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西部数据Dave Montgomery:展望未来的数据基础架构

  以往提供良好服务的“通用”数据中心架构,如今在扩展性、性能和效率方面即将达到极限,且仍在使用着统一的资源比率来满足所有对于计算处理、存储和网络带宽要求。对于数据密集型工作负载现状(例如大数据、快数据、分析、人工智能和机器学习)而言,“大而全”的方法已不再适用。目前面临的挑战是,如何能够更好地实现资源融合,以实现存储和网络带宽可以独立扩容。最终目标是构建灵活且可有机组合的基础架构,能实现混合并且弹性部署。

  虽然超融合基础架构(HCIs)已将计算、存储和网络资源整合到单一虚拟化系统中,但为了实现更高的存储、内存或网络能力,仍需再额外配置处理器。此类固定的构块方法(每个构块包含CPU、DRAM和存储器)无法实现当今数据中心所需的灵活性和可预测性。因此,组合型分解基础架构 (CDI) 转而成为如今被广泛使用的解决方案,该架构不仅可以将融合或超融合的IT资源整合到单个集成单元中,还可以对其进行优化进而提高业务敏捷性。

  对组合型分解基础架构的需求

  鉴于与通用架构相关挑战(例如固定资源比率、低利用率和过度配置)的存在,融合基础架构(CI)应运而生,并为单一系统提供了预配置的硬件资源。计算、存储和网络组件是离散的并且通过软件进行管理。CI已经进化为HCI,HCI提供软件定义的计算、存储和网络,所有硬件资源都被虚拟化。

  虽然HCI将计算、存储和网络资源整合在单一虚拟化系统中,但它们并非没有效率。例如,通过处理器定义可扩展性限制和进行资源访问。HCI提供了额外的处理器,用以添加存储、内存或网络方面的更多资源,即使这些处理器不是必需的。这导致数据中心架构师尝试构建灵活的基础架构,但使用的却是缺乏灵活性的构块。

  根据最近对300多个大中型企业IT用户的调查,企业数据中心基础架构中只配置了45%的总可用存储容量,仅45%的计算时间和存储容量得到利用。固定构块的方法未被充分利用,且无法达到当今数据中心所需的灵活性和可预测的性能水平。分解的超融合基础架构 (HCI) 模型需要被启用并使其易于进行有机组合,其中基于开放式应用编程接口(API)的软件工具是未来的发展方向。

  组合型分解基础架构的推出

  组合型分解基础架构是一种数据中心架构框架,其服务内容包括物理计算、存储和提供网络结构资源。高密度计算、存储和网络机架使用软件创建虚拟应用程序环境,该环境可实时提供应用程序所需的任何资源,以实现满足工作负载需求所需的非常好的性能。这是一个新兴的数据中心细分市场,市场复合年总增长率为58.2%(从2017年到2022年的增长率预测)。

  在此基础架构中,虚拟服务器并非由HCI服务器硬连接的分区资源创建,是由包含计算、存储和网络设备的独立资源库所构建而成。因此,可以根据需要在软件控制下对服务器进行配置和重新配置,以适应软件和硬件组件紧密集成时特定工作负载的需求。通过组合软件上的API,应用程序可以请求所需的任何资源,无需人工干预便可提供服务器的实时重新配置,并向数据中心的自我管理迈出重要一步。

  超融合与组合型架构

  网络协议对于CDI同样重要,它使得计算和存储资源可以从服务器中分解出来供其他应用程序使用。在结构上连接计算节点或存储节点至关重要,因为它可以为资源提供多条通路。作为CDI实施的领先网络协议,NVMe-over-Fabrics提供了从应用程序到可用存储的最低端到端延迟,使CDI能够提供直连存储的数据本地化优势(低延迟和高性能),同时通过在整个企业内共享资源来提供敏捷性和灵活性。

  Non-Volatile Memory Express(NVMe)技术是一种精简的高性能、低延迟接口,它利用了专为持久闪存技术开发的架构和协议集。该标准已经扩展到了本地连接服务器应用程序之外,通过NVMe-over-Fabrics规范在整个网络中提供相同的性能优势。该规范使闪存设备能够通过网络进行通信,提供与本地连接的NVMe相同的高性能、低延迟优势,并且在可以通过结构存储共享NVMe-over-Fabrics的服务器数量或可以共享的存储设备数量上没有限制。

  总结

  处于核心和终端的数据密集型应用程序在可扩展性、性能和效率方面已经超过了传统基础架构和体系架构的能力。由于通用基础架构满足所有计算处理、存储和网络带宽的需求由统一的资源比率支持,因此它们不再适用于这些不同的数据密集型工作负载。随着CDI的出现,现今的数据中心架构师、云服务提供商、系统集成商、软件定义的存储开发商和原始设备制造商(OEM)在支持跨工作负载的动态服务等级协议(SLA)的同时,能够提供具有更高经济性、灵活性、效率和简易的存储和计算服务。

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