{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/promyshlennye-tendenczii-v-oblasti-massovyh-sistem-hraneniya-dannyh","title":{"rendered":"Tend\u00eancias industriais em sistemas de armazenamento massivo","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Hoje vamos falar sobre como melhor armazenar dados em um mundo onde redes de quinta gera\u00e7\u00e3o, scanners de genomas e carros aut\u00f4nomos geram mais dados em um dia do que toda a humanidade produziu at\u00e9 a Revolu\u00e7\u00e3o Industrial.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

O nosso mundo gera cada vez mais informa\u00e7\u00f5es. Parte delas \u00e9 ef\u00eamera e se perde t\u00e3o rapidamente quanto \u00e9 coletada. Outra parte deve ser armazenada por mais tempo, e outra \u00e9 projetada para durar 's\u00e9culos' \u2014 pelo menos, assim nos parece a partir do presente. Fluxos de informa\u00e7\u00e3o se acumulam em data centers a uma velocidade tal que qualquer nova abordagem, qualquer tecnologia, destinadas a satisfazer essa demanda infinita, rapidamente se tornam obsoletas.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

40 anos de desenvolvimento de sistemas de armazenamento distribu\u00eddo<\/h2>\n

\nOs primeiros sistemas de armazenamento em rede, como os conhecemos hoje, surgiram na d\u00e9cada de 1980. Muitos de voc\u00eas j\u00e1 se depararam com NFS (Network File System), AFS (Andrew File System) ou Coda. Uma d\u00e9cada depois, a moda e a tecnologia mudaram, e os sistemas de arquivos distribu\u00eddos deram lugar a sistemas de armazenamento em cluster baseados em GPFS (General Parallel File System), CFS (Clustered File Systems) e StorNext. Eles eram baseados em armazenamento em bloco de arquitetura cl\u00e1ssica, sobre os quais uma camada de software criava um \u00fanico sistema de arquivos. Essas e solu\u00e7\u00f5es semelhantes ainda s\u00e3o utilizadas, ocupam seu nicho e s\u00e3o bastante demandadas.<\/p>\n

Na virada do mil\u00eanio, a paradigma de armazenamento distribu\u00eddo mudou um pouco, e sistemas com arquitetura SN (Shared-Nothing) passaram a assumir posi\u00e7\u00f5es de lideran\u00e7a. Houve uma transi\u00e7\u00e3o de armazenamento em cluster para armazenamento em n\u00f3s individuais, que geralmente eram servidores cl\u00e1ssicos que garantiam um armazenamento confi\u00e1vel; baseando-se nesses princ\u00edpios, foram desenvolvidos, por exemplo, HDFS (Hadoop Distributed File System) e GFS (Global File System).<\/p>\n

Pr\u00f3ximo a 2010, os conceitos fundamentais de sistemas de armazenamento distribu\u00eddo come\u00e7aram a se refletir cada vez mais em produtos comerciais completos, como VMware vSAN, Dell EMC Isilon e nossa Huawei OceanStor<\/a><\/noindex>. Por tr\u00e1s das plataformas mencionadas est\u00e3o n\u00e3o mais comunidades de entusiastas, mas fornecedores concretos que s\u00e3o respons\u00e1veis pela funcionalidade, suporte, manuten\u00e7\u00e3o do produto e garantem seu desenvolvimento cont\u00ednuo. Essas solu\u00e7\u00f5es s\u00e3o mais solicitadas em v\u00e1rias \u00e1reas.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Operadores de telecomunica\u00e7\u00f5es<\/h2>\n

\nProvavelmente, um dos mais antigos consumidores de sistemas de armazenamento distribu\u00eddo s\u00e3o os operadores de telecomunica\u00e7\u00f5es. No diagrama pode-se ver quais grupos de aplicativos geram a maior parte dos dados. OSS (Sistemas de Suporte \u00e0s Opera\u00e7\u00f5es), MSS (Servi\u00e7os de Suporte \u00e0 Gest\u00e3o) e BSS (Sistemas de Suporte aos Neg\u00f3cios) s\u00e3o tr\u00eas camadas de software que se complementam, necess\u00e1rias para fornecer servi\u00e7os aos assinantes, relat\u00f3rios financeiros para o provedor e suporte operacional para os engenheiros do operador.<\/p>\n

