मास स्टोरेज सिस्टम में उद्योग के रुझान

आज हम इस बारे में बात करेंगे कि दुनिया में डेटा को सबसे अच्छे तरीके से कैसे संग्रहीत किया जाए, जहां पांचवीं पीढ़ी के नेटवर्क, जीनोम स्कैनर और सेल्फ-ड्राइविंग कारें औद्योगिक क्रांति से पहले उत्पन्न संपूर्ण मानवता की तुलना में प्रति दिन अधिक डेटा का उत्पादन करती हैं।

हमारी दुनिया अधिक से अधिक जानकारी उत्पन्न कर रही है। इसका कुछ भाग क्षणभंगुर होता है और जितनी जल्दी एकत्र किया जाता है उतनी ही तेजी से नष्ट हो जाता है। दूसरे को लंबे समय तक संग्रहीत किया जाना चाहिए, और दूसरे को "सदियों तक" डिज़ाइन किया गया है - कम से कम हम वर्तमान से तो यही देखते हैं। सूचना प्रवाह डेटा केंद्रों में इतनी तेजी से जमा होता है कि कोई भी नया दृष्टिकोण, इस अंतहीन "मांग" को पूरा करने के लिए डिज़ाइन की गई कोई भी तकनीक जल्दी ही अप्रचलित हो जाती है।

वितरित भंडारण प्रणालियों के विकास के 40 वर्ष

जिस रूप में हम परिचित हैं, उसमें पहला नेटवर्क स्टोरेज 1980 के दशक में सामने आया था। आप में से कई लोगों का सामना एनएफएस (नेटवर्क फाइल सिस्टम), एएफएस (एंड्रयू फाइल सिस्टम) या कोडा से हुआ होगा। एक दशक बाद, फैशन और तकनीक बदल गई है, और वितरित फ़ाइल सिस्टम ने GPFS (जनरल पैरेलल फ़ाइल सिस्टम), CFS (क्लस्टर्ड फ़ाइल सिस्टम) और स्टोरनेक्स्ट पर आधारित क्लस्टर्ड स्टोरेज सिस्टम को रास्ता दे दिया है। शास्त्रीय वास्तुकला के ब्लॉक स्टोरेज को आधार के रूप में इस्तेमाल किया गया था, जिसके शीर्ष पर एक सॉफ्टवेयर परत का उपयोग करके एक एकल फ़ाइल सिस्टम बनाया गया था। ये और इसी तरह के समाधान अभी भी उपयोग किए जाते हैं, अपनी जगह बनाते हैं और काफी मांग में हैं।

सहस्राब्दी के मोड़ पर, वितरित भंडारण प्रतिमान कुछ हद तक बदल गया, और एसएन (शेयर्ड-नथिंग) आर्किटेक्चर वाले सिस्टम ने अग्रणी स्थान ले लिया। क्लस्टर स्टोरेज से व्यक्तिगत नोड्स पर स्टोरेज में संक्रमण हुआ है, जो एक नियम के रूप में, विश्वसनीय स्टोरेज प्रदान करने वाले सॉफ़्टवेयर वाले क्लासिक सर्वर थे; ऐसे सिद्धांतों पर, मान लीजिए, HDFS (Hadoop डिस्ट्रिब्यूटेड फ़ाइल सिस्टम) और GFS (ग्लोबल फ़ाइल सिस्टम) बनाए गए हैं।

2010 के दशक के करीब, वितरित भंडारण प्रणालियों में अंतर्निहित अवधारणाएं तेजी से पूर्ण वाणिज्यिक उत्पादों, जैसे वीएमवेयर वीएसएएन, डेल ईएमसी इसिलॉन और हमारे में प्रतिबिंबित होने लगीं। हुआवेई ओशनस्टोर. उल्लिखित प्लेटफार्मों के पीछे अब उत्साही लोगों का समुदाय नहीं है, बल्कि विशिष्ट विक्रेता हैं जो उत्पाद की कार्यक्षमता, समर्थन और सेवा के लिए जिम्मेदार हैं और इसके आगे के विकास की गारंटी देते हैं। ऐसे समाधान कई क्षेत्रों में सबसे अधिक मांग में हैं।

