分散ストレージ構築のための2つの展開モード（分離型またはハイパーコンバージド型）

データセンターの内部システムに求められる中核となる要件は「安定性と信頼性」です。まず、システムは運用中に継続的かつ信頼性の高いサービスを提供でき、長期間にわたって障害なく動作できる必要があります。第二に、障害が発生した場合、その障害を迅速に特定し、タイムリーにトラブルシューティングを行い、障害の拡大を防ぐことができなければなりません。

個別の展開方法により、システムはクラウド プラットフォーム システムから独立し、CPU/メモリ/ネットワークなどの物理リソースをめぐるコンピューティングとストレージ間の競合を回避します。一方のリソース需要が突然増加すると、もう一方のリソースが枯渇し、パフォーマンスに影響を及ぼし、インフラストラクチャ全体に波及効果が発生します。ハイパーコンバージド展開方式では、クラスターの規模が大きい場合、ネットワーク、ハードディスク、サーバーの障害が発生する可能性が高くなります。さらに、データの重複排除、圧縮、暗号化、消失訂正符号、障害の自己修復、データ機能の実装などの機能は、特定のシステム リソースを消費し、パフォーマンスの低下やジッターにつながります。

[[238650]]

ハイパーコンバージェンスよりも個別展開の方が優れている点:

もしそのような見解が特定のメーカーやサプライヤーから出たものでなければ、それはあまりにも偏ったものとなるでしょう。単純に 2 つのテクノロジーを見ると、それぞれ異なる規模に適していると思います。ハイパーコンバージェンスは、小規模および中規模（プラットフォーム規模および人的資源規模を含む）では明らかな利点がありますが、大規模な分散ストレージではさらに大きな利点があります。絶対的な一方的な優位性ではなく、優れたデザインと適切なバランスが鍵となります。

ハイパーコンバージド展開モードを採用することをお勧めします。

1. コスト面では、各ハイパーコンバージド サーバーはコンピューティング リソースとストレージ リソースの両方として使用でき、コスト効率が最も高くなります。

2. パフォーマンスの面では、分散ストレージ システムは通常、サーバー リソースの約 10% しか占有せず、パフォーマンスの 90% が利用可能になります。さらに、X86 サーバーの CPU パフォーマンスはますます向上しています。利用率が低すぎて放置されているとしたら残念です。

3. 管理の観点から見ると、各 X86 物理デバイスは同じであるため、水平方向の拡張と管理が容易になります。ノードを追加するたびに、コンピューティング リソースとストレージ リソースの両方が増加し、管理が容易になります。現在、Baidu と Alibaba のクラウド データ センターは基本的にこれを行っています。

1. ハイパーコンバージェンスの概念

現在、ハイパーコンバージェンスには厳密な標準定義はありません。さまざまなメーカーや組織が独自の定義を持っています。これは、ハイパーコンバージェンスがまだ急速な発展と進化の過程にあり、統一された標準仕様が形成されていないことも示しています。ハイパーコンバージェンスの「ハイパー」は英語の「Hyper」に相当し、特に仮想化を指し、KVM、XEN、Hyper-V などの仮想化コンピューティング アーキテクチャに相当します。この概念は、Nutanix などのストレージ ベンダーが、Google や Facebook などのインターネット ベンダーが仮想化環境で採用したコンピューティングおよびストレージ融合アーキテクチャを使用し、X86 ハードウェア プラットフォームに基づくコンピューティングおよびストレージ融合製品またはソリューションをエンタープライズ顧客に提供したことに由来しています。この概念によれば、RAC/Hadoop などのアプリケーションは仮想マシン上で実行されないため、データベース オールインワン マシンとビッグ データ オールインワン マシンはどちらもハイパーコンバージドとして分類することはできません。さらに、ハイパーコンバージド アーキテクチャにおける最も根本的な変化はストレージであり、元の集中型共有ストレージ (SAN/NAS) からソフトウェア定義ストレージ、特に分散ストレージに移行しました。

