ソフトウェア定義の分散ストレージを本当に理解していますか?

私たちは現在、インターネット+時代、クラウドコンピューティング時代、ビッグデータ時代、人工知能時代など、さまざまな呼び名が付けられた新しい時代に生きています。

現在の IT システム アーキテクチャは、ソフトウェア定義テクノロジの発展により大きな変化を遂げています。 IT アーキテクチャの中核となるデータ保管庫としてのストレージ ユニットは、これまでにない課題に直面しています。フロントエンド ビジネス アプリケーションの規模は、データ量、パフォーマンス、セキュリティ、アプリケーション タイプの点で飛躍的に増加しています。従来のストレージ デバイスとソリューションでは、このような大規模なアプリケーション シナリオのニーズを満たすことはほとんどできません。アプリケーション シナリオが異なれば、生成されるデータ タイプも異なり、データにアクセスするための IO モデルも異なります。ソフトウェア定義の分散ストレージ ソリューションを使用すると、現在の課題に適切に対処できます。

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まず、分散ストレージとは何かを知る必要があります。

分散ストレージ

分散ストレージは、ソフトウェア定義のストレージ ソリューションの実装です。ソフトウェアを通じてハードウェアの管理を抽象化し、クラスターのすべての CPU リソース、メモリ リソース、ハード ディスク リソース、ネットワーク リソースなどを統合リソース プールにプールし、シンプルで使いやすい管理インターフェイスまたは API を通じてユーザーにパーソナライズされたストレージ ソリューションを提供します。

ソフトウェア定義のストレージ ソリューションにより、運用システムをオンラインで実行しながらスケールアップまたはスケールアウトすることができ、拡張後はストレージ システムの容量とパフォーマンスの両方を直線的に拡張できます。次のような特徴があります。

高性能

分散ストレージ システムは、すべてのストレージ ノードのプロセッサ リソース、ハード ディスク リソース、およびネットワーク リソースを統合し、複数のストレージ ノード間でタスクを分割して、同時データ処理を実行することができるため、単一のハード ディスクまたはデバイスによって発生するボトルネックを回避し、クラスター全体の処理能力を向上させることができます。分散ストレージ システムはパフォーマンスのスケーラビリティに優れており、アプリケーションの増え続けるストレージ パフォーマンス要件を満たすことができます。

高いスケーラビリティ

分散ストレージ システムは、クラスター ストレージ ノードの規模を拡大することでシステムのストレージ容量、コンピューティング、パフォーマンスを向上させ、サーバー ハードウェアを追加およびアップグレードしたり、ストレージ ノードの数を増やしたりすることでサービス機能を向上させます。分散ストレージ システムは、ストレージ ノードのオンライン追加をサポートし、フロントエンド サービスに対して透過的であり、全体的なシステム パフォーマンスはストレージ ノードの数に比例します。

高可用性

分散ストレージ システムは、ハードウェアとソフトウェアの両方に基づいた高可用性メカニズムを設計しており、さまざまな異常 (ストレージ ノードのクラッシュ、ネットワークの中断、ハード ディスクの障害、データの破損など) が発生した場合でも、通常のサービスを提供できます。分散ストレージ システム ハードウェアの可用性を向上させるには、ストレージ ノードの数を増やすか、さまざまなハードウェア冗長メカニズムを採用します。分散ストレージ システムでは、高いデータ可用性を確保するために、レプリケーション メカニズムまたは消去コーディング メカニズムがよく使用されます。レプリケーション メカニズムにより、より高いレベルのデータ冗長性を実現できますが、ストレージ システムの有効スペースの使用率は低下します。消失訂正符号化メカニズムにより、ある程度のデータ冗長性を確保しながら、ストレージ システムの有効なスペース利用率を大幅に向上させることができます。

高いセキュリティ

分散ストレージ システムは、信頼性の高い権限制御と相互信頼確認メカニズムをサポートし、プライベート データ スライシングとデータ エンコーディング メカニズムを採用しているため、クラスター システムを悪意のあるアクセスやさまざまな角度からの攻撃から保護し、保存されたデータが盗難されるのを防ぎます。

分散型の「4つの高」特性により、高性能コンピューティング、ビッグデータビデオクラウド、ビッグデータ分析などのアプリケーションシナリオで広く使用されています。

高性能コンピューティングのシナリオ

気象学や気候、地質探査、航空宇宙、エンジニアリングコンピューティング、材料工学などの分野では、クラスターベースの高性能コンピューティングが不可欠な補助ツールとなっています。クラスタシステムは非常に強力なスケーラビリティを備えています。クラスター内のノードを追加または削除することで、元のアプリケーションやコンピューティング タスクに影響を与えることなく、システムの処理能力をいつでも増減できます。コンピューティング モデルと規模に応じて、クラスター システムを構成するノードの数は数個から数万個の範囲になります。これらの企業は、統合ストレージスペース、効率的なファイル取得、高帯域幅のスループットパフォーマンス、信頼性の高いデータセキュリティなど、バックエンドストレージシステムに対する新しい要件を提示しています。

ビッグデータビデオクラウドアプリケーションシナリオ

高解像度および超高解像度のビデオ技術の普及に伴い、「学良プロジェクト」、安全都市、ラジオおよびテレビのメディアリソース、映画およびテレビ番組制作、ビデオウェブサイトなどのビデオビッグデータの応用シナリオでは、大容量、高い読み取りおよび書き込みパフォーマンス、高い信頼性、低遅延、およびスケーラビリティを備えたストレージデバイスに対する要件が提示されています。このような大規模なビデオデータアプリケーションシナリオでは、バックエンドデータストレージのサポートとして、高度なテクノロジーと優れたパフォーマンスを備えたストレージシステムが必要です。

ビッグデータ分析の応用シナリオ

インターネット技術と人工知能の発展に伴い、膨大なユーザー/データ/端末に基づくさまざまなビッグデータ分析と人工知能ビジネスモデルが次々と登場しており、ストレージ機能の統合、データセキュリティ、データ安定性、システムの拡張性、パフォーマンス、コスト要因を十分に考慮する必要もあります。

データが爆発的に増加する「デジタル時代」において、ソフトウェア定義の分散ストレージは、ストレージ技術の急速な発展の結果です。成長の余地が大きく、必然的に幅広いビッグデータビジネスシナリオに適用されることになります。