三大云存储解决方案

　　随着数据宇宙的爆炸式增长，传统为结构化数据存储而设计的存储系统，已经无法应付云平台系统庞大的数据存储需求，在此背景下，集群存储迎来其发展高峰。

　　集群存储通过并发的分布式文件系统与算法，工作负载分布到集群中各节点的存储方式，各集群存储的节点相互配合并统一作战，因而达到了1+1>2的效果，同时集群存储提供单一的使用接口与界面，使用户可以方便地对所有数据进行统一使用与管理。对于集群存储来说，单个的数据节点是其上分布式文件系统以及管理软件的硬件基础，其性能与可靠性直接影响到了存储系统平台的整体性能。

　　针对不同的云存储环境中非结构化数据的应用，Intel提出了三大不同的针对应用优化的解决方案。

　　一、 较大的对象存储使用模式

　　对象存储一般用于内容仓库的数据存储，通常Web、电子邮件、社交网络、文档共享系统中通常会采用对象存储模式来存储大量的文件数据。这类型存储需求对系统性能要求总体而言并不严格，但同样要求一定的响应时间和反应速度。此外，考虑到系统的规模化建设，整体系统对系统能耗、成本方面都会进行一定的均衡。

　　针对对象存储对节点硬件设计的需求，Intel推荐采用至强E5处理器产品家族，至强E5处理器是Intel针对双路服务器市场的重要革新，采用全新Sandy Bridge微架构，最多支持8个内核，在旧金山闭幕不久的Intel秋季IDF大会上，Intel展示了采用Sandy Bridge微架构Xeon(至强)E5处理器以及Xeon E5服务器系统的工程样品。上图为该系统节点推荐配置示意。

　　二、 备份、归档存储使用模式

　　相比对象存储使用模式，备份和归档系统对于数据响应时延的需求更加宽松，这类型系统中，用户更为关注的是数据可靠性，能耗、以及单位存储空间成本，针对这类型存储使用模式，Intel推荐了基于至强E3处理器，以及Intel赛扬/酷睿 i3处理器系列的节点优化方案。

　　三、 大规模分析(Hadoop)使用模式

　　Hadoop通常用于海量文件的数据分析与处理，往往要求系统有快速的反应时间和较强的处理能力，上图为Intel基于E5处理器家族推荐的节点优化架构。