{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/promyshlennye-tendenczii-v-oblasti-massovyh-sistem-hraneniya-dannyh","title":{"rendered":"Tendenze industriali nei sistemi di archiviazione dati su larga scala","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Oggi parleremo di come gestire al meglio i dati in un mondo in cui le reti di quinta generazione, i sequenziatori genomici e le auto a guida autonoma producono in un giorno pi\u00f9 dati di quanto l'intera umanit\u00e0 abbia generato fino alla rivoluzione industriale.<\/p>\n

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Il nostro mondo genera sempre pi\u00f9 informazioni. Una parte di esse \u00e8 effimera e scompare tanto rapidamente quanto viene raccolta. Altre devono essere conservate pi\u00f9 a lungo, mentre alcune sono destinate a durare \"per secoli\" \u2014 perlomeno, cos\u00ec ci appare dal presente. I flussi informativi si accumulano nei data center con tale velocit\u00e0 che qualsiasi nuovo approccio, qualsiasi tecnologia progettata per soddisfare questa domanda infinita, diventa rapidamente obsoleta.<\/p>\n

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40 anni di sviluppo di sistemi di archiviazione distribuiti<\/h2>\n

\nLe prime soluzioni di archiviazione di rete come le conosciamo oggi sono apparse negli anni '80. Molti di voi avranno avuto a che fare con NFS (Network File System), AFS (Andrew File System) o Coda. Con il passare del decennio, tendenze e tecnologie sono cambiate, e i sistemi di file distribuiti hanno ceduto il posto a SAN cluster basati su GPFS (General Parallel File System), CFS (Clustered File Systems) e StorNext. Le architetture di archiviazione tradizionali alimentavano queste soluzioni, con uno strato software che creava un file system unificato sopra di esse. Questi e simili approcci sono ancora in uso, occupano la loro nicchia e sono assolutamente richiesti.<\/p>\n

All'inizio del nuovo millennio, la paradossi dell'archiviazione distribuita hanno subito alcune variazioni, e i sistemi con architettura SN (Shared-Nothing) sono diventati predominanti. Si \u00e8 passati dall'archiviazione cluster all'archiviazione su nodi singoli, i quali, di norma, erano server tradizionali dotati di software dedicato per la conservazione sicura dei dati; su tali principi si basano, per esempio, HDFS (Hadoop Distributed File System) e GFS (Global File System).<\/p>\n

Verso il 2010, i concetti alla base dei sistemi di archiviazione distribuiti hanno cominciato a riflettersi sempre pi\u00f9 in prodotti commerciali completi, come VMware vSAN, Dell EMC Isilon e la nostra Huawei OceanStor<\/a><\/noindex>. Dietro a queste piattaforme non c'\u00e8 pi\u00f9 una comunit\u00e0 di appassionati, ma specifici fornitori che sono responsabili della funzionalit\u00e0, del supporto, della manutenzione del prodotto e garantiscono il suo sviluppo futuro. Tali soluzioni sono particolarmente richieste in diversi settori.<\/p>\n

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Operatori di telecomunicazioni<\/h2>\n

\nProbabilmente, uno dei pi\u00f9 antichi utilizzatori dei sistemi di archiviazione distribuiti sono gli operatori di telecomunicazioni. Nello schema si possono vedere i gruppi di applicazioni che producono la maggior parte dei dati. OSS (Operations Support Systems), MSS (Management Support Services) e BSS (Business Support Systems) rappresentano tre strati software complementari, necessari per fornire servizio agli abbonati, reportistica finanziaria per il fornitore e supporto operativo per gli ingegneri dell'operatore.<\/p>\n

Spesso i dati di questi strati sono fortemente mescolati tra loro e, per evitare l'accumulo di copie non necessarie, si utilizzano architetture distribuite, che accumulano l'intero volume di informazioni provenienti dalla rete operativa. Gli archivi si uniscono in un pool comune, a cui accedono tutti i servizi.<\/p>\n