दूरसंचार ऑपरेटर

शायद वितरित भंडारण प्रणालियों के सबसे पुराने उपभोक्ताओं में से एक दूरसंचार ऑपरेटर हैं। आरेख दिखाता है कि अनुप्रयोगों के कौन से समूह बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। ओएसएस (ऑपरेशंस सपोर्ट सिस्टम), एमएसएस (मैनेजमेंट सपोर्ट सर्विसेज) और बीएसएस (बिजनेस सपोर्ट सिस्टम) ग्राहकों को सेवा, प्रदाता को वित्तीय रिपोर्टिंग और ऑपरेटर इंजीनियरों को परिचालन समर्थन प्रदान करने के लिए आवश्यक तीन पूरक सॉफ्टवेयर परतों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

अक्सर, इन परतों का डेटा एक-दूसरे के साथ भारी मात्रा में मिश्रित होता है, और अनावश्यक प्रतियों के संचय से बचने के लिए, वितरित भंडारण का उपयोग किया जाता है, जो ऑपरेटिंग नेटवर्क से आने वाली पूरी जानकारी को संग्रहीत करता है। भंडारणों को एक सामान्य पूल में संयोजित किया जाता है, जिस तक सभी सेवाओं तक पहुंच होती है।

हमारी गणना से पता चलता है कि क्लासिक स्टोरेज सिस्टम से ब्लॉक स्टोरेज सिस्टम में संक्रमण आपको केवल समर्पित हाई-एंड स्टोरेज सिस्टम को छोड़कर और पारंपरिक शास्त्रीय आर्किटेक्चर सर्वर (आमतौर पर x70) का उपयोग करके, विशेष के साथ मिलकर काम करके बजट का 86% तक बचाने की अनुमति देता है। सॉफ़्टवेयर। सेलुलर ऑपरेटरों ने बहुत पहले ही बड़ी मात्रा में ऐसे समाधान खरीदना शुरू कर दिया है। विशेष रूप से, रूसी ऑपरेटर छह साल से अधिक समय से हुआवेई के ऐसे उत्पादों का उपयोग कर रहे हैं।

हां, वितरित सिस्टम का उपयोग करके कई कार्य पूरे नहीं किए जा सकते। उदाहरण के लिए, बढ़ी हुई प्रदर्शन आवश्यकताओं या पुराने प्रोटोकॉल के साथ अनुकूलता के साथ। लेकिन ऑपरेटर द्वारा संसाधित डेटा का कम से कम 70% एक वितरित पूल में स्थित हो सकता है।

बैंकिंग क्षेत्र

किसी भी बैंक में प्रसंस्करण से लेकर स्वचालित बैंकिंग प्रणाली तक कई अलग-अलग आईटी प्रणालियाँ होती हैं। यह बुनियादी ढांचा भारी मात्रा में जानकारी के साथ भी काम करता है, जबकि अधिकांश कार्यों के लिए भंडारण प्रणालियों के बढ़े हुए प्रदर्शन और विश्वसनीयता की आवश्यकता नहीं होती है, उदाहरण के लिए, विकास, परीक्षण, कार्यालय प्रक्रियाओं का स्वचालन आदि। यहां, क्लासिक भंडारण प्रणालियों का उपयोग संभव है, लेकिन हर साल यह कम लाभदायक होता जा रहा है। इसके अलावा, इस मामले में भंडारण प्रणाली संसाधनों के उपयोग में कोई लचीलापन नहीं है, जिसके प्रदर्शन की गणना पीक लोड के आधार पर की जाती है।

वितरित भंडारण प्रणालियों का उपयोग करते समय, उनके नोड्स, जो वास्तव में सामान्य सर्वर होते हैं, को किसी भी समय परिवर्तित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, सर्वर फ़ार्म में और कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म के रूप में उपयोग किया जाता है।

डेटा लेक

ऊपर दिया गया चित्र विशिष्ट सेवा उपभोक्ताओं की सूची दिखाता है डेटा लेक. ये ई-सरकारी सेवाएँ (उदाहरण के लिए, "सरकारी सेवाएँ"), डिजिटलीकृत उद्यम, वित्तीय संस्थान आदि हो सकते हैं। इन सभी को बड़ी मात्रा में विविध जानकारी के साथ काम करने की आवश्यकता है।

