{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/promyshlennye-tendenczii-v-oblasti-massovyh-sistem-hraneniya-dannyh","title":{"rendered":"Tendencias industriales en sistemas de almacenamiento masivo","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Hoy hablaremos sobre c\u00f3mo almacenar mejor los datos en un mundo donde las redes de quinta generaci\u00f3n, los esc\u00e1neres gen\u00f3micos y los veh\u00edculos aut\u00f3nomos generan m\u00e1s datos en un d\u00eda que toda la humanidad en el per\u00edodo anterior a la revoluci\u00f3n industrial.<\/p>\n

\"Tendencias
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Nuestro mundo est\u00e1 generando cada vez m\u00e1s informaci\u00f3n. Parte de ella es ef\u00edmera y se pierde tan r\u00e1pido como se recoge. Otra debe almacenarse por m\u00e1s tiempo, y otra est\u00e1 destinada a durar \"por siglos\", al menos as\u00ed lo vemos desde el presente. Los flujos de informaci\u00f3n se asientan en los centros de datos a tal velocidad que cualquier nuevo enfoque o tecnolog\u00eda destinada a satisfacer esta incesante \"demanda\" r\u00e1pidamente queda obsoleta.<\/p>\n

\"Tendencias
\n<\/p>\n

40 a\u00f1os de desarrollo de sistemas de almacenamiento distribuidos<\/h2>\n

\nLos primeros almacenamientos de red en la forma que conocemos aparecieron en la d\u00e9cada de 1980. Muchos de ustedes se han encontrado con NFS (Network File System), AFS (Andrew File System) o Coda. Una d\u00e9cada despu\u00e9s, la moda y la tecnolog\u00eda cambiaron, y los sistemas de archivos distribuidos dieron paso a sistemas de almacenamiento en cl\u00faster basados en GPFS (General Parallel File System), CFS (Clustered File Systems) y StorNext. Se utilizaban almacenes de bloques de arquitectura cl\u00e1sica como base, sobre la cual se creaba un sistema de archivos \u00fanico mediante una capa de software. Estas y soluciones similares a\u00fan se aplican, ocupan su nicho y son bastante demandadas.<\/p>\n

A la vuelta del milenio, la paradigma de los almacenes distribuidos cambi\u00f3 un poco, y los sistemas con arquitectura SN (Shared-Nothing) ganaron posiciones l\u00edderes. Se produjo una transici\u00f3n del almacenamiento en cl\u00faster al almacenamiento en nodos individuales, que generalmente eran servidores cl\u00e1sicos con software que garantizaba un almacenamiento fiable; sobre estos principios se construyeron, por ejemplo, HDFS (Hadoop Distributed File System) y GFS (Global File System).<\/p>\n

Cerca de 2010, los conceptos fundamentales en los sistemas de almacenamiento distribuidos comenzaron a reflejarse cada vez m\u00e1s en productos comerciales completos, como VMware vSAN, Dell EMC Isilon y nuestra Huawei OceanStor<\/a><\/noindex>. Detr\u00e1s de estas plataformas ya no hay solo una comunidad de entusiastas, sino proveedores concretos que son responsables de la funcionalidad, el soporte, el mantenimiento del producto y garantizan su desarrollo futuro. Estas soluciones son especialmente demandadas en varios sectores.<\/p>\n

\"Tendencias
\n<\/p>\n

Operadores de telecomunicaciones<\/h2>\n

\nProbablemente, uno de los consumidores m\u00e1s antiguos de sistemas de almacenamiento distribuidos son los operadores de telecomunicaciones. En el esquema se puede ver qu\u00e9 grupos de aplicaciones generan el mayor volumen de datos. OSS (Sistemas de Soporte a las Operaciones), MSS (Servicios de Soporte a la Gesti\u00f3n) y BSS (Sistemas de Soporte a los Negocios) son tres capas de software que se complementan entre s\u00ed, necesarias para ofrecer servicio a los abonados, informes financieros al proveedor y soporte operativo a los ingenieros del operador.<\/p>\n

A menudo, los datos de estas capas est\u00e1n muy mezclados entre s\u00ed y, para evitar la acumulaci\u00f3n de copias innecesarias, se utilizan precisamente almacenes distribuidos, que acumulan todo el volumen de informaci\u00f3n que proviene de la red en funcionamiento. Los almacenes se agrupan en un conjunto com\u00fan al que acceden todos los servicios.<\/p>\n

