存儲廠商NGD Systems公司副總裁Scott Shadley在一次專題訪談中，探討了SNIA計算存儲(CS)工作組自成立以來的技術(shù)進步。Scott Shadley除了擔(dān)任NGD Systems副總裁的職位外，Scott還是存儲網(wǎng)絡(luò)行業(yè)協(xié)會(SNIA)的董事會成員。

標(biāo)準(zhǔn)組織推出的新技術(shù)獲得“官方定義”并不多見。但要獲得這樣的“定義”，這項技術(shù)需要相當(dāng)大的突破。因此，希望正式引入計算存儲(CS)——這是一種淘汰傳統(tǒng)計算機存儲技術(shù)的存儲架構(gòu)，以提供一種更快、更經(jīng)濟、更省電的方式來存儲和分析PB字節(jié)的數(shù)據(jù)。

企業(yè)存儲的發(fā)展

簡而言之，計算存儲是一種IT架構(gòu)，其中數(shù)據(jù)在存儲設(shè)備級別進行處理，以減少必須在存儲和計算平臺之間移動的數(shù)據(jù)量。因此，該技術(shù)提供了一種更快、更高效的方法來應(yīng)對數(shù)據(jù)密集型世界的獨特挑戰(zhàn)，通過減少數(shù)據(jù)移動和允許對分析的響應(yīng)速度高達20到40倍來滿足減少的多余帶寬，并提供非常低的延遲響應(yīng)時間。

如果考慮一下企業(yè)存儲的發(fā)展歷史，計算存儲的發(fā)展速度是適當(dāng)?shù)�。得益于NVMe和NVMe Over Fabrics輔助的新閃存技術(shù)，該技術(shù)的發(fā)展越來越快。當(dāng)今的數(shù)據(jù)中心(包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心)主要依賴于使用馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)的基本方法構(gòu)建的傳統(tǒng)服務(wù)器硬件，馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)適用于幾乎所有通用服務(wù)器，是具有70年歷史的計算機體系結(jié)構(gòu)，坦率地說，這種體系結(jié)構(gòu)多年來從未經(jīng)歷過太多的變化。

而一些新方法并沒有取得太大的成功�，F(xiàn)在有了諸如人工智能和機器學(xué)習(xí)之類的應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序需要大量的原始數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)，這些數(shù)據(jù)需要高計算能力來“學(xué)習(xí)”，因此計算能力已成為瓶頸。在傳統(tǒng)的橫向擴展模型中，此問題通過添加節(jié)點來解決，從而獲得更多的分布式計算能力和更多的內(nèi)存。不幸的是，從投資成本和運營成本角度來看，添加服務(wù)器節(jié)點的成本很高。添加更多節(jié)點還增加了互連的長度，從而增加了數(shù)據(jù)移動和分析所需的時間。

計算存儲這種技術(shù)可以將傳感器(例如自動駕駛汽車、視頻監(jiān)控攝像頭、交通信號燈)中的原始信息巧妙地組織為有意義的數(shù)據(jù)，因為缺乏移動性可以促進實時數(shù)據(jù)分析，從而通過減少輸入來提高性能/輸出瓶頸。隨著人工智能、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)工作負載涌現(xiàn)出驚人的數(shù)據(jù)量(IDC公司的研究表明，到2025年，數(shù)據(jù)總量將超過163 ZB，其中95%是由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的)，這項新技術(shù)是真正缺失的環(huán)節(jié)。

調(diào)研機構(gòu)Dimensional Research公司最近對300多位計算機存儲專業(yè)人員進行的一項調(diào)查揭示了這一挑戰(zhàn)，表明存儲瓶頸可能發(fā)生在10 TB以下。這樣，計算存儲可以提供更強大的處理能力來輔助每個主機CPU，從而使組織可以提取其可以生成的所有數(shù)據(jù)，并僅提供真正需要的數(shù)據(jù)，從而使“管道”盡可能保持開放。這樣一來，就可以收集更多分析所需的原始數(shù)據(jù)，并為組織提供僅從該數(shù)據(jù)中提取實現(xiàn)價值所需的自由。在比較中，當(dāng)組織必須處理整個數(shù)據(jù)集時，就會延誤增值。這種方法可最大程度地提高效率，減少功耗，并降低運營成本。這種“分類、轉(zhuǎn)換、發(fā)送”方法使快速、全面和有意義的實時數(shù)據(jù)應(yīng)用成為可能。