Le nostre analisi mostrano che il passaggio dai tradizionali sistemi di archiviazione (SCS) a quelli basati su blocchi consente di risparmiare fino al 70% del budget semplicemente rinunciando a SCS dedicati di alta gamma e utilizzando normali server di architettura classica (di solito x86), operanti in combinazione con software specializzato. Gli operatori cellulari hanno gi\u00e0 da tempo iniziato ad acquistare tali soluzioni in volumi significativi. In particolare, gli operatori russi utilizzano prodotti di questo tipo da Huawei da oltre sei anni.<\/p>\n

S\u00ec, alcune attivit\u00e0 non possono essere eseguite con sistemi distribuiti. Ad esempio, in presenza di requisiti di prestazioni elevate o per la compatibilit\u00e0 con protocolli obsoleti. Tuttavia, non meno del 70% dei dati che elabora l'operatore possono essere collocati in un pool distribuito.<\/p>\n

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Settore bancario<\/h2>\n

\nIn ogni banca convivono molteplici sistemi IT eterogenei, che vanno dal processamento fino ai sistemi bancari automatizzati. Questa infrastruttura gestisce anche un enorme volume di informazioni, e gran parte delle attivit\u00e0 non richiede elevate prestazioni e affidabilit\u00e0 dei sistemi di archiviazione, come lo sviluppo, il testing, l'automazione dei processi d'ufficio, ecc. Qui l'uso di storage classici \u00e8 possibile, ma diventa sempre meno vantaggioso di anno in anno. Inoltre, in questo caso, manca la flessibilit\u00e0 nell'utilizzo delle risorse dello storage, la cui prestazione \u00e8 calcolata in base al picco di carico.<\/p>\n

Con l'uso di sistemi di archiviazione distribuiti, i loro nodi, che sono in realt\u00e0 normali server, possono essere convertiti in qualsiasi momento, ad esempio, in un farm di server e utilizzati come piattaforma di calcolo.<\/p>\n

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Lago di dati<\/h2>\n

\nNello schema sopra \u00e8 riportato un elenco dei tipici consumatori di servizi data lake<\/a><\/noindex>. Queste possono essere agenzie governative digitalizzate (ad esempio, \u00abServizi pubblici\u00bb), strutture finanziarie e altro. Tutti loro devono gestire grandi volumi di informazioni eterogenee. <\/p>\n

L'uso di sistemi di archiviazione classici per affrontare tali compiti non \u00e8 efficace, poich\u00e9 \u00e8 necessaria sia un'accesso ad alte prestazioni ai database a blocchi, sia un accesso normale alle biblioteche di documenti scansionati, conservati come oggetti. Inoltre, potrebbe essere collegato, ad esempio, un sistema di ordini tramite un portale web. Per realizzare tutto ci\u00f2 su una piattaforma di archiviazione classica, sar\u00e0 necessario un vasto insieme di attrezzature per compiti diversi. Un'unica sistema di archiviazione orizzontale e universale potrebbe soddisfare tranquillamente tutte le esigenze sopra indicate: sar\u00e0 sufficiente crearvi diverse pool con caratteristiche di archiviazione diverse.<\/p>\n

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Generatori di nuove informazioni<\/h2>\n

\nLa quantit\u00e0 di informazioni memorizzate nel mondo cresce di circa il 30% all'anno. Queste sono buone notizie per i fornitori di sistemi di archiviazione, ma quali sono e saranno le principali fonti di questi dati?<\/p>\n

Die sozialen Netzwerke wurden vor zehn Jahren zu solchen Generatoren, was die Schaffung einer Vielzahl neuer Algorithmen, Hardwarel\u00f6sungen usw. erforderte. Gegenw\u00e4rtig zeichnen sich drei Haupttreiber des Wachstums im Speicherbedarf ab. Der erste ist das Cloud Computing. Derzeit nutzen etwa 70 % der Unternehmen in irgendeiner Form Cloud-Dienste. Dazu geh\u00f6ren E-Mail-Systeme, Backups und andere virtualisierte Entit\u00e4ten.
\nDer zweite Treiber sind die 5G-Netzwerke. Diese bieten neue 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. Ganz gleich, wie viel Speicher ein Telefon hat, er geht immer zur Neige, und bei einem 100-Mbit\/s-Kanal im Ger\u00e4t gibt es keine Notwendigkeit, Fotos lokal zu speichern.<\/p>\n