Frequente, os dados dessas camadas est\u00e3o fortemente misturados, e, para evitar o ac\u00famulo de c\u00f3pias desnecess\u00e1rias, s\u00e3o utilizados precisamente os armazenamentos distribu\u00eddos, que acumulam todo o volume de informa\u00e7\u00f5es provenientes da rede em opera\u00e7\u00e3o. Os armazenamentos s\u00e3o unidos em um pool comum, ao qual todos os servi\u00e7os t\u00eam acesso.<\/p>\n

Nossos c\u00e1lculos mostram que a transi\u00e7\u00e3o dos sistemas cl\u00e1ssicos de armazenamento para blocos pode economizar at\u00e9 70% do or\u00e7amento apenas pela elimina\u00e7\u00e3o de sistemas de armazenamento dedicados do tipo hi-end e pela utiliza\u00e7\u00e3o de servidores comuns de arquitetura cl\u00e1ssica (geralmente x86), operando em conjunto com software especializado. Os operadores de telefonia m\u00f3vel j\u00e1 come\u00e7aram a adquirir tais solu\u00e7\u00f5es em volumes significativos h\u00e1 bastante tempo. Em particular, operadores russos utilizam esses produtos da Huawei h\u00e1 mais de seis anos.<\/p>\n

Sim, uma s\u00e9rie de tarefas n\u00e3o poder\u00e1 ser realizada por meio de sistemas distribu\u00eddos. Por exemplo, em casos de requisitos aumentados para desempenho ou compatibilidade com protocolos antigos. Por\u00e9m, n\u00e3o menos de 70% dos dados que o operador processa podem muito bem ser armazenados em um pool distribu\u00eddo.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Setor Banc\u00e1rio<\/h2>\n

\nEm qualquer banco coexistem diversos sistemas de TI diferentes, desde o processamento at\u00e9 o sistema banc\u00e1rio automatizado. Essa infraestrutura tamb\u00e9m trabalha com um enorme volume de informa\u00e7\u00f5es, sendo que a maior parte das tarefas n\u00e3o exige alto desempenho e confiabilidade dos sistemas de armazenamento, como desenvolvimento, teste, automa\u00e7\u00e3o de processos de escrit\u00f3rio, etc. Aqui, a utiliza\u00e7\u00e3o de sistemas cl\u00e1ssicos de armazenamento \u00e9 poss\u00edvel, mas anualmente se torna menos vantajosa. Al\u00e9m disso, nesse caso, falta a flexibilidade no uso dos recursos de armazenamento, cuja performance \u00e9 calculada a partir da carga m\u00e1xima.<\/p>\n

Ao utilizar sistemas de armazenamento distribu\u00eddo, seus n\u00f3s, que na verdade s\u00e3o servidores comuns, podem ser convertidos a qualquer momento, por exemplo, em um farm de servidores e usados como uma plataforma de computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Lagos de dados<\/h2>\n

\nNo esquema acima, h\u00e1 uma lista de consumidores t\u00edpicos de servi\u00e7os data lake<\/a><\/noindex>. Isso pode incluir servi\u00e7os de governo eletr\u00f4nico (por exemplo, 'Governo Digital'), que passaram pela digitaliza\u00e7\u00e3o de processos, institui\u00e7\u00f5es financeiras, entre outros. Todos eles precisam trabalhar com grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es heterog\u00eaneas. <\/p>\n

