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曙光用“软件定义”大数据时代的“超融合” 2015-07-24 06:30:18 4328 步入数据时代,数据量爆发性增

曙光用“软件定义”大数据时代的“超融合”

2015-07-24 06:30:18            4328

    步入数据时代,数据量爆发性增长、数据类型日趋复杂不仅带来存储和管理方面的问题,更让传统存储系统的性能大打折扣。这要求存储厂商提供一种更新、更快、更适合用户现阶段需求的存储系统。数据服务供应商曙光公司祭出了“软件定义存储”的应对策略,不仅解决数据存储和复杂处理方面的难题,更通过将存储与大数据在三个层次上实现“统一架构为基础的超融合”,为进一步挖掘数据背后的价值打下基础。

    层次一:硬件资源融合

    软件定义,靠的是硬件上的可靠支撑。曙光公司存储产品事业部总经理惠润海介绍说,第一个层次上的融合硬件资源的融合——即存储与计算、网络资源的融合,硬件资源融合可大幅度降低运营的建设成本。

    据统计,大数据技术年复合增长率超过惊人的40%。反映在在高端服务器市场,带来的是大数据应用的骤增、企业级客户对存储容量的需求从TB级升至PB级。在此格局之下,企业级客户首要的要求便是降低单位容量成本。为迎合这一技术发展的趋势,曙光推出S650-G20高密度存储服务器产品,回应用户对海量存储的需求。

    5U88盘位的S650-G20存储服务器集高密度与高可靠性于一身,最大可以扩展到1PB的存储容量。这款可直接安装在标准机柜里的产品,采用了Haswell处理器架构和DDR4内存技术,使得它不仅可用于企业用户管理、存储大量非结构化数据、满足用户业务对存储容量的扩展需求,还将显著提升应用程序的性能。

    1PB的存储容量大概相当于25万部高清的电影,因此S650-G20存储服务器完全可以胜任爱奇艺、土豆网这样的视频服务提供商的使用环境。当然,计算存储平衡的S650-G20可面向任何PB级需求的业务,如导航服务、云盘、视频监控、IPTV等。

此外,曙光的整机柜产品(66TB存储容量)也是曙光硬件资源融合产品的代表作,整机柜架构还可大幅度节省部署时间。

    层次二:数据平台的融合

    数据平台的融合是软件定义存储的核心,软件性能的提升有赖于数据平台的资源整合。惠润海提出,数据平台的融合应分为两个方面:数据存储平台自身的融合和数据存储平台和数据处理平台深层次的融合。这两个有点像绕口令的融合,其在数据平台中的价值体现中大有乾坤。

    数据存储平台本身的融合,顾名思义,即为存储平台对各种类型数据的“大一统”。曙光分布式的云存储系统,可以融合多种存储接口,如文件接口、块接口、对象接口、大数据AP接口等,各种类型的数据都可以兼容。这种普适性对于复杂数据的处理而言非常重要。

    ParaStor是曙光分布式存储的核心,发展至今已历经15年、升级至第5代产品。此分布式云存储系统面向云环境进行优化,定位于中大规模存储应用。目前服务超过1100家用户,累计销售可用容量260+PB。

    数据存储平台和数据处理平台的深层次融合,面向的是日渐复杂的数据处理场景应用。复杂数据的处理要求存储平台和数据平台的多样化,一个统一融合的数据平台显得非常重要。

    曙光经营12年之久、升级了4代的XData大数据一体机系列产品就是存储平台和处理平台深层次融合的典范。目前曙光XData大数据一体机产品高峰时段写入速度可达每秒钟百万条,查询速度仅以秒计,已成为客户海量网络流数据处理平台的中坚。一个生动的例子是,用户一年的数据可能达到几万亿条,要在这几万亿条里面找到一条指定的微信消息,几秒内甚至一秒钟就能找到。

    层次三:应用系统的融合

    应用系统的融合是“超融合”形态初具的关键。早在2014年10月,曙光公司就在业内率先推出将云计算、大数据、HPC三类应用融合到一起的“超融合”计算架构解决方案,致力于打破“数据孤岛”、挖掘数据价值。

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