Die dritte Gruppe von Gr\u00fcnden f\u00fcr den Anstieg der Nachfrage nach Speichersystemen umfasst die rasante Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz, den \u00dcbergang zur Analyse gro\u00dfer Datenmengen und den Trend zur allgemeinen Automatisierung aller erdenklichen Prozesse.<\/p>\n

Ein Merkmal des \"neuen Traffics\" ist seine Unstrukturiertheit<\/a><\/noindex>. Dobbiamo conservare questi dati senza definirne il formato. Questo \u00e8 necessario solo in fase di successiva lettura. Ad esempio, un sistema di scoring bancario per determinare l'importo del prestito disponibile analizzer\u00e0 le foto pubblicate sui vostri social media, valutando quanto spesso andate al mare e nei ristoranti, e allo stesso tempo esaminer\u00e0 gli estratti dei vostri documenti medici. Questi dati, da un lato, sono completi e, dall'altro, privi di omogeneit\u00e0.<\/p>\n

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Oceano di dati non strutturati<\/h2>\n

\nQuali problemi comporta l'emergere di 'nuovi dati'? Il principale \u00e8, ovviamente, il volume dell'informazione e i tempi di conservazione calcolati. Solo un'auto a guida autonoma moderna genera fino a 60 TB di dati al giorno, provenienti da tutti i suoi sensori e meccanismi. Per sviluppare nuovi algoritmi di movimento, queste informazioni devono essere elaborate entro lo stesso giorno, altrimenti inizieranno ad accumularsi. Nel contempo, devono essere conservate a lungo \u2014 per decenni. Solo allora, in futuro, sar\u00e0 possibile trarre conclusioni basate su grandi campioni analitici.<\/p>\n

Un dispositivo per la decodifica delle sequenze genetiche produce circa 6 TB al giorno. E i dati raccolti con il suo aiuto non prevedono affatto la cancellazione, quindi ipoteticamente devono essere conservati per sempre.<\/p>\n

Infine, ci sono sempre le stesse reti di quinta generazione. Oltre alle informazioni trasmesse, una rete del genere \u00e8 anch'essa un enorme generatore di dati: registri delle attivit\u00e0, registrazioni delle chiamate, risultati intermedi delle interazioni tra macchine, e cos\u00ec via. <\/p>\n

Tutto ci\u00f2 richiede lo sviluppo di nuovi approcci e algoritmi per l'archiviazione e l'elaborazione delle informazioni. E tali approcci stanno emergendo.<\/p>\n

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Tecnologie di una nuova era<\/h2>\n

\nPossono essere individuati tre gruppi di soluzioni destinate a far fronte alle nuove esigenze dei sistemi di archiviazione delle informazioni: l'implementazione dell'intelligenza artificiale, l'evoluzione tecnologica dei supporti di dati e le innovazioni nel campo dell'architettura dei sistemi. Iniziamo con l'IA.<\/p>\n

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\nNelle nuove soluzioni Huawei, l'intelligenza artificiale \u00e8 gi\u00e0 utilizzata a livello di storage, dotato di un processore AI che consente al sistema di analizzare autonomamente il proprio stato e prevedere i guasti. Se l'archiviazione \u00e8 collegata a un servizio cloud con significative capacit\u00e0 di calcolo, l'intelligenza artificiale pu\u00f2 elaborare pi\u00f9 informazioni e aumentare la precisione delle proprie ipotesi.<\/p>\n

Oltre ai guasti, questo tipo di intelligenza artificiale \u00e8 in grado di prevedere il futuro carico di picco e il tempo rimanente fino all'esaurimento della capacit\u00e0. Ci\u00f2 consente di ottimizzare le prestazioni e scalare il sistema prima che si verifichino eventi indesiderati.<\/p>\n

