UMStorデータストレージシステムは企業のデータ価値を高めます

【51CTO.comオリジナル記事】

あらゆるもののデジタル化がデータに基づく運用・保守の時代を切り開く

企業のデジタル変革の過程では、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、モノのインターネットなどの一連の新技術が徐々に導入され、従来のシステム運用・保守は人工知能に基づく自動化された運用・保守方法に徐々に置き換えられ、企業の管理効率が大幅に向上します。

同時に、データが王様である時代において、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能などの新しいテクノロジーの中核要素はすべてデータを中心に展開されます。企業が保有するデータの質と量は大きく変化しました。たとえば、銀行の顧客のデータ量は数百 TB から PB レベルにまで増加しました。この時、システム運用保守担当者の主な責任も、システム運用保守からデータ運用・データ操作へと移行しました。データをうまく維持・運用できる者だけが市場で中核的な競争力を持つことができます。

国内大手クラウドコンピューティングサービスプロバイダーのUCloudが主催するTIC 2018カンファレンスが5月15日に北京で開催されました。カンファレンスでは技術革新の徹底的な探究に重点を置き、クラウドコンピューティングやブロックチェーンなどの業界技術の交流プラットフォームを構築し、業界リーダーらと新技術の実装や現代的価値観の強化について議論しました。カンファレンス中、51CTOの記者がUMCloudソリューションのシニアディレクターであるFang Yong氏にインタビューしました。この記事では、同社のコアストレージ製品である UMStor について詳しく説明します。

UMCloudソリューションのシニアディレクター、Fang Yong氏

データ価値の再形成の3つの段階

ファン・ヨン氏は、ビッグデータの時代では、データソースが複雑かつ多様化しており、膨大な量の非構造化データや半構造化データがデータストレージ技術に大きな課題をもたらしていると述べた。 UCloud は、新時代のデータストレージの開発ニーズを満たすために、UMStor データストレージシステムの開発に専念し、企業のデジタル化後の一連のシナリオにおける「複雑なデータソース」、「大量のデータ」、「複雑な使用」、「困難な管理」などの複雑な課題に顧客が対処できるように支援しています。

UMStor システムでは、分散ストレージの一般的な機能に加えて、「コンピューティング シンク」や「クラウド統合」などの新しい概念も設計に取り入れています。コンピューティングシンキング: データ検索やクエリ分析機能をストレージシステムに組み込み、顧客がより効率的に機能を使用できるようにします。クラウド統合: ストレージ システムとクラウドを接続して、基盤となるデータ フローを高速化します。

UMStorは企業のデジタル変革を促進

UMStor は、次の 3 つの側面で企業のデジタル化プロセスを推進する役割を果たします。

1. データフローを効果的に実現します。
2. データ融合を完全に実現します。
3. 積極的にデータ再構築を実施します。

データフロー

現在、多くの企業がクラウドコンピューティング技術を採用しており、「デュアルモードIT」という概念が繰り返し言及され、ハイブリッドクラウドアプローチが大きな注目を集めています。このような背景から、クラウド計画を立てる際、企業はインターネット サービスをパブリック クラウドに配置し、コア サービスまたはサブコア サービスをエンタープライズ データ センターに配置することを好む傾向があります。 Fang Yong 氏は、このような展開によってのみビジネスの弾力性の目標が達成されると考えています。パブリック クラウドの強力なコンピューティング能力は、大量のデータに基づいて企業がビジネス成長目標を達成する上で役立ちます。

たとえば、人工知能の分野では、データストレージはコンピューティング プラットフォームと切り離せません。さまざまなシステムは、データの書き込み、データの出力、コンピューティング処理など、複数の次元でストレージ層とデータを交換する必要があります。人工知能プラットフォームは、ビッグデータプラットフォームと同じです。全体のリンクは、AI とストレージ プラットフォームの処理プロセスだけでなく、関連システムもストレージと対話する必要があるため、データ フローが重要です。ファン・ヨン氏は、UMStorがクラウド統合機能を実現し、CloudsyncやCloudArchiveなどの機能を通じて最下層でのデータフローを実現できることを明らかにした。つまり、企業のデータを安全かつ制御可能な方法でクラウドに転送し、クラウドの強力なコンピューティングパワーを活用して人工知能とビッグデータ分析を強化することができます。