ハイパーコンバージェンスの「コンバージェンス」とは、コンピューティングとストレージが同じノードに展開され、コンピューティング機能とストレージ機能の両方が提供されることを意味します。コンバージェンスは、一般的に、物理コンバージェンスとハイパーコンバージェンスに分けられ、ハイパーコンバージェンスはコンバージェンスのサブセットです。物理的に統合されたシステムでは、コンピューティングとストレージは、互いに直接依存することなく 2 つの独立したコンポーネントとして存在し、ホストの物理リソースを共有します。ハイパーコンバージェンスと物理コンバージェンスの違いは、仮想化コンピューティングに重点が置かれていることです。コンピューティングとストレージは密接に関連しています。ストレージは物理マシンではなくコントローラ仮想マシン (CVM) によって制御され、分散されたストレージ リソースが統合ストレージ プールに形成され、ユーザー アプリケーション仮想マシンが作成されます。物理コンバージェンスとハイパーコンバージェンスの比較を以下に示します。パフォーマンス上の理由から、ハイパーコンバージド アーキテクチャでは通常、ホストの物理デバイスをコントローラー仮想マシン CVM に渡す必要があります。

ハイパーコンバージドアーキテクチャは標準的なユニバーサルハードウェアに基づいています

このプラットフォームは、ソフトウェア定義を通じてコン​​ピューティング、ストレージ、ネットワークの統合を実現し、仮想化を中心としたソフトウェア定義データセンターの技術アーキテクチャを実現します。システムがハイパーコンバージド アーキテクチャを採用しているかどうかを判断するには、主に次の点を考慮します。

（１）完全にソフトウェア定義。ハードウェアに依存せず、商用の汎用標準ハードウェア プラットフォーム (X86 など) を使用し、コンピューティング、ストレージ、ネットワークなどの機能を完全にソフトウェアで実装します。

（２）完全に仮想化されている。仮想化コンピューティングを中心に、コンピューティング、ストレージ、ネットワークはすべて仮想化エンジンによって統一的に管理およびスケジュールされ、ソフトウェア定義ストレージは仮想マシン コントローラー CVM によって管理されます。

（３）完全に分散されている。コンピューティング、ストレージ、ネットワークが必要に応じて動的に拡張される、水平方向にスケーラブルな分散システム。システムには単一障害点がなく、分散ストレージを使用します。

2. ハイパーコンバージドアーキテクチャの開発と事例

今後 5 ～ 10 年で、次世代データセンター インフラストラクチャはソフトウェア定義型およびハイパーコンバージド型へと移行し、SAN/NAS ストレージは徐々にソフトウェア定義型ストレージに置き換えられるでしょう。ソフトウェア定義ストレージ (SDS) の推進により、ハイパーコンバージェンスはデータセンター インフラストラクチャの中核となり、ソフトウェア定義データセンター (SDDC) の将来の技術開発トレンドとなります。さまざまな複雑な機器をベースにしたデータセンターは、最終的には汎用サーバーと相互接続されたネットワークをベースにしたアーキテクチャに標準化されるでしょう。これらの汎用サーバーに主要なソフトウェアを導入し、仮想化を通じてコン​​ピューティング リソースとストレージ リソースを実装します。次に、これらの仮想化されたリソースに基づいてアプリケーションが展開され、特定の機能が完了します。

ストレージ、コンピューティング、ネットワークの緊密な統合は、将来の IT インフラストラクチャの開発における主要なトレンドです。そのため、ハイパーコンバージド アーキテクチャはエンタープライズ カスタマーにとって第一の選択肢となり、従来のアーキテクチャからクラウド コンピューティング アーキテクチャへのビジネス システムの変革が加速しています。 IDC の統計レポートによると、世界のハイパーコンバージェンス市場規模は 2016 年に 94% 増加すると予想されています。別の市場分析会社である Gartner は、世界のハイパーコンバージェンス市場の規模は 2019 年に 1,000 億ドルを超え、エンタープライズ データ センターにインストールされるストレージ アレイの約 30% が、x86 ハードウェア システムに基づくソフトウェア定義ストレージまたはハイパーコンバージド統合システム アーキテクチャで導入されると予測しています。

2016年以来、中国のハイパーコンバージェンス市場は引き続き活発化しており、ますます多くのハイパーコンバージェンスチームが徐々に発展してきました。市場調査およびコンサルティング会社であるガートナーが2016年11月に発表した中国のハイパーコンバージェンス市場動向に関するレポートによると、シスコ、HP、デル、EMC、ネットアップなどの大手サーバーおよびストレージ企業はいずれも、自社の技術および製品戦略をハイパーコンバージェンスへとシフトしています。報告書は、中国が世界で最も急速に成長しているハイパーコンバージド・インフラストラクチャ市場になったと指摘している。

H3C、Huawei、Nutanix、Lenovo、SmartX、Sangfor などの国内メーカーは、国際的に主流となっているハイパーコンバージェンス ソリューションにすぐに追随しました。

