Այսօր մենք կխոսենք այն մասին, թե ինչպես կարելի է լավագույնս պահպանել տվյալները մի աշխարհում, որտեղ հինգերորդ սերնդի ցանցերը, գենոմի սկաներները և ինքնակառավարվող մեքենաներն օրական ավելի շատ տվյալներ են արտադրում, քան ամբողջ մարդկությունը ստեղծվել է մինչև արդյունաբերական հեղափոխությունը:
Մեր աշխարհը ավելի ու ավելի շատ տեղեկատվություն է ստեղծում: Դրա մի մասը անցողիկ է և կորչում է նույնքան արագ, որքան հավաքվում է: Մեկը պետք է ավելի երկար պահվի, իսկ մյուսը նույնիսկ նախագծված է «դարերի համար», համենայնդեպս դա այն է, ինչ մենք տեսնում ենք ներկայից: Տեղեկատվական հոսքերը տվյալների կենտրոններում տեղավորվում են այնպիսի արագությամբ, որ ցանկացած նոր մոտեցում, ցանկացած տեխնոլոգիա, որը նախատեսված է բավարարելու այս անսահման «պահանջարկը» արագորեն հնանում է:
Բաշխված պահեստավորման համակարգերի զարգացման 40 տարի
Առաջին ցանցային պահեստը մեզ ծանոթ տեսքով հայտնվել է 1980-ականներին: Ձեզանից շատերը հանդիպել են NFS (Ցանցային ֆայլային համակարգ), AFS (Andrew File System) կամ Coda: Մեկ տասնամյակ անց նորաձևությունն ու տեխնոլոգիաները փոխվեցին, և բաշխված ֆայլային համակարգերը իրենց տեղը զիջեցին GPFS-ի (General Parallel File System), CFS-ի (Clustered File Systems) և StorNext-ի վրա հիմնված կլաստերային պահպանման համակարգերին: Որպես հիմք օգտագործվել է դասական ճարտարապետության բլոկների պահպանումը, որի վրա ստեղծվել է մեկ ֆայլային համակարգ՝ օգտագործելով ծրագրային շերտ: Այս և նմանատիպ լուծումները դեռ օգտագործվում են, զբաղեցնում են իրենց տեղը և բավականին պահանջված են։
Հազարամյակի վերջում բաշխված պահեստավորման պարադիգմը որոշ չափով փոխվեց, և SN (Shared-Nothing) ճարտարապետությամբ համակարգերը գրավեցին առաջատար դիրքերը: Կլաստերային պահեստավորումից անցում է կատարվել առանձին հանգույցների պահեստավորման, որոնք, որպես կանոն, դասական սերվերներ էին հուսալի պահեստավորում ապահովող ծրագրային ապահովմամբ. Նման սկզբունքներով, ասենք, կառուցված են HDFS (Hadoop Distributed File System) և GFS (Global File System):
Ավելի մոտ 2010-ականներին, բաշխված պահեստավորման համակարգերի հիմքում ընկած գաղափարներն ավելի ու ավելի սկսեցին արտացոլվել լիարժեք առևտրային արտադրանքներում, ինչպիսիք են VMware vSAN-ը, Dell EMC Isilon-ը և մեր . Նշված հարթակների հետևում այլևս կա ոչ թե էնտուզիաստների համայնք, այլ կոնկրետ վաճառողներ, որոնք պատասխանատու են արտադրանքի ֆունկցիոնալության, աջակցության և սպասարկման համար և երաշխավորում են դրա հետագա զարգացումը։ Նման լուծումներն առավել պահանջված են մի քանի ոլորտներում։
Հեռահաղորդակցության օպերատորներ
Թերևս բաշխված պահեստավորման համակարգերի ամենահին սպառողներից մեկը հեռահաղորդակցության օպերատորներն են: Դիագրամը ցույց է տալիս, թե հավելվածների որ խմբերն են արտադրում տվյալների մեծ մասը: OSS (Օպերացիաների Աջակցման Համակարգեր), MSS (Կառավարման Աջակցման Ծառայություններ) և BSS (Բիզնեսի Աջակցման Համակարգեր) ներկայացնում են երեք լրացուցիչ ծրագրային շերտեր, որոնք անհրաժեշտ են բաժանորդներին ծառայություններ մատուցելու, մատակարարին ֆինանսական հաշվետվություններ տրամադրելու և օպերատորի ինժեներներին գործառնական աջակցություն ցուցաբերելու համար:
Հաճախ այդ շերտերի տվյալները խիստ խառնվում են միմյանց հետ, և ավելորդ պատճենների կուտակումից խուսափելու համար օգտագործվում է բաշխված պահեստավորում, որը կուտակում է գործող ցանցից ստացվող տեղեկատվության ողջ ծավալը։ Պահեստները միավորված են ընդհանուր լողավազանի մեջ, որտեղ հասանելի են բոլոր ծառայությունները:
Մեր հաշվարկները ցույց են տալիս, որ դասական պահեստավորման համակարգերից անցումը արգելափակման համակարգերին թույլ է տալիս խնայել բյուջեի մինչև 70%-ը՝ հրաժարվելով հատուկ hi-end պահեստավորման համակարգերից և օգտագործելով սովորական դասական ճարտարապետության սերվերներ (սովորաբար x86)՝ աշխատելով մասնագիտացվածների հետ համատեղ: ծրագրային ապահովում։ Բջջային կապի օպերատորները վաղուց սկսել են մեծ քանակությամբ նման լուծումներ գնել: Մասնավորապես, ռուսական օպերատորները Huawei-ի նման արտադրանքն օգտագործում են ավելի քան վեց տարի։
Այո, մի շարք առաջադրանքներ չեն կարող կատարվել բաշխված համակարգերի միջոցով: Օրինակ, կատարողականի բարձրացված պահանջներով կամ ավելի հին արձանագրությունների հետ համատեղելիությամբ: Բայց օպերատորի կողմից մշակված տվյալների առնվազն 70%-ը կարող է տեղակայվել բաշխված լողավազանում:
Բանկային ոլորտ
Ցանկացած բանկում կան բազմաթիվ տարբեր ՏՏ համակարգեր՝ սկսած պրոցեսինգից մինչև բանկային ավտոմատացված համակարգով: Այս ենթակառուցվածքը նույնպես աշխատում է հսկայական քանակությամբ տեղեկատվության հետ, մինչդեռ առաջադրանքների մեծ մասը չի պահանջում պահեստավորման համակարգերի արդյունավետության և հուսալիության բարձրացում, օրինակ՝ մշակում, փորձարկում, գրասենյակային գործընթացների ավտոմատացում և այլն։ Այստեղ հնարավոր է դասական պահեստավորման համակարգերի օգտագործումը։ բայց տարեցտարի դա ավելի ու ավելի քիչ եկամտաբեր է լինում։ Բացի այդ, այս դեպքում չկա ճկունություն պահեստավորման համակարգի ռեսուրսների օգտագործման հարցում, որոնց կատարողականը հաշվարկվում է գագաթնակետային բեռի հիման վրա:
Բաշխված պահեստավորման համակարգեր օգտագործելիս դրանց հանգույցները, որոնք իրականում սովորական սերվերներ են, կարող են ցանկացած պահի վերածվել, օրինակ, սերվերային ֆերմայի և օգտագործվել որպես հաշվողական հարթակ:
Տվյալների լճեր
Վերևի դիագրամը ցույց է տալիս տիպիկ ծառայության սպառողների ցուցակը . Դրանք կարող են լինել էլեկտրոնային կառավարման ծառայություններ (օրինակ՝ «Կառավարության ծառայություններ»), թվայնացված ձեռնարկություններ, ֆինանսական հաստատություններ և այլն: Նրանք բոլորը պետք է աշխատեն մեծ ծավալի տարասեռ տեղեկատվության հետ:
Նման խնդիրների լուծման համար դասական պահեստավորման համակարգերի օգտագործումն անարդյունավետ է, քանի որ պահանջում է տվյալների բազաների արգելափակման բարձր արդյունավետության հասանելիություն և որպես օբյեկտ պահվող սկանավորված փաստաթղթերի գրադարաններ կանոնավոր մուտք: Օրինակ, վեբ պորտալի միջոցով պատվիրման համակարգը նույնպես կարող է կապված լինել այստեղ: Այս ամենը դասական պահեստային հարթակում իրականացնելու համար ձեզ անհրաժեշտ կլինի սարքավորումների մեծ հավաքածու տարբեր խնդիրների համար: Հորիզոնական ունիվերսալ պահեստավորման համակարգը կարող է լավ ծածկել նախկինում թվարկված բոլոր առաջադրանքները. պարզապես անհրաժեշտ է ստեղծել մի քանի լողավազաններ՝ պահեստավորման տարբեր բնութագրերով:
