aufbau aller katastrophensicheren L\u00f6sungen, einschlie\u00dflich solcher mit Quorum-Servern, erm\u00f6glicht.<\/p>\n

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\nDie Produkte der neuen Serie zeigen Vielseitigkeit in Bezug auf Protokolle. Bereits jetzt unterst\u00fctzt der OceanStor 100D Blockzugriff, Objektzugriff und Hadoop-Zugriff. In naher Zukunft wird auch der Dateizugriff implementiert. Es ist nicht notwendig, mehrere Kopien von Daten zu speichern, wenn sie \u00fcber verschiedene Protokolle bereitgestellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

\"Industrielle
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\nWelchen Bezug hat das Konzept \"verlustfreies Netzwerk\" zu Storage-Systemen? Es geht darum, dass verteilte Datenspeichersysteme auf schnellen Netzwerken aufbauen, die entsprechende Algorithmen und RoCE-Mechanismen unterst\u00fctzen. Zus\u00e4tzlich wird die Geschwindigkeit des Netzwerks erh\u00f6ht und die Latenzzeiten gesenkt durch das von unseren Switches unterst\u00fctzte KI-System. AI Fabric<\/a><\/noindex>. Der Leistungsvorteil des Storage-Systems bei der Aktivierung von AI Fabric kann bis zu 20 % betragen.<\/p>\n

\"Industrielle
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\nWas stellt der neue Knoten des verteilten Storage-Systems OceanStor Pacific dar? Die 5U Formfaktor-L\u00f6sung umfasst 120 Laufwerke und kann drei klassische Knoten ersetzen, was eine mehr als doppelte Platzersparnis im Rack erm\u00f6glicht. Durch den Verzicht auf die Speicherung von Kopien steigt die Effizienz der Laufwerke sp\u00fcrbar (bis zu +92 %).<\/p>\n

Wir sind daran gew\u00f6hnt, dass softwaredefinierter Speicher eine spezielle Software ist, die auf einem klassischen Server installiert wird. Um jedoch optimale Parameter zu erreichen, ben\u00f6tigt dieses architektonische Konzept nun auch spezielle Knoten. Es besteht aus zwei Servern, die auf ARM-Prozessoren basieren, und verwaltet ein Array von 3-Zoll-Laufwerken.<\/p>\n

\"Industrielle
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\nDiese Server sind weniger geeignet f\u00fcr hyperkonvergente L\u00f6sungen. Erstens gibt es nur wenige Anwendungen f\u00fcr ARM, und zweitens ist es schwierig, die Lasten ausgewogen zu verteilen. Wir empfehlen, zu einer separaten Speicherung \u00fcberzugehen: Ein Rechencluster, das aus klassischen oder Rack-Servern besteht, funktioniert unabh\u00e4ngig, wird jedoch mit den OceanStor Pacific-Speicherknoten verbunden, die ebenfalls ihre eigenen Aufgaben erf\u00fcllen. Und das rechtfertigt sich.<\/p>\n

Nehmen wir als Beispiel eine klassische L\u00f6sung zur Speicherung gro\u00dfer Datenmengen mit einem hyperkonvergenten System, das 15 Server-Racks ben\u00f6tigt. Wenn die Last auf separate Rechenserver und die OceanStor Pacific-Speicherknoten verteilt wird, k\u00f6nnten die ben\u00f6tigten Racks halbiert werden! Das senkt die Betriebskosten des Rechenzentrums und reduziert die Gesamtkosten f\u00fcr den Besitz. In einer Welt, in der das Speichervolumen j\u00e4hrlich um 30 % w\u00e4chst, sind solche Vorteile unbezahlbar.<\/p>\n

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\nWeitere Informationen zu Huawei-L\u00f6sungen und deren Anwendungsszenarien erhalten Sie auf unserer Webseite<\/a><\/noindex> oder indem Sie sich direkt an einen 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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