A opera\u00e7\u00e3o de sistemas de armazenamento cl\u00e1ssicos para resolver tais tarefas n\u00e3o \u00e9 eficiente, pois exige tanto acesso de alto desempenho a bancos de dados em bloco quanto acesso simples a bibliotecas de documentos digitalizados armazenados como objetos. Poderia tamb\u00e9m estar vinculada, por exemplo, a um sistema de pedidos atrav\u00e9s de um portal web. Para implementar tudo isso em uma plataforma de armazenamento cl\u00e1ssico, seria necess\u00e1rio um grande conjunto de equipamentos para diferentes tarefas. Um \u00fanico sistema de armazenamento horizontal e universal pode facilmente atender a todas as tarefas listadas anteriormente: s\u00f3 ser\u00e1 necess\u00e1rio criar v\u00e1rios pools com diferentes caracter\u00edsticas de armazenamento.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Geradores de novas informa\u00e7\u00f5es<\/h2>\n

\nA quantidade de informa\u00e7\u00f5es armazenadas no mundo cresce cerca de 30% ao ano. Isso s\u00e3o boas not\u00edcias para fornecedores de sistemas de armazenamento, mas qual \u00e9 e ser\u00e1 a principal fonte desses dados?<\/p>\n

Dez anos atr\u00e1s, as redes sociais se tornaram esses geradores, o que exigiu a cria\u00e7\u00e3o de uma grande quantidade de novos algoritmos, solu\u00e7\u00f5es de hardware, etc. Atualmente, tr\u00eas principais motores de crescimento dos volumes de armazenamento est\u00e3o em destaque. O primeiro \u00e9 a computa\u00e7\u00e3o em nuvem. Hoje em dia, cerca de 70% das empresas usam, de alguma forma, servi\u00e7os de nuvem. Isso pode incluir sistemas de e-mail, backups e outras entidades virtualizadas.
\nO segundo motor s\u00e3o as redes de quinta gera\u00e7\u00e3o. Isso traz novas velocidades e novos volumes de transmiss\u00e3o de dados. De acordo com nossas previs\u00f5es, a ampla ado\u00e7\u00e3o do 5G levar\u00e1 a uma queda na demanda por cart\u00f5es de mem\u00f3ria flash. N\u00e3o importa quanta mem\u00f3ria o telefone tenha, ela sempre acaba, e com um canal de 100 megabits no dispositivo n\u00e3o h\u00e1 necessidade de armazenar fotos localmente.<\/p>\n

O crescimento da demanda por sistemas de armazenamento deve-se a v\u00e1rios fatores, entre eles o desenvolvimento explosivo da intelig\u00eancia artificial, a transi\u00e7\u00e3o para a an\u00e1lise de grandes dados e a tend\u00eancia de automa\u00e7\u00e3o generalizada de tudo o que for poss\u00edvel.<\/p>\n

Uma caracter\u00edstica do \"novo tr\u00e1fego\" \u00e9 sua desestrutura\u00e7\u00e3o<\/a><\/noindex>. Precisamos armazenar esses dados sem definir seu formato. Esse formato s\u00f3 \u00e9 necess\u00e1rio para a leitura posterior. Por exemplo, um sistema banc\u00e1rio de pontua\u00e7\u00e3o para determinar o valor do cr\u00e9dito dispon\u00edvel analisar\u00e1 as fotos que voc\u00ea postou nas redes sociais, verificando com que frequ\u00eancia voc\u00ea visita o mar e restaurantes, enquanto estuda os extratos m\u00e9dicos dispon\u00edveis. Por um lado, esses dados s\u00e3o abrangentes, mas por outro, s\u00e3o heterog\u00eaneos.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Oceano de dados n\u00e3o estruturados<\/h2>\n

\nQuais problemas surgem com a chegada dos \"novos dados\"? O principal deles, \u00e9 claro, \u00e9 o volume de informa\u00e7\u00e3o e os prazos para seu armazenamento. Um \u00fanico carro aut\u00f4nomo moderno, por exemplo, gera at\u00e9 60 TB de dados diariamente, provenientes de todos os seus sensores e mecanismos. Para desenvolver novos algoritmos de movimento, essas informa\u00e7\u00f5es precisam ser processadas no mesmo dia, caso contr\u00e1rio, come\u00e7ar\u00e3o a se acumular. Al\u00e9m disso, elas devem ser armazenadas por um longo per\u00edodo \u2014 d\u00e9cadas. S\u00f3 assim, no futuro, ser\u00e1 poss\u00edvel fazer conclus\u00f5es com base em grandes amostras anal\u00edticas.<\/p>\n