Նոր տեղեկատվության գեներատորներ
Աշխարհում պահվող տեղեկատվության ծավալը տարեկան աճում է մոտ 30%-ով։ Սա լավ նորություն է պահեստավորման վաճառողների համար, բայց ո՞րն է և ո՞րն է լինելու այս տվյալների հիմնական աղբյուրը:
Տասը տարի առաջ սոցիալական ցանցերը դարձան այդպիսի գեներատորներ, ինչը պահանջում էր մեծ թվով նոր ալգորիթմների, ապարատային լուծումների ստեղծում և այլն։ Այժմ պահեստավորման ծավալների աճի երեք հիմնական շարժիչ ուժ կա։ Առաջինը ամպային հաշվարկն է: Ներկայումս ընկերությունների մոտավորապես 70%-ն այս կամ այն կերպ օգտվում է ամպային ծառայություններից։ Դրանք կարող են լինել էլեկտրոնային փոստի համակարգեր, պահուստային պատճեններ և այլ վիրտուալացված սուբյեկտներ:
Երկրորդ դրայվերը հինգերորդ սերնդի ցանցերն են: Սրանք նոր արագություններ են և տվյալների փոխանցման նոր ծավալներ: Մեր կանխատեսումների համաձայն՝ 5G-ի համատարած ընդունումը կհանգեցնի ֆլեշ հիշողության քարտերի պահանջարկի անկմանը։ Հեռախոսում որքան էլ հիշողություն կա, այն միեւնույն է վերջանում է, իսկ եթե գաջեթը 100 մեգաբիթանոց ալիք ունի, լուսանկարները տեղում պահելու կարիք չկա։
Պատճառների երրորդ խումբը, թե ինչու է մեծանում պահեստավորման համակարգերի պահանջարկը, ներառում է արհեստական ինտելեկտի արագ զարգացումը, մեծ տվյալների վերլուծության անցումը և հնարավոր ամեն ինչի համընդհանուր ավտոմատացման միտումը:
«Նոր տրաֆիկի» առանձնահատկությունն այն է . Մենք պետք է պահենք այս տվյալները՝ առանց որևէ կերպ դրա ձևաչափը սահմանելու։ Այն պահանջվում է միայն հետագա ընթերցման համար: Օրինակ՝ վարկի հասանելի գումարը որոշելու համար բանկային գնահատման համակարգը կդիտի ձեր հրապարակած լուսանկարները սոցիալական ցանցերում, կորոշի, արդյոք հաճախ եք ծով և ռեստորաններում, և միևնույն ժամանակ կուսումնասիրի ձեր հասանելի բժշկական փաստաթղթերից քաղվածքները։ դրան։ Այս տվյալները մի կողմից համապարփակ են, բայց մյուս կողմից՝ բացակայում են միատարրությունից։
Չկառուցված տվյալների օվկիանոս
Ի՞նչ խնդիրներ է առաջացնում «նոր տվյալների» ի հայտ գալը: Դրանցից առաջինը, իհարկե, տեղեկատվության մեծ ծավալն է և դրա պահպանման գնահատված ժամկետը։ Ժամանակակից առանց վարորդի ինքնավար մեքենան ամեն օր արտադրում է մինչև 60 տերաբայթ տվյալներ իր բոլոր սենսորներից և մեխանիզմներից: Շարժման նոր ալգորիթմներ մշակելու համար այս տեղեկատվությունը պետք է մշակվի նույն օրվա ընթացքում, հակառակ դեպքում այն կսկսի կուտակվել։ Միևնույն ժամանակ, այն պետք է պահպանվի շատ երկար ժամանակ՝ տասնամյակներ։ Միայն դրանից հետո ապագայում հնարավոր կլինի մեծ վերլուծական նմուշների հիման վրա եզրակացություններ անել։
Գենետիկական հաջորդականությունների վերծանման մեկ սարքը օրական արտադրում է մոտ 6 ՏԲ: Իսկ դրա օգնությամբ հավաքագրված տվյալները բոլորովին էլ ջնջում չեն ենթադրում, այսինքն՝ հիպոթետիկորեն դրանք պետք է ընդմիշտ պահպանվեն։
Վերջապես, նույն հինգերորդ սերնդի ցանցերը։ Ի հավելումն իրական փոխանցվող տեղեկատվության, նման ցանցն ինքնին տվյալների հսկայական գեներատոր է.