Nuestros c\u00e1lculos muestran que la transici\u00f3n de sistemas de almacenamiento tradicionales a almacenamiento en bloque permite ahorrar hasta un 70% del presupuesto solo al renunciar a los sistemas de almacenamiento dedicados de alta gama y al utilizar servidores convencionales de arquitectura cl\u00e1sica (generalmente x86), que operan en conjunto con software especializado. Los operadores de telefon\u00eda m\u00f3vil han comenzado a adquirir este tipo de soluciones en grandes vol\u00famenes desde hace ya bastante tiempo. En particular, los operadores rusos han estado utilizando productos similares de Huawei durante m\u00e1s de seis a\u00f1os.<\/p>\n

S\u00ed, hay una serie de tareas que no se pueden realizar con sistemas distribuidos. Por ejemplo, en caso de altos requerimientos de rendimiento o compatibilidad con protocolos antiguos. Sin embargo, no menos del 70% de los datos que maneja el operador pueden ubicarse en un grupo distribuido.<\/p>\n

\"Tendencias
\n<\/p>\n

Sector bancario<\/h2>\n

\nEn cualquier banco coexisten numerosos sistemas de TI diversos, desde procesamiento hasta sistemas bancarios automatizados. Esta infraestructura tambi\u00e9n trabaja con un enorme volumen de informaci\u00f3n, y la mayor\u00eda de las tareas no requieren un alto rendimiento y fiabilidad de los sistemas de almacenamiento, como el desarrollo, la prueba, la automatizaci\u00f3n de procesos de oficina, entre otros. Aqu\u00ed, el uso de sistemas de almacenamiento tradicionales es posible, pero cada a\u00f1o resulta menos rentable. Adem\u00e1s, en este caso, falta la flexibilidad en el consumo de recursos de estos sistemas, cuya capacidad se calcula en funci\u00f3n de la carga m\u00e1xima.<\/p>\n

Al utilizar sistemas de almacenamiento distribuidos, sus nodos, que en realidad son servidores normales, pueden ser convertidos en cualquier momento, por ejemplo, en un conjunto de servidores y utilizados como una plataforma de computaci\u00f3n.<\/p>\n

\"Tendencias
\n<\/p>\n

Lagos de datos<\/h2>\n

\nEn el esquema anterior se presenta una lista de consumidores t\u00edpicos de servicios data lake<\/a><\/noindex>. Pueden ser servicios gubernamentales electr\u00f3nicos (por ejemplo, \"Servicios del Estado\"), empresas que han pasado por la digitalizaci\u00f3n, instituciones financieras, entre otros. Todos ellos necesitan trabajar con grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n heterog\u00e9nea. <\/p>\n

La operaci\u00f3n de soluciones de almacenamiento cl\u00e1sicas para abordar tales tareas no es eficiente, ya que se requiere tanto acceso de alto rendimiento a bases de datos en bloque como acceso normal a bibliotecas de documentos escaneados almacenados como objetos. Tambi\u00e9n podr\u00eda estar vinculada, por ejemplo, a un sistema de pedidos a trav\u00e9s de un portal web. Para implementar todo esto en una plataforma de almacenamiento cl\u00e1sica, se necesitar\u00eda un gran conjunto de equipos para diferentes tareas. Un solo sistema de almacenamiento horizontal y vers\u00e1til puede cubrir todas las tareas mencionadas anteriormente: solo ser\u00eda necesario crear en \u00e9l varios grupos con diferentes caracter\u00edsticas de almacenamiento.<\/p>\n

\"Tendencias
\n<\/p>\n

Generadores de nueva informaci\u00f3n<\/h2>\n

\nLa cantidad de informaci\u00f3n almacenada en el mundo crece aproximadamente un 30% al a\u00f1o. Son buenas noticias para los proveedores de sistemas de almacenamiento, pero \u00bfcu\u00e1l es y ser\u00e1 la principal fuente de estos datos?<\/p>\n

Hace diez a\u00f1os, las redes sociales se convirtieron en tales generadores, lo que requiri\u00f3 la creaci\u00f3n de una gran cantidad de nuevos algoritmos, soluciones de hardware, etc. Actualmente, se destacan tres principales motores de crecimiento del volumen de almacenamiento. El primero es la computaci\u00f3n en la nube. En la actualidad, aproximadamente el 70% de las empresas utilizan de alguna manera servicios en la nube. Pueden ser sistemas de correo electr\u00f3nico, copias de seguridad y otras entidades virtualizadas.
\nEl segundo motor son las redes de quinta generaci\u00f3n. Estas implican nuevas velocidades y nuevos vol\u00famenes de transmisi\u00f3n de datos. Seg\u00fan nuestras proyecciones, la amplia adopci\u00f3n del 5G conducir\u00e1 a una disminuci\u00f3n en la demanda de tarjetas de memoria flash. Por muchas capacidades que tenga la memoria de un tel\u00e9fono, siempre se termina, y con un canal de 100 megabits en el dispositivo no hay necesidad de almacenar fotos localmente.<\/p>\n