Um \u00fanico dispositivo para decifrar sequ\u00eancias gen\u00e9ticas produz cerca de 6 TB por dia. E os dados coletados por ele n\u00e3o contemplam a exclus\u00e3o, ou seja, hipoteticamente devem ser armazenados para sempre.<\/p>\n

Finalmente, as mesmas redes de quinta gera\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m da informa\u00e7\u00e3o transmitida, essa rede tamb\u00e9m \u00e9 um gerador imenso de dados: logs de atividades, registros de chamadas, resultados intermedi\u00e1rios de intera\u00e7\u00f5es m\u00e1quina a m\u00e1quina e assim por diante. <\/p>\n

Tudo isso requer o desenvolvimento de novas abordagens e algoritmos para armazenamento e processamento de informa\u00e7\u00f5es. E tais abordagens est\u00e3o surgindo.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Tecnologias da nova era<\/h2>\n

\nPodemos identificar tr\u00eas grupos de solu\u00e7\u00f5es destinadas a lidar com as novas exig\u00eancias para sistemas de armazenamento de informa\u00e7\u00f5es: a implementa\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial, a evolu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica dos meios de armazenamento e inova\u00e7\u00f5es na arquitetura de sistemas. Comecemos com a IA.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n
\nNas novas solu\u00e7\u00f5es da Huawei, a intelig\u00eancia artificial j\u00e1 \u00e9 utilizada no n\u00edvel do pr\u00f3prio armazenamento, que \u00e9 equipado com um processador de IA, permitindo que o sistema analise seu estado e preveja falhas. Se a SAN for conectada a um servi\u00e7o de nuvem com capacidades computacionais significativas, a intelig\u00eancia artificial poder\u00e1 processar mais informa\u00e7\u00f5es e aumentar a precis\u00e3o de suas hip\u00f3teses.<\/p>\n

Al\u00e9m das falhas, essa IA \u00e9 capaz de prever a futura carga m\u00e1xima e o tempo restante at\u00e9 o esgotamento da capacidade. Isso permite otimizar o desempenho e escalar o sistema antes que qualquer evento indesejado ocorra.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n
\nAgora, sobre a evolu\u00e7\u00e3o dos dispositivos de armazenamento. Os primeiros pen drives foram feitos com a tecnologia SLC (Single-Level Cell). Os dispositivos baseados nessa tecnologia eram r\u00e1pidos, confi\u00e1veis e est\u00e1veis, mas tinham uma capacidade pequena e custavam muito caro. O aumento da capacidade e a redu\u00e7\u00e3o de pre\u00e7o foram alcan\u00e7ados por meio de certos compromissos t\u00e9cnicos, que diminu\u00edram a velocidade, a confiabilidade e a vida \u00fatil dos dispositivos. No entanto, essa tend\u00eancia n\u00e3o impactou as SANs, que, gra\u00e7as a diferentes artif\u00edcios arquitet\u00f4nicos, tornaram-se em geral mais eficientes e mais confi\u00e1veis.<\/p>\n

Mas por que foram necess\u00e1rias as SANs do tipo All-Flash? N\u00e3o seria suficiente simplesmente substituir os antigos HDDs por novos SSDs do mesmo formato em sistemas j\u00e1 em opera\u00e7\u00e3o? Isso foi necess\u00e1rio para utilizar eficientemente todos os recursos dos novos dispositivos de estado s\u00f3lido, o que era simplesmente imposs\u00edvel em sistemas antigos. <\/p>\n

A empresa Huawei, por exemplo, desenvolveu toda uma gama de tecnologias para resolver essa quest\u00e3o, uma das quais foi FlashLink<\/a><\/noindex>, que permitiu otimizar ao m\u00e1ximo as intera\u00e7\u00f5es \"disco \u2013 controlador\". <\/p>\n

