ਮਾਸ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਰੁਝਾਨ

ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪੰਜਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ, ਜੀਨੋਮ ਸਕੈਨਰ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਸਾਰੀ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਾਡਾ ਸੰਸਾਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਕੁਝ ਹਿੱਸਾ ਅਸਥਾਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੀ "ਸਦੀਆਂ ਲਈ" ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਤੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸੈਟਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ, ਇਸ ਬੇਅੰਤ "ਮੰਗ" ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕੋਈ ਵੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜਲਦੀ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਵਿਤਰਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ 40 ਸਾਲ

1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਏ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਨੈਟਵਰਕ ਸਟੋਰੇਜ ਜਿਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NFS (ਨੈੱਟਵਰਕ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ), AFS (ਐਂਡਰਿਊ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ) ਜਾਂ ਕੋਡਾ ਵਿੱਚ ਆਏ ਹਨ। ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਬਾਅਦ, ਫੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੇ GPFS (ਜਨਰਲ ਪੈਰਲਲ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ), CFS (ਕਲੱਸਟਰਡ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ) ਅਤੇ StorNext 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕਲੱਸਟਰਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਰਾਹ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਬਲਾਕ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਹੱਲ ਅਜੇ ਵੀ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਹਨ.

ਹਜ਼ਾਰ ਸਾਲ ਦੇ ਮੋੜ 'ਤੇ, ਵੰਡਿਆ ਸਟੋਰੇਜ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਕੁਝ ਬਦਲ ਗਿਆ, ਅਤੇ SN (ਸ਼ੇਅਰਡ-ਨਥਿੰਗ) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੇ ਮੋਹਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲੈ ਲਈਆਂ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਕਲੱਸਟਰ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਸਟੋਰੇਜ ਤੱਕ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਲੇ ਕਲਾਸਿਕ ਸਰਵਰ ਸਨ; ਅਜਿਹੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ, ਕਹੋ, HDFS (ਹੱਡੂਪ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਡ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ) ਅਤੇ GFS (ਗਲੋਬਲ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ) ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।

2010 ਦੇ ਨੇੜੇ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਪਾਰਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ VMware vSAN, Dell EMC Isilon ਅਤੇ ਸਾਡੇ Huawei OceanStor. ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹੁਣ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਖਾਸ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਸਮਰਥਨ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਹਨ.

ਦੂਰਸੰਚਾਰ ਆਪਰੇਟਰ

ਸ਼ਾਇਦ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਟੈਲੀਕਾਮ ਆਪਰੇਟਰ ਹਨ। ਚਿੱਤਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਸਮੂਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। OSS (ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਪੋਰਟ ਸਿਸਟਮ), MSS (ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਪੋਰਟ ਸਰਵਿਸਿਜ਼) ਅਤੇ BSS (ਬਿਜ਼ਨਸ ਸਪੋਰਟ ਸਿਸਟਮ) ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪੂਰਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਰਤਾਂ, ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਪਰੇਟਰ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਨ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਕਸਰ, ਇਹਨਾਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਵੰਡਿਆ ਸਟੋਰੇਜ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਨੈਟਵਰਕ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਪੂਲ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਾਡੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਲਾਸਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਲਈ ਤਬਦੀਲੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਹਾਈ-ਐਂਡ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਰਵਰਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ x70) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਬਜਟ ਦਾ 86% ਤੱਕ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ। ਸੈਲੂਲਰ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਰੂਸੀ ਓਪਰੇਟਰ ਛੇ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਹਾਂ, ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜ ਪੂਰੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਧੀਆਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ। ਪਰ ਓਪਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਘੱਟੋ ਘੱਟ 70% ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ਪੂਲ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੈਂਕਿੰਗ ਸੈਕਟਰ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਟੀ ਸਿਸਟਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਬੈਂਕਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਕਾਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਦਫਤਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਆਦਿ। ਇੱਥੇ, ਕਲਾਸਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਸਾਲ ਇਹ ਘੱਟ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਲਚਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪੀਕ ਲੋਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.

ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨੋਡ, ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਰਵਰ ਹਨ, ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ

ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ ਆਮ ਸੇਵਾ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਝੀਲ. ਇਹ ਈ-ਸਰਕਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਸਰਕਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ"), ਡਿਜੀਟਲਾਈਜ਼ਡ ਉੱਦਮ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਆਦਿ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬੇਅਸਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਬਲਾਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੱਕ ਨਿਯਮਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਪੋਰਟਲ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਆਰਡਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵੀ ਇੱਥੇ ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸੈੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਹਰੀਜੱਟਲ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਵਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਕਈ ਪੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਜਨਰੇਟਰ

ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਲਗਭਗ 30% ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਹ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਵੇਗਾ?

ਦਸ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਜਿਹੇ ਜਨਰੇਟਰ ਬਣ ਗਏ ਸਨ; ਇਸ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਹੱਲ, ਆਦਿ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਹੁਣ ਸਟੋਰੇਜ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਵਾਧੇ ਲਈ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਲਗਭਗ 70% ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੇਲ ਸਿਸਟਮ, ਬੈਕਅੱਪ ਕਾਪੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਚੁਅਲਾਈਜ਼ਡ ਇਕਾਈਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਦੂਜਾ ਡਰਾਈਵਰ ਪੰਜਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਡਾਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਵਾਲੀਅਮ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 5G ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨਾਲ ਫਲੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਵੇਗੀ। ਫ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਮੈਮੋਰੀ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਗੈਜੇਟ ਵਿੱਚ 100-ਮੈਗਾਬਿਟ ਚੈਨਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਣ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੇ ਤੀਜੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਸਵੈਚਾਲਨ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

"ਨਵੇਂ ਟ੍ਰੈਫਿਕ" ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਬਣਤਰ ਦੀ ਘਾਟ. ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਕੇਵਲ ਬਾਅਦ ਦੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਲਬਧ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਰਕਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਕੋਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇਗਾ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਸਮੁੰਦਰ ਅਤੇ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਉਪਲਬਧ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਕਟਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਐਬਸਟਰੈਕਟਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ. ਇਹ ਅੰਕੜੇ, ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਵਿਆਪਕ ਹਨ, ਪਰ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਮੁੰਦਰ

"ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ" ਦੇ ਉਭਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ? ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪਹਿਲਾ, ਬੇਸ਼ਕ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮਿਆਦ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰ ਹੀ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਤੋਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ 60 ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਅੰਦੋਲਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਸੇ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਇਕੱਠਾ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ. ਕੇਵਲ ਤਦ ਹੀ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਸੰਭਵ ਹੋਣਗੇ।

ਜੈਨੇਟਿਕ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਯੰਤਰ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਲਗਭਗ 6 ਟੀਬੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਮਿਟਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਯਾਨੀ ਕਿ ਕਾਲਪਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਹੀ ਪੰਜਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ. ਅਸਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਜਿਹਾ ਨੈਟਵਰਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ: ਗਤੀਵਿਧੀ ਲੌਗ, ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡ, ਮਸ਼ੀਨ-ਟੂ-ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਨਤੀਜੇ, ਆਦਿ।

ਇਸ ਸਭ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਪਹੁੰਚ ਉਭਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ

ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸਮੂਹ ਹਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਸਟੋਰੇਜ ਮੀਡੀਆ ਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ। ਆਓ AI ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ।

ਨਵੇਂ ਹੁਆਵੇਈ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਟੋਰੇਜ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸਰਵਿਸ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗੀ।

ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਜਿਹੇ AI ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਪੀਕ ਲੋਡ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੱਕ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਣਚਾਹੇ ਘਟਨਾ ਵਾਪਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ. ਪਹਿਲੀ ਫਲੈਸ਼ ਡਰਾਈਵ ਐਸਐਲਸੀ (ਸਿੰਗਲ-ਲੈਵਲ ਸੈੱਲ) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਇਸ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਯੰਤਰ ਤੇਜ਼, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਸਥਿਰ ਸਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸੀ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ ਸਨ। ਵੌਲਯੂਮ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕੀ ਰਿਆਇਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਡ੍ਰਾਈਵ ਦੀ ਗਤੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਫਿਰ ਵੀ, ਰੁਝਾਨ ਨੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਚਾਲਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣ ਗਏ.

ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਲ-ਫਲੈਸ਼ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਪਈ? ਕੀ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਣੇ HDDs ਨੂੰ ਉਸੇ ਫਾਰਮ ਫੈਕਟਰ ਦੇ ਨਵੇਂ SSDs ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਸੀ? ਨਵੇਂ ਸਾਲਿਡ-ਸਟੇਟ ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇਹ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਭਵ ਸੀ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Huawei ਨੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਫਲੈਸ਼ਲਿੰਕ, ਜਿਸ ਨੇ "ਡਿਸਕ-ਕੰਟਰੋਲਰ" ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪਛਾਣ ਨੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਧਾਰਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਨਾ ਅਤੇ ਕਈ ਅਣਚਾਹੇ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਨਾਲ ਸਿੱਝਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ WA (ਐਂਪਲੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਿਖੋ)। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਨਵੇਂ ਰਿਕਵਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ RAID 2.0+, ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ, ਇਸਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਮੂਲੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ।

ਅਸਫਲਤਾ, ਭੀੜ-ਭੜੱਕਾ, ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ - ਇਹ ਕਾਰਕ ਵੀ ਹੁਣ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੋਧਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ NVMe. ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਸਕੀਮ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੇ PCI ਐਕਸਪ੍ਰੈਸ ਬੱਸ ਰਾਹੀਂ RAID ਕੰਟਰੋਲਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ। ਜੋ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, SCSI ਜਾਂ SAS ਦੁਆਰਾ ਮਕੈਨੀਕਲ ਡਿਸਕਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ NVMe ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਮੀ ਸੀ: ਡਰਾਈਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਜੋ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ NVMe-oF (NVMe over Fabrics) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੁਆਵੇਈ ਬਲਾਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਲਈ, ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ FC-NVMe (ਫਾਈਬਰ ਚੈਨਲ ਉੱਤੇ NVMe) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ NVMe ਓਵਰ RoCE (ਆਰਡੀਐਮਏ ਓਵਰ ਕਨਵਰਜਡ ਈਥਰਨੈੱਟ) ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਮਾਡਲ ਕਾਫ਼ੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹਨ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਮਹੀਨੇ ਬਾਕੀ ਹਨ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ "ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਈਥਰਨੈੱਟ" ਦੀ ਬਹੁਤ ਮੰਗ ਹੋਵੇਗੀ।

ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਟੋਰੇਜ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਤਰੀਕਾ ਡੇਟਾ ਮਿਰਰਿੰਗ ਦਾ ਪੂਰਾ ਤਿਆਗ ਸੀ। ਹੁਆਵੇਈ ਹੱਲ ਹੁਣ n ਕਾਪੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਮ ਰੇਡ 1 ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵਿਚ ਕਰੋ EC (ਇਰੇਜ਼ਰ ਕੋਡਿੰਗ)। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਣਿਤਿਕ ਪੈਕੇਜ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਕਲਾਸਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਖਿਤਿਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਡਿਸਕ, ਮੈਮੋਰੀ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਤੇ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹਨ ਕਿ ਡਿਡਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ।

ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿਧੀਆਂ ਬਾਰੇ. ਇੱਥੇ ਵਾਧੂ ਸਮਰਪਿਤ ਚਿਪਸ (ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸਮਰਪਿਤ ਬਲਾਕ) ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ 'ਤੇ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਸੀ, ਜੋ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। TOE (ਟੀਸੀਪੀ/ਆਈਪੀ ਔਫਲੋਡ ਇੰਜਣ) ਜਾਂ EC, ਡੀਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲੈਣਾ।

ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ (ਵੰਡੇ) ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਫੈਕਟਰੀ ਹੈ ਜੋ ਫਾਈਬਰ ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ SAN ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਰੇ ਦੇ ਨਾਲ. ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਸੇਵਾ ਦੇ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਪੱਧਰ (ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ) ਨੂੰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਕਨਵਰਜਡ ਸਿਸਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਹੋਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਸੀਮਤ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਪਰੋਕਤ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਫੈਬਰਿਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਰੀਜੱਟਲ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ. ਇਹ ਦੋਨਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਉਸ ਤੱਤ ਦੀ ਲਗਭਗ ਅਸੀਮਤ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।

ਏਕੀਕਰਨ ਤੋਂ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਤੱਕ

ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੰਮ, ਜਿਸਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਪਿਛਲੇ 15 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਵਧੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਬਲਾਕ ਸਟੋਰੇਜ, ਫਾਈਲ ਐਕਸੈਸ, ਵਸਤੂਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ, ਆਦਿ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚੁੰਬਕੀ ਟੇਪ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੈਕਅੱਪ ਸਿਸਟਮ.

ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਸਿਰਫ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ, ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਉਪਲਬਧ ਪੂਲ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦਾ ਸੀ। ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪੂਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੋਡ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਸੰਭਵ ਸੀ। ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਏਕੀਕਰਣ ਗੇਟਵੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਫਾਈਲ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸੇਵਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਸੀ।

ਸਾਡੇ ਲਈ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਬਿਲਕੁਲ ਜੋ ਸਾਡਾ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ OceanStor 100D. ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਐਕਸੈਸ ਇੱਕੋ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਰਕਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੋਡ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੰਸੋਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ "ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ - ਇੱਕ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ" ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਏ।

ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਸਰਗਰਮ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ "ਲਾਈਵ" ਸਟੋਰੇਜ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਲਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਵਿਤਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਏਕੀਕਰਨ ਹੈ। ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਕੋਈ ਵੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਸੋਲ ਤੋਂ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਗੁਣ Huawei ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਨਵੀਂ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ OceanStor ਪੈਸੀਫਿਕ.

ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਮਾਸ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ

OceanStor Pacific ਛੇ-ਨੌਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲੋੜਾਂ (99,9999%) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਮੈਟਰੋ ਕਲਾਸ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 100 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਤੱਕ ਦੇ ਦੋ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ 2 ms ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਫ਼ਤ-ਰੋਧਕ ਹੱਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਮ ਸਰਵਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਨਵੀਂ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ, OceanStor 100D ਬਲਾਕ ਐਕਸੈਸ, ਆਬਜੈਕਟ ਐਕਸੈਸ ਅਤੇ ਹੈਡੂਪ ਐਕਸੈਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਲ ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਵੀ ਨੇੜ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਡਾਟਾ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਾਪੀਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, "ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਨੈਟਵਰਕ" ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਕੀ ਲੈਣਾ ਦੇਣਾ ਹੈ? ਤੱਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਤਰਿਤ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਉਚਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ RoCE ਵਿਧੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਸਾਡੇ ਸਵਿੱਚਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਫੈਬਰਿਕ. AI ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਐਕਟੀਵੇਟ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਾਭ 20% ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨਵਾਂ OceanStor Pacific ਵੰਡਿਆ ਸਟੋਰੇਜ ਨੋਡ ਕੀ ਹੈ? 5U ਫਾਰਮ ਫੈਕਟਰ ਹੱਲ ਵਿੱਚ 120 ਡਰਾਈਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਤਿੰਨ ਕਲਾਸਿਕ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਰੈਕ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਗੁਣਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਚਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਪੀਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (+92% ਤੱਕ)।

ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਆਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ, ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਹੱਲ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ARM ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੋ ਸਰਵਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਿੰਨ ਇੰਚ ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਸਰਵਰ ਹਾਈਪਰਕਨਵਰਜਡ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਏਆਰਐਮ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ, ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਲੱਸਟਰ, ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਸਿਕ ਜਾਂ ਰੈਕ ਸਰਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਓਸ਼ਨਸਟੋਰ ਪੈਸੀਫਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਨੋਡਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਸਿੱਧੇ ਕੰਮ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਕਨਵਰਜਡ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲ ਲਈਏ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 15 ਸਰਵਰ ਰੈਕ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰਵਰਾਂ ਅਤੇ ਓਸ਼ਨਸਟੋਰ ਪੈਸੀਫਿਕ ਸਟੋਰੇਜ ਨੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੋਡ ਨੂੰ ਵੰਡਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਰੈਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅੱਧੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ! ਇਹ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 30% ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਫਾਇਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨਹੀਂ ਸੁੱਟੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

***

ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ 'ਤੇ Huawei ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਾਈਟ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦਿਆਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਸੰਪਰਕ ਕਰਕੇ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com