Այս ամենը պահանջում է տեղեկատվության պահպանման և մշակման նոր մոտեցումների և ալգորիթմների մշակում: Եվ նման մոտեցումներ են ի հայտ գալիս։
Նոր դարաշրջանի տեխնոլոգիաներ
Գոյություն ունեն լուծումների երեք խումբ, որոնք նախատեսված են տեղեկատվության պահպանման համակարգերի նոր պահանջներին համապատասխանելու համար՝ արհեստական ինտելեկտի ներդրում, պահեստավորման միջոցների տեխնիկական էվոլյուցիա և համակարգի ճարտարապետության ոլորտում նորարարություններ: Սկսենք AI-ից:
Huawei-ի նոր լուծումներում արհեստական ինտելեկտն օգտագործվում է հենց պահեստի մակարդակում, որը հագեցած է AI պրոցեսորով, որը թույլ է տալիս համակարգին ինքնուրույն վերլուծել իր վիճակը և կանխատեսել խափանումները։ Եթե պահեստավորման համակարգը միացված է սպասարկման ամպին, որն ունի զգալի հաշվողական հնարավորություններ, արհեստական ինտելեկտը կկարողանա մշակել ավելի շատ տեղեկատվություն և բարձրացնել իր վարկածների ճշգրտությունը։
Ի հավելումն խափանումների, նման AI-ն կարող է կանխատեսել ապագա գագաթնակետային բեռը և մինչև տարողունակության սպառումը մնացած ժամանակը: Սա թույլ է տալիս օպտիմիզացնել աշխատանքը և մասշտաբավորել համակարգը՝ նախքան անցանկալի իրադարձությունների առաջացումը:
Այժմ պահեստավորման կրիչների էվոլյուցիայի մասին: Առաջին ֆլեշ կրիչները պատրաստվել են SLC (Single-Level Cell) տեխնոլոգիայով։ Դրա վրա հիմնված սարքերն արագ էին, հուսալի, կայուն, բայց ունեին փոքր հզորություն և շատ թանկ էին։ Ծավալի աճը և գների նվազումը ձեռք են բերվել որոշակի տեխնիկական զիջումների միջոցով, ինչի շնորհիվ կրճատվել են կրիչների արագությունը, հուսալիությունը և ծառայության ժամկետը: Այնուամենայնիվ, միտումը չի ազդել բուն պահեստավորման համակարգերի վրա, որոնք, տարբեր ճարտարապետական հնարքների շնորհիվ, ընդհանուր առմամբ դարձել են և՛ ավելի արդյունավետ, և՛ ավելի հուսալի:
Բայց ինչո՞ւ էին Ձեզ անհրաժեշտ All-Flash պահեստավորման համակարգերը: Բավական չէ՞ր պարզապես հին HDD-ները փոխարինել արդեն գործող համակարգում նույն ձևի նոր SSD-ներով: Սա պահանջվում էր նոր պինդ վիճակում գտնվող կրիչների բոլոր ռեսուրսներն արդյունավետ օգտագործելու համար, ինչը պարզապես անհնար էր հին համակարգերում:
Huawei-ն, օրինակ, այս խնդիրը լուծելու համար մշակել է մի շարք տեխնոլոգիաներ, որոնցից մեկն այն է , ինչը հնարավորություն է տվել հնարավորինս օպտիմալացնել «սկավառակ-կառավարիչ» փոխազդեցությունները։
Խելացի նույնականացումը հնարավորություն է տվել տվյալները տարրալուծել մի քանի հոսքերի և հաղթահարել մի շարք անցանկալի երևույթներ, ինչպիսիք են. (գրել ուժեղացում): Միաժամանակ վերականգնման նոր ալգորիթմներ, մասնավորապես , մեծացրել է վերակառուցման արագությունը՝ դրա ժամանակը հասցնելով բոլորովին աննշան գումարների։