Entre los terceros grupos de razones por las que aumenta la demanda de sistemas de almacenamiento se encuentran el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial, la transici\u00f3n a la anal\u00edtica de grandes datos y la tendencia hacia la automatizaci\u00f3n total de todo lo posible.<\/p>\n

Una caracter\u00edstica del \"nuevo tr\u00e1fico\" es su no estructuridad<\/a><\/noindex>. Necesitamos almacenar estos datos sin definir su formato. Este solo se requiere para la lectura posterior. Por ejemplo, un sistema bancario de scoring para determinar el tama\u00f1o de cr\u00e9dito disponible examinar\u00e1 las fotograf\u00edas que ha publicado en sus redes sociales, evaluando con qu\u00e9 frecuencia visita el mar y los restaurantes, y al mismo tiempo revisar\u00e1 los extractos de sus documentos m\u00e9dicos disponibles. Estos datos son, por un lado, exhaustivos, y por el otro, carecen de homogeneidad.<\/p>\n

\"Tendencias
\n<\/p>\n

El oc\u00e9ano de datos no estructurados<\/h2>\n

\n\u00bfQu\u00e9 problemas conlleva la aparici\u00f3n de \"nuevos datos\"? El m\u00e1s importante es, por supuesto, el volumen de informaci\u00f3n y los plazos de almacenamiento calculados. Un solo autom\u00f3vil aut\u00f3nomo moderno sin conductor genera hasta 60 TB de datos al d\u00eda provenientes de todos sus sensores y mecanismos. Para desarrollar nuevos algoritmos de movimiento, esta informaci\u00f3n debe ser procesada en el mismo d\u00eda, de lo contrario comenzar\u00e1 a acumularse. Adem\u00e1s, debe almacenarse durante mucho tiempo: d\u00e9cadas. Solo entonces en el futuro se podr\u00e1n hacer conclusiones basadas en grandes muestras anal\u00edticas.<\/p>\n

Un dispositivo para descifrar secuencias gen\u00e9ticas produce alrededor de 6 TB al d\u00eda. Y los datos recopilados a trav\u00e9s de \u00e9l no contemplan la eliminaci\u00f3n, es decir, hipot\u00e9ticamente deben almacenarse para siempre.<\/p>\n

Finalmente, las mismas redes de quinta generaci\u00f3n. Adem\u00e1s de la informaci\u00f3n transmitida, dicha red tambi\u00e9n es un enorme generador de datos: registros de acciones, grabaciones de llamadas, resultados intermedios de interacciones entre m\u00e1quinas, etc. <\/p>\n

Todo esto requiere el desarrollo de nuevos enfoques y algoritmos para el almacenamiento y procesamiento de informaci\u00f3n. Y tales enfoques est\u00e1n surgiendo.<\/p>\n

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Tecnolog\u00edas de una nueva era<\/h2>\n

\nSe pueden distinguir tres grupos de soluciones destinadas a hacer frente a los nuevos requisitos de los sistemas de almacenamiento de informaci\u00f3n: la implementaci\u00f3n de inteligencia artificial, la evoluci\u00f3n t\u00e9cnica de los soportes de datos y las innovaciones en el campo de la arquitectura de sistemas. Comencemos con la IA.<\/p>\n

\"Tendencias
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\nEn las nuevas soluciones de Huawei, la inteligencia artificial ya se utiliza a nivel del almacenamiento mismo, que est\u00e1 equipado con un procesador de IA que permite al sistema analizar su estado de manera aut\u00f3noma y predecir fallos. Si se conecta el sistema de almacenamiento a una nube de servicios con capacidades computacionales significativas, la inteligencia artificial podr\u00e1 procesar m\u00e1s informaci\u00f3n y aumentar la precisi\u00f3n de sus hip\u00f3tesis.<\/p>\n

Adem\u00e1s de los fallos, esta IA puede prever la futura carga m\u00e1xima y el tiempo restante antes de que se agote la capacidad. Esto permite optimizar el rendimiento y escalar el sistema incluso antes de que ocurran eventos no deseados.<\/p>\n