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\nOra parliamo dell'evoluzione dei supporti di memorizzazione. Le prime chiavette USB erano basate sulla tecnologia SLC (Single-Level Cell). I dispositivi basati su questa tecnologia erano veloci, affidabili e stabili, ma avevano una capacit\u00e0 limitata e costavano molto. L'aumento della capacit\u00e0 e la riduzione dei costi sono stati ottenuti attraverso alcune concessioni tecniche, che hanno portato a una diminuzione della velocit\u00e0, dell'affidabilit\u00e0 e della durata dei supporti. Tuttavia, questa tendenza non ha influenzato i sistemi di archiviazione, che grazie a varie soluzioni architettoniche sono diventati nel complesso pi\u00f9 performanti e affidabili.<\/p>\n

Ma perch\u00e9 erano necessari i sistemi di archiviazione di classe All-Flash? Non bastava semplicemente sostituire negli impianti esistenti i vecchi HDD con nuovi SSD dello stesso formato? Questo era necessario per sfruttare efficacemente tutte le risorse dei nuovi supporti a stato solido, cosa che negli impianti pi\u00f9 vecchi era semplicemente impossibile. <\/p>\n

L'azienda Huawei, ad esempio, ha sviluppato una serie di tecnologie per affrontare questa sfida, una delle quali \u00e8 stata FlashLink<\/a><\/noindex>, che ha consentito di ottimizzare al massimo le interazioni \"disco - controller\". <\/p>\n

L'identificazione intelligente ha reso possibile suddividere i dati in pi\u00f9 flussi e affrontare una serie di fenomeni indesiderati, come WA<\/a><\/noindex> (write amplification). Allo stesso tempo, i nuovi algoritmi di recupero, in particolare RAID 2.0+<\/a><\/noindex>, hanno aumentato la velocit\u00e0 di ricostruzione, riducendo il tempo a valori trascurabili.<\/p>\n

Guasti, overflow e \"garbage collection\" \u2014 questi fattori non influenzano pi\u00f9 le prestazioni del sistema di archiviazione grazie a speciali modifiche ai controller.<\/p>\n

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\nInoltre, i sistemi di archiviazione a blocchi sono pronti ad affrontare NVMe<\/a><\/noindex>. Ricordiamo che lo schema classico di accesso ai dati funzionava cos\u00ec: il processore si rivolgeva al controller RAID tramite il bus PCI Express. Questo, a sua volta, interagiva con i dischi meccanici tramite SCSI o SAS. L'uso di NVMe nel backend ha notevolmente accelerato l'intero processo, ma presentava un difetto: le unit\u00e0 dovevano avere una connessione diretta al processore per garantire l'accesso diretto alla memoria.<\/p>\n

La fase successiva nello sviluppo della tecnologia che stiamo osservando ora \u00e8 l'implementazione di NVMe-oF (NVMe over Fabrics). Per quanto riguarda le tecnologie di archiviazione Huawei, esse supportano gi\u00e0 FC-NVMe (NVMe over Fibre Channel) e NVMe over RoCE (RDMA over Converged Ethernet) \u00e8 in arrivo. I modelli di test sono gi\u00e0 funzionali, e manca solo qualche mese prima della loro presentazione ufficiale. Va notato che tutto questo sar\u00e0 disponibile anche nei sistemi distribuiti, dove l'\"Ethernet senza perdite\" sar\u00e0 molto richiesto.<\/p>\n

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\nUn altro modo per ottimizzare il funzionamento degli archivi distribuiti \u00e8 l'abbandono totale della mirrorizzazione dei dati. Le soluzioni Huawei non utilizzano pi\u00f9 n copie, come nel tradizionale RAID 1, e passano completamente al meccanismo EC<\/a><\/noindex> (Erasure coding). Un pacchetto matematico speciale calcola periodicamente i blocchi di controllo, che permettono di ripristinare i dati intermedi in caso di perdita.<\/p>\n