ऐसी समस्याओं को हल करने के लिए क्लासिक स्टोरेज सिस्टम का उपयोग करना अप्रभावी है, क्योंकि इसके लिए ब्लॉक डेटाबेस तक उच्च-प्रदर्शन पहुंच और ऑब्जेक्ट के रूप में संग्रहीत स्कैन किए गए दस्तावेज़ों की लाइब्रेरी तक नियमित पहुंच दोनों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक वेब पोर्टल के माध्यम से ऑर्डर देने की प्रणाली को भी यहां लिंक किया जा सकता है। क्लासिक स्टोरेज प्लेटफॉर्म पर यह सब लागू करने के लिए, आपको विभिन्न कार्यों के लिए उपकरणों के एक बड़े सेट की आवश्यकता होगी। एक क्षैतिज सार्वभौमिक भंडारण प्रणाली पहले से सूचीबद्ध सभी कार्यों को अच्छी तरह से कवर कर सकती है: आपको बस इसमें विभिन्न भंडारण विशेषताओं के साथ कई पूल बनाने की आवश्यकता है।

नई जानकारी के जनक

दुनिया में संग्रहीत जानकारी की मात्रा प्रति वर्ष लगभग 30% बढ़ रही है। भंडारण विक्रेताओं के लिए यह अच्छी खबर है, लेकिन इस डेटा का मुख्य स्रोत क्या है और क्या होगा?

दस साल पहले, सोशल नेटवर्क ऐसे जनरेटर बन गए थे; इसके लिए बड़ी संख्या में नए एल्गोरिदम, हार्डवेयर समाधान आदि के निर्माण की आवश्यकता थी। अब स्टोरेज वॉल्यूम की वृद्धि के लिए तीन मुख्य ड्राइवर हैं। पहला है क्लाउड कंप्यूटिंग. वर्तमान में, लगभग 70% कंपनियाँ किसी न किसी रूप में क्लाउड सेवाओं का उपयोग करती हैं। ये इलेक्ट्रॉनिक मेल सिस्टम, बैकअप प्रतियां और अन्य वर्चुअलाइज्ड संस्थाएं हो सकती हैं।
दूसरा ड्राइवर पांचवीं पीढ़ी का नेटवर्क है। ये नई गति और नए डेटा ट्रांसफर वॉल्यूम हैं। हमारे पूर्वानुमानों के अनुसार, 5G को व्यापक रूप से अपनाने से फ्लैश मेमोरी कार्ड की मांग में गिरावट आएगी। फ़ोन में चाहे कितनी भी मेमोरी हो, वह ख़त्म हो ही जाती है, और यदि गैजेट में 100-मेगाबिट चैनल है, तो फ़ोटो को स्थानीय रूप से संग्रहीत करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

भंडारण प्रणालियों की मांग बढ़ने के कारणों के तीसरे समूह में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का तेजी से विकास, बड़े डेटा एनालिटिक्स में संक्रमण और हर संभव चीज़ के सार्वभौमिक स्वचालन की ओर रुझान शामिल है।

"नए ट्रैफ़िक" की एक विशेषता यह है संरचना का अभाव. हमें इस डेटा को किसी भी तरह से इसके प्रारूप को परिभाषित किए बिना संग्रहीत करने की आवश्यकता है। यह केवल बाद के पढ़ने के लिए आवश्यक है। उदाहरण के लिए, उपलब्ध ऋण राशि निर्धारित करने के लिए, एक बैंकिंग स्कोरिंग प्रणाली आपके द्वारा सामाजिक नेटवर्क पर पोस्ट की गई तस्वीरों को देखेगी, यह निर्धारित करेगी कि क्या आप अक्सर समुद्र और रेस्तरां में जाते हैं, और साथ ही आपके उपलब्ध चिकित्सा दस्तावेजों के उद्धरणों का अध्ययन करेगी। इसे. ये डेटा, एक ओर तो व्यापक हैं, लेकिन दूसरी ओर, इनमें एकरूपता का अभाव है।

असंरचित डेटा का महासागर

"नए डेटा" के उद्भव से क्या समस्याएँ उत्पन्न होती हैं? उनमें से पहला, निश्चित रूप से, सूचना की विशाल मात्रा और उसके भंडारण की अनुमानित अवधि है। एक आधुनिक चालक रहित स्वायत्त कार अकेले अपने सभी सेंसरों और तंत्रों से प्रतिदिन 60 टेराबाइट डेटा उत्पन्न करती है। नए आंदोलन एल्गोरिदम विकसित करने के लिए, इस जानकारी को उसी दिन संसाधित किया जाना चाहिए, अन्यथा यह जमा होना शुरू हो जाएगा। साथ ही, इसे बहुत लंबे समय - दशकों तक संग्रहीत किया जाना चाहिए। तभी भविष्य में बड़े विश्लेषणात्मक नमूनों के आधार पर निष्कर्ष निकालना संभव होगा।