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\nAhora hablemos de la evoluci\u00f3n de los soportes de datos. Las primeras unidades flash se fabricaron con tecnolog\u00eda SLC (Single-Level Cell). Los dispositivos basados en esta tecnolog\u00eda eran r\u00e1pidos, fiables y estables, pero ten\u00edan una capacidad peque\u00f1a y eran muy costosos. Se logr\u00f3 aumentar el volumen y reducir el precio mediante ciertos compromisos t\u00e9cnicos que disminuyeron la velocidad, la fiabilidad y la vida \u00fatil de los soportes. Sin embargo, esta tendencia no afect\u00f3 a los sistemas de almacenamiento, que, gracias a diversas artima\u00f1as arquitect\u00f3nicas, se volvieron en general m\u00e1s eficientes y m\u00e1s fiables.<\/p>\n

Pero, \u00bfpor qu\u00e9 eran necesarios los sistemas de almacenamiento de clase All-Flash? \u00bfNo bastaba con simplemente reemplazar los antiguos HDD en un sistema ya en uso por nuevos SSD del mismo factor de forma? Esto fue necesario para utilizar de manera efectiva todos los recursos de los nuevos dispositivos de estado s\u00f3lido, algo que no era posible en los sistemas antiguos. <\/p>\n

La empresa Huawei, por ejemplo, desarroll\u00f3 una serie de tecnolog\u00edas para abordar esta tarea, una de las cuales fue FlashLink<\/a><\/noindex>, que permiti\u00f3 optimizar al m\u00e1ximo las interacciones entre \"disco - controlador\". <\/p>\n

La identificaci\u00f3n inteligente permiti\u00f3 distribuir los datos en varios flujos y resolver una serie de fen\u00f3menos no deseados, como WA<\/a><\/noindex> (amplificaci\u00f3n de escritura). Al mismo tiempo, los nuevos algoritmos de recuperaci\u00f3n, en particular, RAID 2.0+<\/a><\/noindex>, aumentaron la velocidad de rebuild, reduciendo su tiempo a valores completamente insignificantes.<\/p>\n

El fallo, el desbordamiento, la \"recolecci\u00f3n de basura\" \u2014 estos factores tambi\u00e9n ya no afectan al rendimiento del sistema de almacenamiento gracias a una mejora especial en los controladores.<\/p>\n

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\nAdem\u00e1s, los almacenes de datos en bloques est\u00e1n preparados para recibir NVMe<\/a><\/noindex>. Recordemos que el esquema cl\u00e1sico de acceso a los datos funcionaba as\u00ed: el procesador se comunicaba con el controlador RAID a trav\u00e9s del bus PCI Express. Este, a su vez, interactuaba con discos mec\u00e1nicos a trav\u00e9s de SCSI o SAS. La implementaci\u00f3n de NVMe en el backend aceler\u00f3 notablemente todo el proceso, aunque ten\u00eda una desventaja: los dispositivos deb\u00edan tener una conexi\u00f3n directa al procesador para asegurar el acceso directo a la memoria.<\/p>\n

La siguiente fase de desarrollo de la tecnolog\u00eda que estamos observando ahora es la aplicaci\u00f3n de NVMe-oF (NVMe sobre redes). En cuanto a las tecnolog\u00edas de bloques de Huawei, ya soportan FC-NVMe (NVMe sobre Fibre Channel), y se aproxima NVMe sobre RoCE (RDMA sobre Ethernet convergido). Los modelos de prueba son funcionales, y queda pocos meses antes de su presentaci\u00f3n oficial. Cabe mencionar que todo esto tambi\u00e9n aparecer\u00e1 en sistemas distribuidos, donde 'Ethernet sin p\u00e9rdidas' ser\u00e1 muy demandado.<\/p>\n

\"Tendencias
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\nUn m\u00e9todo adicional para optimizar el funcionamiento de los almacenes distribuidos ha sido la eliminaci\u00f3n total de la duplicaci\u00f3n de datos. Las soluciones de Huawei ya no utilizan n copias, como en el cl\u00e1sico RAID 1, y han cambiado completamente al mecanismo EC<\/a><\/noindex> (codificaci\u00f3n de borrado). Un paquete matem\u00e1tico especial calcula peri\u00f3dicamente bloques de control que permiten recuperar datos intermedios en caso de p\u00e9rdidas.<\/p>\n