データ融合

大手企業がHadoopやSparkなどの技術を採用してビッグデータ分析プラットフォームを構築するにつれ、さまざまな部門がビッグデータ技術をますます頻繁に利用し、ますます多くのビッグデータシステムが構築され、各部門が独自に活動するという現象が蔓延しています。このプロセスでは、冗長なデータコピーがますます増え、データ複製の時間コストがますます長くなり、管理コストがますます高くなります。これらの問題をどのように解決すればよいでしょうか?ファン・ヨン氏は、UMStorはデータレイクのデータ処理モデルに基づいて、「1つのデータレイク」のみでデータ生成とデータ処理を構築する方法を採用しており、これによりデータ利用の効率が向上し、システムの構築コストが削減されると述べた。これは、UMStor によってデータ融合レベルでもたらされた変化です。

UMStor データ ストレージ プラットフォーム

UMStor の製品設計のインスピレーションは、プライベート クラウドとデータ レイクの両方を含む数十 PB の容量を持つストレージ環境であるオペレーターとの協力から生まれました。データ レイクは複数のデータ ソースを保存するストレージです。 UMStor のマルチプロトコル機能により、ビッグデータ処理プロセスが 9 ステップから 5 ステップに短縮され、コストを節約しながら使用効率が大幅に向上します。 「私が接してきた多くの企業は、ビッグデータ環境のリソース展開における『解放』と『収集』の問題に悩まされています。データレイクアーキテクチャを使えば、これを簡単に実現できます。このケースでは、物理リソースと仮想リソースの両方を使用しています。検証の結果、データレイクストレージモデルでサポートされるビッグデータ環境のパフォーマンスは、物理マシンに展開されたビッグデータ環境とほぼ同じであることが分かりました。これが、データレイク分野における私たちの模索的な実践です」とFang Yong氏は紹介しました。

データリエンジニアリング

過去2年間で人工知能は非常に普及し、AIは企業の業務運営モデルを徐々に変えてきました。ファン・ヨン氏は、成功する AI プラットフォームはデータとコンピューティング、特にデータと切り離せないものだと述べました。現在私たちが使用している AI は、Alpha Go 2.0 からはまだ遠いところにあります。実際、AI モデルをトレーニングするには大量のデータに依存する必要があり、ストレージに関して多くの作業を行う必要があります。 UCloud のコンピューティング プラットフォームは、ストレージ システムとシームレスかつ迅速にデータを交換できます。一部のコンピューティング作業は、処理のためにストレージ層にオフロードすることもできます。 UMStor はこれらの課題をうまく解決できます。

永続性とセキュリティ

物理レベルでは、UMStor は分散ストレージといくつかの共通機能を共有しています。データはユーザーにとって非常に重要であるため、ソフトウェア システムは十分に強力でなければなりません。 Fang Yong 氏は、「UMStor は、複数のコピーとデータの冗長性によってデータのセキュリティを確保します。当社が納入した複数の PB の現場での実践により、当社の基盤となるデータ冗長メカニズムがテストに耐えられることが証明されました」と述べています。

ビジネス ロジック層では、UMStor はストレージに包括的である必要があるデータ レイク アーキテクチャを使用します。異なるシステムからのさまざまな種類のデータは、何らかの機能的なデータ分離を経る必要があります。たとえば、強力なテナント機能とは、テナントによって提供されるシステムに特定のアクセス スペースがあることを意味します。このスペースにアクセスしたい他の企業は、関連情報を取得するために許可を受ける必要があります。物理層とビジネス ロジック層を組み合わせることで、データがデータ レイク内に存在することが保証され、さまざまなシステムで最大限の効率で使用されながらもセキュリティが確保されます。 UMStor は、データが相互リンクされているときに、データ セキュリティの分離と柔軟性の両方を実現します。

要約する

UMStorは、ブロックストレージ、オブジェクトストレージ、ファイルストレージ、ビッグデータ、ストリーミングメディアなど、仮想化、コンテナ、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット、ハイブリッドクラウド、AI人工知能、バックアップ、アーカイブなどのさまざまなシナリオに適したさまざまなデータインターフェイスを提供していることがわかっています。データレイクストレージアーキテクチャを備えたUMStorにより、企業はデータの価値を実現し、デジタル変革をさらに推進することができます。

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