आनुवंशिक अनुक्रमों को समझने के लिए एक उपकरण प्रति दिन लगभग 6 टीबी उत्पन्न करता है। और इसकी मदद से एकत्र किए गए डेटा का विलोपन बिल्कुल भी नहीं होता है, यानी काल्पनिक रूप से, इसे हमेशा के लिए संग्रहीत किया जाना चाहिए।

अंत में, वही पाँचवीं पीढ़ी के नेटवर्क। वास्तविक प्रेषित जानकारी के अलावा, ऐसा नेटवर्क स्वयं डेटा का एक विशाल जनरेटर है: गतिविधि लॉग, कॉल रिकॉर्ड, मशीन-टू-मशीन इंटरैक्शन के मध्यवर्ती परिणाम इत्यादि।

इन सबके लिए सूचना के भंडारण और प्रसंस्करण के लिए नए दृष्टिकोण और एल्गोरिदम के विकास की आवश्यकता है। और ऐसे दृष्टिकोण सामने आ रहे हैं।

नए युग की प्रौद्योगिकियाँ

सूचना भंडारण प्रणालियों के लिए नई आवश्यकताओं से निपटने के लिए डिज़ाइन किए गए समाधानों के तीन समूह हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरूआत, भंडारण मीडिया का तकनीकी विकास और सिस्टम वास्तुकला के क्षेत्र में नवाचार। आइए एआई से शुरुआत करें।

नए हुआवेई समाधानों में, स्टोरेज के स्तर पर ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जाता है, जो एक एआई प्रोसेसर से लैस है जो सिस्टम को स्वतंत्र रूप से अपनी स्थिति का विश्लेषण करने और विफलताओं की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। यदि स्टोरेज सिस्टम एक सर्विस क्लाउड से जुड़ा है जिसमें महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग क्षमताएं हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक जानकारी संसाधित करने और अपनी परिकल्पनाओं की सटीकता बढ़ाने में सक्षम होगी।

विफलताओं के अलावा, ऐसे एआई भविष्य के चरम भार और क्षमता समाप्त होने तक शेष समय की भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह आपको किसी भी अवांछनीय घटना घटित होने से पहले प्रदर्शन को अनुकूलित करने और सिस्टम को स्केल करने की अनुमति देता है।

अब भंडारण मीडिया के विकास के बारे में। पहली फ्लैश ड्राइव एसएलसी (सिंगल-लेवल सेल) तकनीक का उपयोग करके बनाई गई थी। इस पर आधारित उपकरण तेज़, विश्वसनीय, स्थिर थे, लेकिन उनकी क्षमता कम थी और वे बहुत महंगे थे। कुछ तकनीकी रियायतों के माध्यम से वॉल्यूम वृद्धि और कीमत में कमी हासिल की गई, जिसके कारण ड्राइव की गति, विश्वसनीयता और सेवा जीवन कम हो गया। फिर भी, इस प्रवृत्ति ने भंडारण प्रणालियों को प्रभावित नहीं किया, जो विभिन्न वास्तुशिल्प युक्तियों के कारण आम तौर पर अधिक उत्पादक और अधिक विश्वसनीय दोनों बन गईं।

लेकिन आपको ऑल-फ्लैश स्टोरेज सिस्टम की आवश्यकता क्यों पड़ी? क्या पहले से ही ऑपरेटिंग सिस्टम में पुराने एचडीडी को समान फॉर्म फैक्टर के नए एसएसडी के साथ बदलना पर्याप्त नहीं था? नई सॉलिड-स्टेट ड्राइव के सभी संसाधनों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए यह आवश्यक था, जो पुराने सिस्टम में असंभव था।

उदाहरण के लिए, हुआवेई ने इस समस्या को हल करने के लिए कई तकनीकें विकसित की हैं, जिनमें से एक है फ़्लैशलिंक, जिससे "डिस्क-नियंत्रक" इंटरैक्शन को यथासंभव अनुकूलित करना संभव हो गया।