I meccanismi di deduplicazione e compressione diventano obbligatori. Mentre nei tradizionali sistemi di archiviazione siamo limitati dalla quantit\u00e0 di processori installati nei controller, nei sistemi di archiviazione distribuiti e orizzontalmente scalabili, ogni nodo contiene tutto il necessario: dischi, memoria, processori e interconnessione. Queste risorse sono sufficienti affinch\u00e9 deduplicazione e compressione abbiano un impatto minimo sulle prestazioni.<\/p>\n

E sui metodi hardware di ottimizzazione. Qui il carico sui processori centrali \u00e8 stato ridotto grazie a circuiti integrati dedicati (o moduli dedicati all'interno dello stesso processore), che svolgono il ruolo di TOE<\/a><\/noindex> (TCP\/IP Offload Engine) o che si occupano di operazioni matematiche EC, deduplicazione e compressione.<\/p>\n

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\nNuovi approcci all'archiviazione dei dati si sono concretizzati in un'architettura disaggregata (distribuita). Nei sistemi di archiviazione centralizzata \u00e8 presente una fabbrica di server, connessa tramite Fibre Channel a SAN<\/a><\/noindex> con un elevato numero di array. Gli svantaggi di questo approccio includono difficolt\u00e0 nella scalabilit\u00e0 e nella garanzia di un livello di servizio (in termini di prestazioni o latenza). I sistemi iperconvergenti utilizzano gli stessi host sia per l'archiviazione che per l'elaborazione delle informazioni. Ci\u00f2 offre una praticit\u00e0 quasi illimitata nella scalabilit\u00e0, ma comporta elevati costi per mantenere l'integrit\u00e0 dei dati.<\/p>\n

A differenza delle due architetture sopra menzionate, l'architettura disaggregata implica la separazione del sistema in una fabbrica di calcolo e un sistema di archiviazione orizzontale<\/b>. Questo offre i vantaggi di entrambe le architetture e consente una scalabilit\u00e0 praticamente illimitata solo per quel componente di cui mancano le prestazioni.<\/p>\n

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Dall'integrazione alla convergenza<\/h2>\n

\nUna delle classiche sfide, la cui rilevanza \u00e8 aumentata continuamente negli ultimi 15 anni, \u00e8 la necessit\u00e0 di garantire simultaneamente l'archiviazione a blocchi, l'accesso ai file, l'accesso agli oggetti, il funzionamento di farm per big data, e cos\u00ec via. La ciliegina sulla torta potrebbe essere, ad esempio, un sistema di backup su nastro magnetico.<\/p>\n

Nella fase iniziale, siamo riusciti a unificare solo la gestione di questi servizi. Diversi sistemi di archiviazione dei dati erano legati a un software specializzato, attraverso il quale l'amministratore allocava le risorse dai pool disponibili. Tuttavia, poich\u00e9 questi pool erano hardware diversi, la migrazione dei carichi di lavoro tra di essi era impossibile. A un livello di integrazione pi\u00f9 elevato, l'unione avveniva a livello di gateway. Con un accesso file comune, era possibile utilizzare diversi protocolli.<\/p>\n

Il metodo pi\u00f9 avanzato di convergenza disponibile attualmente implica la creazione di un sistema ibrido universale. Questo \u00e8 esattamente ci\u00f2 che deve diventare il nostro OceanStor 100D<\/a><\/noindex>. L'accesso universale utilizza le stesse risorse hardware, logicamente suddivise in diversi pool, ma che consentono la migrazione del carico. Tutto questo pu\u00f2 essere gestito tramite un'unica console di gestione. In questo modo, siamo riusciti a realizzare il concetto di 'un centro dati \u2014 una SAN'.<\/p>\n