Խափանում, գերբնակեցում, աղբահանություն. այս գործոնները նույնպես այլևս չեն ազդում պահեստավորման համակարգի աշխատանքի վրա՝ կարգավորիչների հատուկ փոփոխությունների շնորհիվ:
Եվ բլոկ տվյալների պահեստները նույնպես պատրաստվում են հանդիպել . Հիշեցնենք, որ տվյալների հասանելիության կազմակերպման դասական սխեման գործել է այսպես. պրոցեսորը մուտք է գործել RAID վերահսկիչ PCI Express ավտոբուսի միջոցով: Դա, իր հերթին, փոխազդեց մեխանիկական սկավառակների հետ SCSI կամ SAS-ի միջոցով: Backend-ում NVMe-ի օգտագործումը զգալիորեն արագացրեց ողջ գործընթացը, բայց այն ուներ մեկ թերություն՝ կրիչներն ուղղակիորեն պետք է միացված լինեին պրոցեսորին՝ նրան հիշողության անմիջական մուտք ապահովելու համար:
Տեխնոլոգիաների զարգացման հաջորդ փուլը, որը մենք տեսնում ենք հիմա, NVMe-oF-ի (NVMe over Fabrics) օգտագործումն է: Ինչ վերաբերում է Huawei-ի բլոկ տեխնոլոգիաներին, ապա դրանք արդեն աջակցում են FC-NVMe-ին (NVMe օպտիկամանրաթելային ալիքով), իսկ NVMe-ն՝ RoCE-ի միջոցով (RDMA՝ Converged Ethernet-ի միջոցով): Թեստային մոդելները բավականին ֆունկցիոնալ են, դրանց պաշտոնական ներկայացմանը մի քանի ամիս է մնացել։ Նշենք, որ այս ամենը կհայտնվի բաշխված համակարգերում, որտեղ «անկորուստ Ethernet»-ը մեծ պահանջարկ կունենա։
Բաշխված պահեստավորման օպտիմիզացման լրացուցիչ միջոց էր տվյալների արտացոլման ամբողջական հրաժարումը: Huawei լուծումներն այլևս չեն օգտագործում n օրինակ, ինչպես սովորական RAID 1-ում, և ամբողջությամբ անցնում են (Ջնջել կոդավորումը): Հատուկ մաթեմատիկական փաթեթը որոշակի պարբերականությամբ հաշվարկում է կառավարման բլոկները, որոնք թույլ են տալիս վերականգնել միջանկյալ տվյալները կորստի դեպքում։
Կրկնօրինակման և սեղմման մեխանիզմները դառնում են պարտադիր: Եթե դասական պահեստավորման համակարգերում մենք սահմանափակվում ենք կարգավորիչներում տեղադրված պրոցեսորների քանակով, ապա բաշխված հորիզոնական մասշտաբավոր պահեստավորման համակարգերում յուրաքանչյուր հանգույց պարունակում է անհրաժեշտ ամեն ինչ՝ սկավառակներ, հիշողություն, պրոցեսորներ և փոխկապակցվածություն: Այս ռեսուրսները բավարար են ապահովելու համար, որ կրկնօրինակումը և սեղմումը նվազագույն ազդեցություն ունենան կատարողականի վրա:
Իսկ ապարատային օպտիմալացման մեթոդների մասին։ Այստեղ հնարավոր եղավ նվազեցնել կենտրոնական պրոցեսորների ծանրաբեռնվածությունը լրացուցիչ հատուկ չիպերի օգնությամբ (կամ հատուկ բլոկներ հենց պրոցեսորում), որոնք դեր են խաղում (TCP/IP Offload Engine) կամ ստանձնելով EC-ի, կրկնօրինակման և սեղմման մաթեմատիկական առաջադրանքները:
Տվյալների պահպանման նոր մոտեցումները մարմնավորված են տարանջատված (բաշխված) ճարտարապետության մեջ: Կենտրոնացված պահեստավորման համակարգերն ունեն սերվերի գործարան, որը միացված է Fiber Channel-ի միջոցով շատ զանգվածներով։ Այս մոտեցման թերությունները մասշտաբի մեծացման և սպասարկման երաշխավորված մակարդակի ապահովման դժվարությունն են (կատարման կամ հետաձգման առումով): Հիպերկոնվերգացված համակարգերն օգտագործում են նույն հոսթները ինչպես տեղեկատվության պահպանման, այնպես էլ մշակման համար: Սա գրեթե անսահմանափակ հնարավորություն է տալիս մասշտաբավորման համար, բայց ենթադրում է մեծ ծախսեր տվյալների ամբողջականության պահպանման համար:
Ի տարբերություն վերը նշված երկուսի, ենթադրում է տարանջատված ճարտարապետություն համակարգը բաժանելով հաշվողական գործվածքի և հորիզոնական պահեստավորման համակարգի. Սա ապահովում է երկու ճարտարապետության առավելությունները և թույլ է տալիս գրեթե անսահմանափակ մասշտաբավորում միայն այն տարրի համար, որը չունի կատարողականություն:
Ինտեգրումից մինչև կոնվերգենցիա
Դասական խնդիր, որի արդիականությունն աճել է միայն վերջին 15 տարիների ընթացքում, անհրաժեշտ է միաժամանակ ապահովել բլոկների պահեստավորում, ֆայլերի հասանելիություն, հասանելիություն դեպի օբյեկտներ, տվյալների մեծ ֆերմայի գործարկում և այլն։ լինի, օրինակ, պահեստային համակարգ մագնիսական ժապավենի վրա:
Առաջին փուլում հնարավոր եղավ միավորել միայն այդ ծառայությունների ղեկավարությունը։ Տարասեռ տվյալների պահպանման համակարգերը միացված էին որոշ մասնագիտացված ծրագրերի, որոնց միջոցով ադմինիստրատորը բաշխում էր ռեսուրսները հասանելի լողավազաններից: Բայց քանի որ այս լողավազաններն ունեին տարբեր սարքավորումներ, բեռների տեղափոխումը նրանց միջև անհնար էր: Ինտեգրման ավելի բարձր մակարդակում ագրեգացումը տեղի է ունեցել դարպասի մակարդակում: Եթե ֆայլերի փոխանակումը հասանելի լիներ, այն կարող էր սպասարկվել տարբեր արձանագրությունների միջոցով:
Ներկայումս մեզ հասանելի ամենաառաջադեմ կոնվերգենցիայի մեթոդը ներառում է ունիվերսալ հիբրիդային համակարգի ստեղծումը: Հենց այն, ինչ մերը պետք է դառնա . Համընդհանուր հասանելիությունը օգտագործում է նույն ապարատային ռեսուրսները, որոնք տրամաբանորեն բաժանված են տարբեր լողավազանների, բայց թույլ են տալիս բեռների տեղափոխում: Այս ամենը կարելի է անել մեկ կառավարման վահանակի միջոցով: Այս կերպ մենք կարողացանք իրականացնել «մեկ տվյալների կենտրոն՝ մեկ պահեստավորման համակարգ» հայեցակարգը։
Տեղեկությունների պահպանման ծախսերն այժմ որոշում են բազմաթիվ ճարտարապետական որոշումներ: Եվ չնայած այն կարող է ապահով կերպով դրվել առաջին պլանում, այսօր մենք քննարկում ենք «կենդանի» պահեստավորումը ակտիվ հասանելիությամբ, ուստի պետք է նաև հաշվի առնել կատարողականը: Հաջորդ սերնդի բաշխված համակարգերի մեկ այլ կարևոր հատկություն միավորումն է: Ի վերջո, ոչ ոք չի ցանկանում ունենալ տարբեր կոնսուլներից կառավարվող մի քանի տարբեր համակարգեր: Այս բոլոր որակները մարմնավորված են Huawei-ի արտադրանքի նոր շարքում .