बुद्धिमान पहचान ने डेटा को कई धाराओं में विघटित करना और कई अवांछनीय घटनाओं से निपटना संभव बना दिया, जैसे WA (प्रवर्धन लिखें)। उसी समय, विशेष रूप से नए पुनर्प्राप्ति एल्गोरिदम RAID 2.0+, पुनर्निर्माण की गति बढ़ा दी, जिससे इसका समय पूरी तरह से नगण्य हो गया।

विफलता, भीड़भाड़, कचरा संग्रहण - ये कारक भी अब नियंत्रकों में विशेष संशोधनों के कारण भंडारण प्रणाली के प्रदर्शन को प्रभावित नहीं करते हैं।

और ब्लॉक डेटा स्टोरेज भी मिलने की तैयारी कर रहे हैं NVMe. आइए याद रखें कि डेटा एक्सेस को व्यवस्थित करने की क्लासिक योजना इस तरह काम करती थी: प्रोसेसर पीसीआई एक्सप्रेस बस के माध्यम से RAID नियंत्रक तक पहुंचता था। बदले में, यह SCSI या SAS के माध्यम से यांत्रिक डिस्क के साथ इंटरैक्ट करता है। बैकएंड पर एनवीएमई के उपयोग ने पूरी प्रक्रिया को काफी तेज कर दिया, लेकिन इसमें एक खामी थी: मेमोरी तक सीधी पहुंच प्रदान करने के लिए ड्राइव को सीधे प्रोसेसर से कनेक्ट करना पड़ता था।

प्रौद्योगिकी विकास का अगला चरण जो हम अब देख रहे हैं वह एनवीएमई-ओएफ (एनवीएमई ओवर फैब्रिक्स) का उपयोग है। जहां तक ​​हुआवेई ब्लॉक प्रौद्योगिकियों का सवाल है, वे पहले से ही एफसी-एनवीएमई (फाइबर चैनल पर एनवीएमई) का समर्थन करते हैं, और एनवीएमई ओवर आरओसीई (आरडीएमए ओवर कन्वर्ज्ड ईथरनेट) रास्ते में है। परीक्षण मॉडल काफी कार्यात्मक हैं; उनकी आधिकारिक प्रस्तुति में कई महीने बाकी हैं। ध्यान दें कि यह सब वितरित सिस्टम में दिखाई देगा, जहां "दोषरहित ईथरनेट" की काफी मांग होगी।

वितरित भंडारण के संचालन को अनुकूलित करने का एक अतिरिक्त तरीका डेटा मिररिंग का पूर्ण परित्याग था। Huawei समाधान अब सामान्य RAID 1 की तरह n प्रतियों का उपयोग नहीं करते हैं, और पूरी तरह से स्विच हो जाते हैं EC (कोडिंग मिटाएँ)। एक विशेष गणितीय पैकेज एक निश्चित आवधिकता पर नियंत्रण ब्लॉकों की गणना करता है, जो आपको हानि के मामले में मध्यवर्ती डेटा को पुनर्स्थापित करने की अनुमति देता है।

डिडुप्लीकेशन और संपीड़न तंत्र अनिवार्य हो गए हैं। यदि क्लासिक स्टोरेज सिस्टम में हम नियंत्रकों में स्थापित प्रोसेसर की संख्या से सीमित हैं, तो वितरित क्षैतिज रूप से स्केलेबल स्टोरेज सिस्टम में, प्रत्येक नोड में आवश्यक सभी चीजें शामिल हैं: डिस्क, मेमोरी, प्रोसेसर और इंटरकनेक्ट। ये संसाधन यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त हैं कि डिडुप्लीकेशन और कम्प्रेशन का प्रदर्शन पर न्यूनतम प्रभाव पड़े।

और हार्डवेयर अनुकूलन विधियों के बारे में। यहां अतिरिक्त समर्पित चिप्स (या प्रोसेसर में ही समर्पित ब्लॉक) की मदद से केंद्रीय प्रोसेसर पर लोड को कम करना संभव था, जो एक भूमिका निभाते हैं पंजा (टीसीपी/आईपी ऑफलोड इंजन) या ईसी, डिडुप्लीकेशन और कम्प्रेशन के गणितीय कार्य करना।