A identifica\u00e7\u00e3o inteligente permitiu dividir os dados em v\u00e1rios fluxos e lidar com uma s\u00e9rie de fen\u00f4menos indesejados, como WA<\/a><\/noindex> (amplia\u00e7\u00e3o de escrita). Ao mesmo tempo, novos algoritmos de recupera\u00e7\u00e3o, em particular, RAID 2.0+<\/a><\/noindex>, aumentaram a velocidade de rebuild, reduzindo seu tempo a valores completamente irrelevantes.<\/p>\n

Falhas, superlota\u00e7\u00e3o, \"coleta de lixo\" \u2014 esses fatores tamb\u00e9m n\u00e3o afetam mais o desempenho do sistema de armazenamento gra\u00e7as a melhorias especiais nos controladores.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\nE os armazenamentos de dados em bloco est\u00e3o se preparando para receber NVMe<\/a><\/noindex>. Vale lembrar que o esquema cl\u00e1ssico de organiza\u00e7\u00e3o de acesso aos dados funcionava assim: o processador se comunicava com o controlador RAID pelo barramento PCI Express. Este, por sua vez, interagia com discos mec\u00e2nicos via SCSI ou SAS. A aplica\u00e7\u00e3o do NVMe no backend acelerou consideravelmente todo o processo, mas tinha uma desvantagem: os drives precisavam ter uma conex\u00e3o direta com o processador para garantir acesso direto \u00e0 mem\u00f3ria.<\/p>\n

A pr\u00f3xima fase de desenvolvimento da tecnologia, que estamos observando agora, foi a implementa\u00e7\u00e3o do NVMe-oF (NVMe over Fabrics). No que diz respeito \u00e0s tecnologias de bloco da Huawei, elas j\u00e1 suportam FC-NVMe (NVMe over Fibre Channel) e est\u00e3o se preparando para o NVMe over RoCE (RDMA over Converged Ethernet). Modelos de teste s\u00e3o totalmente funcionais, e restam poucos meses at\u00e9 sua apresenta\u00e7\u00e3o oficial. Vale dizer que tudo isso tamb\u00e9m aparecer\u00e1 em sistemas distribu\u00eddos, onde o \"Ethernet sem perdas\" ser\u00e1 bastante solicitado.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\nUma maneira adicional de otimizar o funcionamento dos armazenamentos distribu\u00eddos foi a completa elimina\u00e7\u00e3o da duplica\u00e7\u00e3o de dados. As solu\u00e7\u00f5es da Huawei n\u00e3o usam mais n c\u00f3pias, como no tradicional RAID 1, e fazem a transi\u00e7\u00e3o total para o mecanismo EC<\/a><\/noindex> (Erasure coding). Um pacote matem\u00e1tico especial calcula, em intervalos regulares, blocos de controle que permitem a recupera\u00e7\u00e3o de dados intermedi\u00e1rios em caso de perda.<\/p>\n

Mecanismos de deduplica\u00e7\u00e3o e compress\u00e3o tornam-se obrigat\u00f3rios. Se nas tradicionais SANs somos limitados pelo n\u00famero de processadores instalados nos controladores, nas sistemas de armazenamento horizontalmente escalon\u00e1veis, cada n\u00f3 cont\u00e9m tudo o que \u00e9 necess\u00e1rio: discos, mem\u00f3ria, processadores e interconex\u00e3o. Esses recursos s\u00e3o suficientes para que a deduplica\u00e7\u00e3o e a compress\u00e3o tenham um impacto m\u00ednimo na performance.<\/p>\n