Los mecanismos de deduplicaci\u00f3n y compresi\u00f3n se est\u00e1n volviendo obligatorios. Si en los sistemas de almacenamiento cl\u00e1sicos estamos limitados por la cantidad de procesadores instalados en los controladores, en los sistemas de almacenamiento distribuidos y escalables horizontalmente, cada nodo contiene todo lo necesario: discos, memoria, procesadores e interconexi\u00f3n. Estos recursos son suficientes para que la deduplicaci\u00f3n y compresi\u00f3n tengan un impacto m\u00ednimo en el rendimiento.<\/p>\n

Y sobre los m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n de hardware. Aqu\u00ed, la carga en los procesadores centrales se ha reducido mediante microchips dedicados adicionales (o bloques dedicados dentro del propio procesador), que desempe\u00f1an el papel de TOE<\/a><\/noindex> (Motor de descarga TCP\/IP) o que asumen tareas matem\u00e1ticas de EC, deduplicaci\u00f3n y compresi\u00f3n.<\/p>\n

\"Tendencias
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\nLos nuevos enfoques para el almacenamiento de datos se han materializado en una arquitectura desacoplada (distribuida). En los sistemas de almacenamiento centralizado, hay una f\u00e1brica de servidores conectada a trav\u00e9s de Fibre Channel a SAN<\/a><\/noindex> un gran n\u00famero de matrices. Las desventajas de este enfoque son las dificultades para escalar y garantizar un nivel de servicio (en t\u00e9rminos de rendimiento o latencias). Los sistemas hiperconvergentes utilizan los mismos hosts tanto para el almacenamiento como para el procesamiento de la informaci\u00f3n. Esto ofrece un pr\u00e1cticamente ilimitado espacio para escalar, pero conlleva altos costos para mantener la integridad de los datos.<\/p>\n

A diferencia de las dos arquitecturas anteriores, la arquitectura desacoplada implica la divisi\u00f3n del sistema en una f\u00e1brica de computaci\u00f3n y un sistema de almacenamiento horizontal.<\/b>Esto proporciona las ventajas de ambas arquitecturas y permite escalar pr\u00e1cticamente ilimitadamente solo aquel elemento cuya capacidad de rendimiento sea insuficiente.<\/p>\n

\"Tendencias
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De la integraci\u00f3n a la convergencia<\/h2>\n

\nUn desaf\u00edo cl\u00e1sico cuya relevancia ha ido en aumento durante los \u00faltimos 15 a\u00f1os es la necesidad de proporcionar simult\u00e1neamente almacenamiento en bloques, acceso a archivos, acceso a objetos, y operar un cl\u00faster para grandes datos, etc. La guinda del pastel podr\u00eda ser, por ejemplo, un sistema de respaldo en cinta magn\u00e9tica.<\/p>\n

En la primera fase, solo se logr\u00f3 unificar la gesti\u00f3n de estos servicios. Los sistemas de almacenamiento de datos heterog\u00e9neos se ataban a alg\u00fan software especializado, a trav\u00e9s del cual el administrador distribu\u00eda recursos de los grupos disponibles. Pero dado que estos grupos eran hardware diferente, la migraci\u00f3n de carga entre ellos era imposible. En un nivel m\u00e1s alto de integraci\u00f3n, la consolidaci\u00f3n suced\u00eda a nivel de puerta de enlace. Con un acceso com\u00fan a archivos, podr\u00eda ofrecerse a trav\u00e9s de diferentes protocolos.<\/p>\n

El m\u00e9todo m\u00e1s avanzado de convergencia disponible para nosotros en este momento implica la creaci\u00f3n de un sistema h\u00edbrido universal. As\u00ed es como debe convertirse nuestra OceanStor 100D<\/a><\/noindex>. El acceso universal utiliza los mismos recursos de hardware, l\u00f3gicamente divididos en diferentes grupos, pero que permiten la migraci\u00f3n de carga. Todo esto se puede hacer a trav\u00e9s de una \u00fanica consola de gesti\u00f3n. De esta manera, hemos logrado implementar el concepto de \"un centro de datos \u2014 un sistema de almacenamiento\".<\/p>\n

\"Tendencias
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\nEl costo de almacenamiento de informaci\u00f3n ahora determina muchas decisiones arquitect\u00f3nicas. Y aunque se puede considerar como un aspecto central, hoy discutimos el almacenamiento \"en vivo\" con acceso activo, por lo que el rendimiento tambi\u00e9n debe tenerse en cuenta. Otra caracter\u00edstica importante de los sistemas distribuidos de pr\u00f3xima generaci\u00f3n es la unificaci\u00f3n. Nadie quiere tener m\u00faltiples sistemas dispares, gestionados desde diferentes consolas. Todas estas cualidades se han plasmado en la nueva serie de productos de Huawei. OceanStor Pacific<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Sistema de almacenamiento masivo de nueva generaci\u00f3n<\/h2>\n