डेटा भंडारण के नए दृष्टिकोण एक अलग (वितरित) वास्तुकला में सन्निहित हैं। केंद्रीकृत भंडारण प्रणालियों में एक सर्वर फ़ैक्टरी फ़ाइबर चैनल के माध्यम से जुड़ी होती है सैन बहुत सारी सारणियों के साथ। इस दृष्टिकोण के नुकसान स्केलिंग और सेवा के गारंटीकृत स्तर (प्रदर्शन या विलंबता के संदर्भ में) सुनिश्चित करने में कठिनाई हैं। हाइपरकन्वर्ज्ड सिस्टम जानकारी संग्रहीत करने और संसाधित करने दोनों के लिए समान होस्ट का उपयोग करते हैं। यह स्केलिंग के लिए वस्तुतः असीमित गुंजाइश देता है, लेकिन डेटा अखंडता बनाए रखने के लिए उच्च लागत की आवश्यकता होती है।

उपरोक्त दोनों के विपरीत, एक अलग-अलग वास्तुकला का तात्पर्य है सिस्टम को एक कंप्यूटिंग फैब्रिक और एक क्षैतिज भंडारण प्रणाली में विभाजित करना. यह दोनों आर्किटेक्चर के लाभ प्रदान करता है और केवल उस तत्व की लगभग असीमित स्केलिंग की अनुमति देता है जिसमें प्रदर्शन की कमी है।

एकीकरण से अभिसरण तक

एक क्लासिक कार्य, जिसकी प्रासंगिकता केवल पिछले 15 वर्षों में बढ़ी है, एक साथ ब्लॉक स्टोरेज, फ़ाइल एक्सेस, ऑब्जेक्ट्स तक पहुंच, बड़े डेटा फ़ार्म का संचालन आदि प्रदान करने की आवश्यकता है। सोने पर सुहागा भी हो सकता है उदाहरण के लिए, चुंबकीय टेप पर एक बैकअप सिस्टम हो।

प्रथम चरण में केवल इन सेवाओं के प्रबंधन को एकीकृत किया जा सका। विषम डेटा भंडारण प्रणालियाँ कुछ विशेष सॉफ़्टवेयर से जुड़ी हुई थीं, जिसके माध्यम से व्यवस्थापक उपलब्ध पूल से संसाधनों को वितरित करता था। लेकिन चूंकि इन पूलों में अलग-अलग हार्डवेयर थे, इसलिए उनके बीच लोड माइग्रेशन असंभव था। एकीकरण के उच्च स्तर पर, एकत्रीकरण गेटवे स्तर पर हुआ। यदि फ़ाइल साझाकरण उपलब्ध होता, तो इसे विभिन्न प्रोटोकॉल के माध्यम से परोसा जा सकता था।

वर्तमान में हमारे पास उपलब्ध सबसे उन्नत अभिसरण विधि में एक सार्वभौमिक संकर प्रणाली का निर्माण शामिल है। बिलकुल वही जो हमारा बनना चाहिए ओशनस्टोर 100डी. यूनिवर्सल एक्सेस समान हार्डवेयर संसाधनों का उपयोग करता है, तार्किक रूप से विभिन्न पूलों में विभाजित होता है, लेकिन लोड माइग्रेशन की अनुमति देता है। यह सब एक ही प्रबंधन कंसोल के माध्यम से किया जा सकता है। इस तरह, हम "एक डेटा सेंटर - एक स्टोरेज सिस्टम" की अवधारणा को लागू करने में सक्षम हुए।

जानकारी संग्रहीत करने की लागत अब कई वास्तुशिल्प निर्णय निर्धारित करती है। और यद्यपि इसे सुरक्षित रूप से सबसे आगे रखा जा सकता है, आज हम सक्रिय पहुंच के साथ "लाइव" स्टोरेज पर चर्चा कर रहे हैं, इसलिए प्रदर्शन को भी ध्यान में रखा जाना चाहिए। अगली पीढ़ी की वितरित प्रणालियों की एक अन्य महत्वपूर्ण संपत्ति एकीकरण है। आख़िरकार, कोई भी नहीं चाहता कि कई अलग-अलग सिस्टम अलग-अलग कंसोल से नियंत्रित हों। ये सभी गुण Huawei उत्पादों की नई श्रृंखला में सन्निहित हैं ओशनस्टोर पैसिफिक.