計算存儲的官方定義只花了一年時間就制定出來了，這是一個相當(dāng)迅速的過程，證明了對這種截然不同的計算機存儲技術(shù)的迫切需求。一年多前，存儲網(wǎng)絡(luò)行業(yè)協(xié)會(SNIA)召開會議，研究如何圍繞計算存儲技術(shù)定義和制定標(biāo)準(zhǔn)。SNIA是一個非盈利組織，由198家信息技術(shù)領(lǐng)域的成員公司組成。經(jīng)過幾個月的會議和一些辯論，他們現(xiàn)在已經(jīng)制定了官方定義：

•“計算存儲體系結(jié)構(gòu)可通過集成計算資源(直接與存儲、存儲附近或主機與存儲之間)集成來提高應(yīng)用程序性能和/或基礎(chǔ)設(shè)施效率。這些計算資源不在傳統(tǒng)的計算和內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)之外。

•這些體系結(jié)構(gòu)的目標(biāo)是：啟用并行計算;減少I/O流量;減輕對現(xiàn)有計算、內(nèi)存、存儲和I/O的其他限制。”

受益于計算存儲的行業(yè)

當(dāng)將計算存儲應(yīng)用于多個用例時，將變得更易于理解。要求計算存儲技術(shù)強大和高效的行業(yè)示例是新型“智能”汽車和即將推出的全自動駕駛汽車，這些汽車必須處理數(shù)據(jù)負載(每天高達28TB)以進行分析，否則可能會影響駕駛員的安全性。一些設(shè)計計算存儲架構(gòu)的公司已經(jīng)能夠提供利用小型化技術(shù)的技術(shù)，該技術(shù)可以與SSD硬盤一起使用來處理數(shù)據(jù)負載。這在空間受限的邊緣相關(guān)(例如汽車)中效果很好。但是，盡管外形尺寸很大，計算存儲解決方案仍可以將功能提高20倍甚至更多，并且使支持人工智能的系統(tǒng)能夠以前所未有的方式讀取和分析數(shù)據(jù)。

在數(shù)以千計的物理服務(wù)器和數(shù)百萬個虛擬機上運行的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心(例如AWS的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施)必須并行執(zhí)行各種工作負載。這些超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心開始使用計算存儲驅(qū)動器(CSD)來處理PB級的數(shù)據(jù)，同時也帶來了體積小、功耗低但仍具有巨大計算能力的更小尺寸的優(yōu)點。這樣，體積小巧但功能強大的計算存儲驅(qū)動器(CSD)可以幫助提高超大規(guī)模架構(gòu)的計算能力，這些超大規(guī)模架構(gòu)將機器用于人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序，而這些應(yīng)用程序通常需要諸如實時、復(fù)雜和并行索引的操作和模式匹配。

例如，出于欺詐檢測目的而需要實時分析大量數(shù)據(jù)以獲取銷售點數(shù)據(jù)的零售企業(yè)，也可能會受益于計算存儲更快的響應(yīng)時間。Storage Switzerland公司發(fā)布的調(diào)查報告指出，“這些應(yīng)用程序必須在執(zhí)行分析請求之前掃描大量數(shù)據(jù)，以識別與查詢相關(guān)的信息子集。將大量數(shù)據(jù)移出存儲系統(tǒng)，跨網(wǎng)絡(luò)并移入主機內(nèi)存會導(dǎo)致時間和延遲損失，這是實時分析應(yīng)用程序無法承受的。”

內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)(CDN)是利用計算存儲技術(shù)的另一個市場。在這里，該技術(shù)可以幫助進行加密/數(shù)字版權(quán)管理(用于驗證用戶可以訪問內(nèi)容)。在這種情況下，計算存儲通過安全地解鎖內(nèi)容而不共享密鑰來提供更好的數(shù)據(jù)管理。這種將每個服務(wù)器機架的密鑰匹配提高40倍的能力僅僅是這項工作的開始。

總結(jié)

事實上，在當(dāng)今數(shù)據(jù)密集的世界中，更少的數(shù)據(jù)移動是至關(guān)重要的。數(shù)據(jù)移動的成本不僅僅是時間，還有資源，有時還會浪費分析資源。現(xiàn)在是采取下一步存儲和實施NVMe計算存儲驅(qū)動器的時候了。按照數(shù)據(jù)的步驟進行操作，注意在硬盤驅(qū)動器內(nèi)部做了多少工作將節(jié)省數(shù)據(jù)移動時間，這將提高效率，并減少主機CPU和內(nèi)存負載的采用。

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標(biāo)簽： 計算存儲 數(shù)據(jù)中心 服務(wù)器

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