E sobre m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o de hardware. Aqui, a carga nos processadores centrais foi reduzida com o uso de chips dedicados (ou blocos dedicados no pr\u00f3prio processador), desempenhando o papel de TOE<\/a><\/noindex> (TCP\/IP Offload Engine) ou realizando as tarefas matem\u00e1ticas de EC, deduplica\u00e7\u00e3o e compress\u00e3o.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\nNovas abordagens para o armazenamento de dados encontraram express\u00e3o na arquitetura desagregada (distribu\u00edda). Em sistemas de armazenamento centralizado, h\u00e1 uma f\u00e1brica de servidores conectada via Fibre Channel a SAN<\/a><\/noindex> um grande n\u00famero de matrizes. As desvantagens dessa abordagem incluem dificuldades de escalabilidade e a garantia de um n\u00edvel de servi\u00e7o (em desempenho ou lat\u00eancias). Sistemas hiperconvergentes utilizam os mesmos hosts \u2014 tanto para armazenamento quanto para processamento de informa\u00e7\u00f5es. Isso oferece um espa\u00e7o praticamente ilimitado para escalabilidade, mas traz altos custos para manter a integridade dos dados.<\/p>\n

Ao contr\u00e1rio das duas arquiteturas mencionadas, a arquitetura desagregada implica na separa\u00e7\u00e3o do sistema em uma f\u00e1brica de computa\u00e7\u00e3o e um sistema de armazenamento horizontal<\/b>. Isso proporciona os benef\u00edcios de ambas as arquiteturas e permite escalar praticamente sem limites apenas aquele elemento cuja performance \u00e9 insuficiente.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n<\/p>\n

Da integra\u00e7\u00e3o \u00e0 converg\u00eancia<\/h2>\n

\nUm dos principais desafios, cuja relev\u00e2ncia tem crescido nos \u00faltimos 15 anos, \u00e9 a necessidade de fornecer simultaneamente armazenamento em bloco, acesso a arquivos, acesso a objetos, opera\u00e7\u00e3o de um farm para grandes dados, etc. Um exemplo de 'cereja do bolo' pode ser um sistema de backup em fita magn\u00e9tica.<\/p>\n

Na primeira etapa, foi poss\u00edvel unificar apenas a gest\u00e3o desses servi\u00e7os. Sistemas de armazenamento de dados heterog\u00eaneos eram restritos a algum software especializado, atrav\u00e9s do qual o administrador distribu\u00eda os recursos dos pools dispon\u00edveis. Mas como esses pools eram diferentes em termos de hardware, a migra\u00e7\u00e3o de carga entre eles era imposs\u00edvel. Em um n\u00edvel superior de integra\u00e7\u00e3o, a unifica\u00e7\u00e3o ocorria no n\u00edvel do gateway. Com acesso a arquivos comum, ele poderia ser fornecido atrav\u00e9s de diferentes protocolos.<\/p>\n

O m\u00e9todo mais sofisticado de converg\u00eancia dispon\u00edvel atualmente implica a cria\u00e7\u00e3o de um sistema h\u00edbrido universal. Esse \u00e9 o objetivo que nossa OceanStor 100D<\/a><\/noindex>. O acesso universal utiliza os mesmos recursos de hardware, logicamente divididos em diferentes pools, permitindo a migra\u00e7\u00e3o de carga. Tudo isso pode ser realizado atrav\u00e9s de um \u00fanico painel de gerenciamento. Dessa forma, conseguimos implementar o conceito de 'um data center \u2014 um sistema de armazenamento'.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\nO custo de armazenamento de informa\u00e7\u00f5es atualmente determina muitas decis\u00f5es arquitet\u00f4nicas. E embora se possa coloc\u00e1-lo em primeiro plano, hoje estamos discutindo o armazenamento 'ativo' com acesso din\u00e2mico, portanto, o desempenho tamb\u00e9m deve ser considerado. Outra caracter\u00edstica importante dos sistemas distribu\u00eddos de pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o \u00e9 a unifica\u00e7\u00e3o. Afinal, ningu\u00e9m quer ter v\u00e1rios sistemas desconexos, gerenciados a partir de diferentes pain\u00e9is. Todas essas qualidades foram incorporadas na nova linha de produtos da Huawei. OceanStor Pacific<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Sistema de Armazenamento em Massa de Nova Gera\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