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\nIl costo della conservazione delle informazioni determina attualmente molte decisioni architettoniche. Anche se pu\u00f2 essere messo al primo posto, oggi stiamo discutendo dello storage 'live' con accesso attivo, quindi anche le prestazioni devono essere considerate. Un'altra caratteristica importante dei sistemi distribuiti di nuova generazione \u00e8 l'unificazione. Nessuno vuole avere pi\u00f9 sistemi disgiunti gestiti da console diverse. Tutte queste qualit\u00e0 si concretizzano nella nuova serie di prodotti Huawei. OceanStor Pacific<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Soluzioni di storage di nuova generazione<\/h2>\n

\nOceanStor Pacific soddisfa i requisiti di affidabilit\u00e0 a livello di 'sei nove' (99,9999%) e pu\u00f2 essere utilizzato per creare data center di classe HyperMetro. Con una distanza di un massimo di 100 km tra due data center, i sistemi mostrano una latenza aggiuntiva di soli 2 ms, consentendo di costruire qualsiasi soluzione di resilienza alle catastrofi, compresi server di quorum.<\/p>\n

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\nI nuovi prodotti della serie dimostrano la loro versatilit\u00e0 in termini di protocolli. Gi\u00e0 adesso l'OceanStor 100D supporta l'accesso a blocchi, l'accesso agli oggetti e l'accesso Hadoop. A breve sar\u00e0 implementato anche l'accesso ai file. Non \u00e8 necessario archiviare pi\u00f9 copie dei dati se possono essere distribuiti attraverso diversi protocolli.<\/p>\n

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\nA prima vista, quale relazione ha il concetto di \"rete senza perdite\" con lo storage? La questione \u00e8 che i sistemi di archiviazione distribuiti si basano su una rete veloce che supporta gli algoritmi e il meccanismo RoCE appropriati. Inoltre, la nostra soluzione di switch supportata da intelligenza artificiale contribuisce a incrementare la velocit\u00e0 della rete e a ridurre la latenza. AI Fabric<\/a><\/noindex>. Il guadagno in prestazioni dello storage attivando AI Fabric pu\u00f2 raggiungere il 20%.<\/p>\n

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\nCosa rappresenta il nuovo nodo di storage distribuito OceanStor Pacific? La soluzione con fattore di forma 5U include 120 dischi e pu\u00f2 sostituire tre nodi tradizionali, offrendo cos\u00ec un'evidente economia di spazio superiore al doppio nel rack. Grazie all'eliminazione della memorizzazione di copie, l'efficienza dei dischi aumenta significativamente (fino al +92%).<\/p>\n

Siamo abituati a pensare che lo storage definito dal software sia un'applicazione speciale installata su un server convenzionale. Ma ora, per raggiungere le prestazioni ottimali, questa soluzione architettonica richiede anche nodi speciali. Essa comprende due server basati su processori ARM, che gestiscono un array di dischi da tre pollici.<\/p>\n

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\nQuesti server non sono molto adatti per soluzioni iperconvergenti. In primo luogo, ci sono poche applicazioni disponibili per ARM e, in secondo luogo, \u00e8 difficile mantenere un bilanciamento del carico. Noi proponiamo di passare a uno storage separato: un cluster di calcolo, rappresentato da server classici o rack, funziona separatamente, ma si collega ai nodi di storage OceanStor Pacific, che svolgono anche i propri compiti. Questo approccio si rivela vantaggioso.<\/p>\n

Prendiamo ad esempio una soluzione classica per l'archiviazione di grandi dati con un sistema iperconvergente, che occupa 15 rack di server. Se distribuiamo il carico tra diversi server di calcolo e nodi di storage OceanStor Pacific, separandoli, il numero di rack necessari si ridurr\u00e0 della met\u00e0! Questo diminuisce i costi operativi del data center e abbassa il costo totale di propriet\u00e0. In un mondo in cui il volume di informazioni archiviato cresce del 30% all'anno, tali vantaggi non vengono trascurati.<\/p>\n

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\nPuoi ottenere ulteriori informazioni sulle soluzioni Huawei e sugli scenari di applicazione sul nostro sito<\/a><\/noindex> o contattando direttamente i rappresentanti dell'azienda.
\n
Fonte: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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