\nOceanStor Pacific cumple con los requisitos de fiabilidad de \"seis nueves\" (99,9999%) y puede utilizarse para crear centros de datos de clase HyperMetro. Con una distancia entre dos centros de datos de hasta 100 km, los sistemas muestran una latencia adicional de 2 ms, lo que permite construir cualquier soluci\u00f3n de recuperaci\u00f3n ante desastres, incluidos servidores de mayor\u00eda.<\/p>\n

\"Tendencias
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\nLos productos de la nueva serie muestran versatilidad en protocolos. OceanStor 100D ya admite acceso de bloques, acceso a objetos y acceso Hadoop. Pronto tambi\u00e9n se implementar\u00e1 el acceso a archivos. No hay necesidad de almacenar m\u00faltiples copias de datos si se pueden proporcionar a trav\u00e9s de diferentes protocolos.<\/p>\n

\"Tendencias
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\nA primera vista, \u00bfqu\u00e9 relaci\u00f3n tiene el concepto de \"red sin p\u00e9rdidas\" con el almacenamiento? La cuesti\u00f3n es que los sistemas distribuidos de almacenamiento de datos se construyen sobre una red r\u00e1pida que admite los algoritmos y mecanismos correspondientes de RoCE. Adem\u00e1s, nuestra sistema de inteligencia artificial, soportada por nuestros conmutadores, ayuda a aumentar a\u00fan m\u00e1s la velocidad de la red y reducir la latencia. AI Fabric<\/a><\/noindex>. La mejora en el rendimiento del sistema de almacenamiento al activar AI Fabric puede alcanzar hasta un 20%.<\/p>\n

\"Tendencias
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\n\u00bfQu\u00e9 representa el nuevo nodo del sistema de almacenamiento distribuido OceanStor Pacific? La soluci\u00f3n en formato de 5U incluye 120 unidades de almacenamiento y puede reemplazar tres nodos cl\u00e1sicos, lo que proporciona m\u00e1s del doble de ahorro de espacio en el rack. Al eliminar el almacenamiento de copias, la eficiencia de los discos aumenta notablemente (hasta un +92%).<\/p>\n

Estamos acostumbrados a que un sistema de almacenamiento definido por software sea un programa especial instalado en un servidor cl\u00e1sico. Pero ahora, para alcanzar par\u00e1metros \u00f3ptimos, esta soluci\u00f3n arquitect\u00f3nica tambi\u00e9n requiere nodos especiales. Est\u00e1 compuesta por dos servidores basados en procesadores ARM, que gestionan un conjunto de unidades de almacenamiento de tres pulgadas.<\/p>\n

\"Tendencias
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\nEstos servidores son poco adecuados para soluciones hiperconvergentes. En primer lugar, hay muy pocas aplicaciones para ARM, y en segundo lugar, es dif\u00edcil mantener un equilibrio de carga. Proponemos pasar al almacenamiento separado: un cl\u00faster computacional, compuesto por servidores cl\u00e1sicos o servidores en bastidor, funciona de manera independiente, pero se conecta a los nodos de almacenamiento OceanStor Pacific, que tambi\u00e9n realizan sus tareas directas. Y esto resulta justificable.<\/p>\n

Por ejemplo, tomemos una soluci\u00f3n cl\u00e1sica para el almacenamiento de grandes datos con un sistema hiperconvergente que ocupa 15 racks de servidor. Si se distribuye la carga entre servidores computacionales separados y los nodos de almacenamiento OceanStor Pacific, separ\u00e1ndolos entre s\u00ed, \u00a1el n\u00famero de racks necesarios se reduce a la mitad! Esto reduce los costos de operaci\u00f3n del centro de datos y disminuye el costo total de propiedad. En un mundo donde el volumen de informaci\u00f3n almacenada crece un 30% al a\u00f1o, tales ventajas no deben desperdiciarse.<\/p>\n

***<\/h2>\n

\nPuede obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre las soluciones de Huawei y sus escenarios de aplicaci\u00f3n en nuestro el sitio web<\/a><\/noindex> o comunic\u00e1ndose directamente con los representantes de la empresa.
\n
Fuente: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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