नई पीढ़ी की सामूहिक भंडारण प्रणाली

ओशनस्टोर पैसिफिक छह-नौ विश्वसनीयता आवश्यकताओं (99,9999%) को पूरा करता है और इसका उपयोग हाइपरमेट्रो क्लास डेटा सेंटर बनाने के लिए किया जा सकता है। 100 किमी तक के दो डेटा केंद्रों के बीच की दूरी के साथ, सिस्टम 2 एमएस की अतिरिक्त विलंबता प्रदर्शित करता है, जिससे कोरम सर्वर सहित किसी भी आपदा-प्रतिरोधी समाधान को उनके आधार पर बनाना संभव हो जाता है।

नई श्रृंखला के उत्पाद प्रोटोकॉल बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करते हैं। पहले से ही, OceanStor 100D ब्लॉक एक्सेस, ऑब्जेक्ट एक्सेस और Hadoop एक्सेस का समर्थन करता है। निकट भविष्य में फ़ाइल एक्सेस भी लागू किया जाएगा। यदि डेटा को विभिन्न प्रोटोकॉल के माध्यम से जारी किया जा सकता है तो डेटा की कई प्रतियों को संग्रहीत करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

ऐसा प्रतीत होता है, "दोषरहित नेटवर्क" की अवधारणा का भंडारण प्रणालियों से क्या लेना-देना है? तथ्य यह है कि वितरित डेटा भंडारण प्रणालियाँ एक तेज़ नेटवर्क के आधार पर बनाई जाती हैं जो उपयुक्त एल्गोरिदम और RoCE तंत्र का समर्थन करती हैं। हमारे स्विचों द्वारा समर्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली नेटवर्क की गति को और बढ़ाने और विलंबता को कम करने में मदद करती है। एआई फैब्रिक. एआई फैब्रिक को सक्रिय करने पर भंडारण प्रदर्शन में लाभ 20% तक पहुंच सकता है।

नया ओशनस्टोर पैसिफिक वितरित भंडारण नोड क्या है? 5यू फॉर्म फैक्टर समाधान में 120 ड्राइव शामिल हैं और यह तीन क्लासिक नोड्स को प्रतिस्थापित कर सकता है, जो रैक स्पेस में दोगुनी से अधिक बचत प्रदान करता है। प्रतियां संग्रहीत न करने से, ड्राइव की दक्षता काफी बढ़ जाती है (+92% तक)।

हम इस तथ्य के आदी हैं कि सॉफ़्टवेयर-परिभाषित स्टोरेज एक क्लासिक सर्वर पर स्थापित विशेष सॉफ़्टवेयर है। लेकिन अब, इष्टतम मापदंडों को प्राप्त करने के लिए, इस वास्तुशिल्प समाधान को विशेष नोड्स की भी आवश्यकता होती है। इसमें एआरएम प्रोसेसर पर आधारित दो सर्वर होते हैं जो तीन-इंच ड्राइव की एक श्रृंखला का प्रबंधन करते हैं।

ये सर्वर हाइपरकन्वर्ज्ड समाधानों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। सबसे पहले, एआरएम के लिए काफी कुछ अनुप्रयोग हैं, और दूसरी बात, लोड संतुलन बनाए रखना मुश्किल है। हम अलग भंडारण की ओर बढ़ने का प्रस्ताव करते हैं: एक कंप्यूटिंग क्लस्टर, जो क्लासिक या रैक सर्वर द्वारा दर्शाया जाता है, अलग से संचालित होता है, लेकिन ओशनस्टोर पैसिफिक स्टोरेज नोड्स से जुड़ा होता है, जो अपने प्रत्यक्ष कार्य भी करते हैं। और यह स्वयं को उचित ठहराता है।

उदाहरण के तौर पर, आइए हाइपरकन्वर्ज्ड सिस्टम के साथ एक क्लासिक बड़े डेटा स्टोरेज समाधान लें जो 15 सर्वर रैक पर कब्जा कर लेता है। यदि आप लोड को अलग-अलग कंप्यूटिंग सर्वर और ओशनस्टोर पैसिफिक स्टोरेज नोड्स के बीच वितरित करते हैं, तो उन्हें एक दूसरे से अलग करते हुए, आवश्यक रैक की संख्या आधी हो जाएगी! इससे डेटा सेंटर परिचालन लागत कम हो जाती है और स्वामित्व की कुल लागत कम हो जाती है। ऐसी दुनिया में जहां संग्रहीत जानकारी की मात्रा प्रति वर्ष 30% बढ़ रही है, ऐसे फायदे इधर-उधर नहीं फेंके जाते।

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स्रोत: www.habr.com