Նոր սերնդի զանգվածային պահեստավորման համակարգ
OceanStor Pacific-ը համապատասխանում է վեց-ինը հուսալիության պահանջներին (99,9999%) և կարող է օգտագործվել HyperMetro դասի տվյալների կենտրոններ ստեղծելու համար: Երկու տվյալների կենտրոնների միջև մինչև 100 կմ հեռավորության վրա համակարգերը ցուցադրում են լրացուցիչ ուշացում՝ 2 ms, ինչը հնարավորություն է տալիս դրանց հիման վրա ստեղծել աղետներին դիմակայող ցանկացած լուծում, այդ թվում՝ քվորում սերվերներով:
Նոր շարքի արտադրանքները ցուցադրում են արձանագրության բազմակողմանիություն: Արդեն OceanStor 100D-ն աջակցում է արգելափակման, օբյեկտների և Hadoop մուտքի հնարավորություն: Մոտ ապագայում կիրականացվի նաև ֆայլերի հասանելիությունը։ Տվյալների մի քանի օրինակներ պահելու կարիք չկա, եթե դրանք կարող են տրվել տարբեր արձանագրությունների միջոցով:
Թվում է, թե ի՞նչ կապ ունի «անկորուստ ցանց» հասկացությունը պահեստավորման համակարգերի հետ: Փաստն այն է, որ տվյալների պահպանման բաշխված համակարգերը կառուցված են արագ ցանցի հիման վրա, որն աջակցում է համապատասխան ալգորիթմներին և RoCE մեխանիզմին: Արհեստական ինտելեկտի համակարգը, որն աջակցում է մեր անջատիչները, օգնում է էլ ավելի մեծացնել ցանցի արագությունը և նվազեցնել ուշացումը: . AI Fabric-ն ակտիվացնելիս պահեստավորման արդյունավետությունը կարող է հասնել 20%-ի:
Ո՞րն է նոր OceanStor Pacific բաշխված պահեստային հանգույցը: 5U ձևաչափի լուծումը ներառում է 120 կրիչներ և կարող է փոխարինել երեք դասական հանգույցներ, որոնք ապահովում են ավելի քան կրկնակի խնայողություններ դարակների տարածքում: Պատճենները չպահելով՝ կրիչների արդյունավետությունը զգալիորեն բարձրանում է (մինչև +92%)։
Մենք սովոր ենք այն փաստին, որ ծրագրային ապահովման կողմից սահմանված պահեստը դասական սերվերի վրա տեղադրված հատուկ ծրագրակազմ է: Բայց հիմա, օպտիմալ պարամետրերի հասնելու համար, այս ճարտարապետական լուծումը պահանջում է նաև հատուկ հանգույցներ: Այն բաղկացած է ARM պրոցեսորների վրա հիմնված երկու սերվերից, որոնք կառավարում են երեք դյույմանոց կրիչներ:
Այս սերվերները հարմար չեն հիպերկոնվերգացված լուծումների համար: Նախ՝ ARM-ի համար բավականին շատ հավելվածներ կան, երկրորդ՝ դժվար է պահպանել բեռների հավասարակշռությունը։ Մենք առաջարկում ենք անցնել առանձին պահեստի. հաշվողական կլաստերը, որը ներկայացված է դասական կամ դարակային սերվերներով, գործում է առանձին, բայց միացված է OceanStor Pacific պահեստավորման հանգույցներին, որոնք նույնպես կատարում են իրենց ուղղակի առաջադրանքները: Եվ դա իրեն արդարացնում է։
Օրինակ, եկեք վերցնենք մեծ տվյալների պահպանման դասական լուծումը հիպերկոնվերգացված համակարգով, որը զբաղեցնում է 15 սերվերի դարակ: Եթե բեռը բաշխեք առանձին հաշվողական սերվերների և OceanStor Pacific պահեստավորման հանգույցների միջև՝ դրանք միմյանցից բաժանելով, պահանջվող դարակաշարերի թիվը կկրճատվի երկու անգամ: Սա նվազեցնում է տվյալների կենտրոնի գործառնական ծախսերը և նվազեցնում սեփականության ընդհանուր արժեքը: Աշխարհում, որտեղ պահվող տեղեկատվության ծավալն աճում է տարեկան 30%-ով, նման առավելությունները չեն շպրտվում:
***
Huawei-ի լուծումների և դրանց կիրառման սցենարների մասին լրացուցիչ տեղեկություններ կարող եք ստանալ մեր կայքում կամ ուղղակիորեն կապվելով ընկերության ներկայացուցիչների հետ:
Source: www.habr.com