現在、中国におけるハイパーコンバージェンスアーキテクチャの主な応用事例は次のとおりです。

政府関連機関：中国査察出版、中国証券監督管理委員会、中国インターネット情報センター、中国大連市政府、青海省水利局、広州市地方税務局データベース仮想化、国家衛生計画生育委員会クラウドデータセンター、湖北省公安部監査プラットフォーム、厦門市公安局警察クラウドプラットフォーム、***法律司法統計管理プラットフォーム、深セン税関業務システム、広東省海事局スマート海事プラットフォーム、中国（西安）シルクロード研究所、温州医科大学***付属病院など。

金融業界：招商銀行、北京証券、南京証券、中信銀行など。製造業：東風ホンダ、宝鋼、中国鉄道資源集団有限公司など。IT企業：雲電子、レノボグループ、中国聯通WoCloud、中国電信など。教育業界：中国地質大学、中国科学技術大学、南開大学、北京郵電大学、北京外国語大学、陝西行政学院など。

3. ハイパーコンバージドアーキテクチャの利点

ハイパーコンバージド アーキテクチャが急速に発展している理由は、それが大きな利点を持ち、極めて高い顧客価値をもたらすことができるからです。ハイパーコンバージド アーキテクチャは、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、その他のリソースの統合管理とスケジュール設定を実現し、より柔軟な水平拡張機能を備え、データ センターに最高の効率、柔軟性、規模、コスト、データ保護をもたらします。コンピューティングとストレージのハイパーコンバージェンスを備えた統合プラットフォームの使用により、従来のサーバーと集中型ストレージのアーキテクチャが置き換えられ、アーキテクチャ全体がより明確でシンプルになり、複雑な IT システムの設計が大幅に簡素化されます。

ハイパーコンバージド アーキテクチャの主な機能の 1 つは、容易なスケーラビリティ、最小限の導入、オンデマンドの容量拡張です。ハイパーコンバージド ベンダーは、ハイパーコンバージド クラスターのサイズは、通常は 3 ノードから始まり、数十から数千のノードまで大きく異なると主張しています。ハイパーコンバージェンスでは、コンピューティング能力、ストレージ性能、容量が同期的に拡張されるため、実際には単一の機能の拡張に対応することはできません。メーカーによっては、拡張の最小単位に要件があり、拡張の柔軟性が制限されます。

クラスターが一定の規模に達すると、システム アーキテクチャの複雑さが非線形に増加し、クラスターの管理が困難になり、ハードウェア障害や自己修復の可能性も大幅に増加します。したがって、ハイパーコンバージド アーキテクチャ用に大規模なクラスターを構築することは一般的に推奨されません。ビジネスで許可されている場合は、適切なサイズの複数の小規模なクラスターを構築するか、大規模なクラスター内に障害ドメインまたはサブリソース プールを構築する方法を使用します。

物理デバイスを制御仮想マシンに透過的に送信することで、展開と構成管理の複雑さが増します。コンピューティングとストレージではハードウェア プラットフォームに対する要件が異なり、それらの統合によって互換性検証の複雑さもある程度増大します。ハイパーコンバージド アーキテクチャでは、管理、コンピューティング、ストレージ、高可用性には通常、独立した仮想ネットワークの構成が必要になり、ネットワーク構成も複雑になります。同時に、共有物理リソースの割り当て、分離、およびスケジュール設定も複雑さを増します。障害が発生すると、問題の追跡、デバッグ、分析が困難になります。

ハイパーコンバージド アーキテクチャのストレージ ロジック ユニットには、これまでは高度なストレージでのみ利用可能だった多くの機能がすでに備わっています。しかし、データ保護、レプリケーション、災害復旧、高可用性という点では、データ ストレージ レベルに関連するこれらの要件は、ハイパーコンバージド ベンダーが注意を払うためにエネルギーを費やさない、または注意を払うことができないものです。同時に、アーキテクチャ自体の制限により、ユーザーの選択肢が比較的狭くなります。ハイパーコンバージド アーキテクチャを超大規模コンピューティング センターで満たすことはできません。構造化データと非構造化データの大幅な増加など、データ ストレージに対するユーザーの多様な要求は、ハイパーコンバージェンスで解決するには適していません。多くのユーザーは、当初、コンピューティングとストレージの分散容量の拡張を希望していましたが、コンピューティング リソースの需要が大きく、ストレージ リソースの需要が少ない、またはその逆など、コンピューティングとストレージの割合が不均衡であることに気付きました。すべてをハイパーコンバージェンスに任せるというのは、非常に悪いアーキテクチャ設計です。