\nOceanStor Pacific atende aos requisitos de confiabilidade a n\u00edvel de 'seis noves' (99,9999%) e pode ser utilizado para criar centros de dados da classe HyperMetro. Com uma dist\u00e2ncia de at\u00e9 100 km entre dois data centers, os sistemas demonstram uma lat\u00eancia adicional de 2 ms, o que permite construir sobre eles solu\u00e7\u00f5es de alta disponibilidade, incluindo servidores com qu\u00f3rum.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\nOs produtos da nova s\u00e9rie demonstram versatilidade em protocolos. J\u00e1 agora, o OceanStor 100D suporta acesso em bloco, acesso a objetos e acesso Hadoop. Em breve, o acesso de arquivos ser\u00e1 implementado. N\u00e3o h\u00e1 necessidade de armazenar v\u00e1rias c\u00f3pias de dados se eles podem ser fornecidos atrav\u00e9s de diferentes protocolos.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\n\u00c0 primeira vista, que rela\u00e7\u00e3o a conceito de 'rede sem perdas' tem com sistemas de armazenamento? A quest\u00e3o \u00e9 que sistemas distribu\u00eddos de armazenamento de dados s\u00e3o constru\u00eddos sobre uma rede r\u00e1pida que suporta os algoritmos adequados e o mecanismo RoCE. Aumentar ainda mais a velocidade da rede e reduzir lat\u00eancias \u00e9 ajudado pelo sistema de intelig\u00eancia artificial suportado por nossos switches. AI Fabric<\/a><\/noindex>. O ganho de desempenho do sistema de armazenamento ao ativar o AI Fabric pode chegar a 20%.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
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\nO que \u00e9 o novo n\u00f3 do sistema de armazenamento distribu\u00eddo OceanStor Pacific? A solu\u00e7\u00e3o de formato 5U inclui 120 drives e pode substituir tr\u00eas n\u00f3s cl\u00e1ssicos, resultando em mais de duas vezes a economia de espa\u00e7o em rack. Ao eliminar o armazenamento de c\u00f3pias, a efici\u00eancia dos drives aumenta significativamente (at\u00e9 +92%).<\/p>\n

Estamos acostumados a que o armazenamento definido por software seja um software espec\u00edfico instalado em um servidor tradicional. Mas agora, para alcan\u00e7ar par\u00e2metros ideais, essa solu\u00e7\u00e3o arquitet\u00f4nica tamb\u00e9m exige n\u00f3s especiais. Ela consiste em dois servidores baseados em processadores ARM que gerenciam um array de unidades de disco de tr\u00eas polegadas.<\/p>\n

\"Tend\u00eancias
\n
\nEsses servidores s\u00e3o inadequados para solu\u00e7\u00f5es hiperconvergentes. Primeiro, h\u00e1 poucas aplica\u00e7\u00f5es para ARM, e segundo, \u00e9 dif\u00edcil manter o equil\u00edbrio de carga. N\u00f3s sugerimos migrar para um armazenamento separado: um cluster computacional, representado por servidores cl\u00e1ssicos ou em rack, opera de forma independente, mas se conecta aos n\u00f3s de armazenamento OceanStor Pacific, que tamb\u00e9m executam suas fun\u00e7\u00f5es principais. E isso se justifica.<\/p>\n

Como exemplo, consideremos uma solu\u00e7\u00e3o cl\u00e1ssica para armazenamento de grandes dados com um sistema hiperconvergente ocupando 15 racks de servidores. Se distribuirmos a carga entre servidores computacionais separados e os n\u00f3s de armazenamento OceanStor Pacific, separando-os, o n\u00famero de racks necess\u00e1rios ser\u00e1 reduzido pela metade! Isso diminui os custos operacionais do data center e reduz o custo total de propriedade. Em um mundo onde o volume de informa\u00e7\u00f5es armazenadas cresce 30% ao ano, tais vantagens n\u00e3o devem ser desperdi\u00e7adas.<\/p>\n

***<\/h2>\n

\nMais informa\u00e7\u00f5es sobre as solu\u00e7\u00f5es da Huawei e os cen\u00e1rios de sua aplica\u00e7\u00e3o podem ser obtidas em nosso site<\/a><\/noindex> ou entrando em contato diretamente com os representantes da empresa.
\n
Fonte: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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