信维股份定制基于SAS协议的交换式存储池

2017-07-26 16:23:00 作者:佚名 分类 : 比特网

  互联网的发展带来了数据量的爆炸性增长,到2016年年底,年度全球数据中心IP流量将达到8.6 zettabytes,在未来五年,全球数据中心IP流量将增至近4倍。但全球产生的数据量中仅有1%左右的数据能够被保存下来,而被标记并用于分析的数据更是不到其中的10%。

  数据存储和管理成本是造成目前数据存储困境的重要原因之一。信维定制的SAS Switch能实现存储资源池化,将极大的降低数据存储成本,为大数据时代的数据存储提供更先进的技术支撑。

  IT资源池化,提升能效化

  PMC提出的构想叫“机架级解耦合”,简称“FDIO”,就是在物理上把存储硬盘和CPU、内存等计算资源解耦合,说得通俗一点,就是把硬盘搬出服务器的机箱。信维SAS Switch 存储资源池完全将计算节点和存储节点资源分离,可根据业务的类型,随意变更计算资源和存储资源的规模,通过硬件的方式实现存储资源的池化,进而做到计算与存储的机架级解耦合,最终为超大规模数据中心提供一个低成本、高密度的存储方案

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  “机架级解耦合”系统逻辑关系

  虽然硬盘和计算节点从物理上独立了,但在逻辑上,硬盘和计算节点的对应关系还是没有变。只是硬盘不在服务器机箱里面,而是统一放到了一个大的硬盘池,通过SAS交换矩阵,以物理或者虚拟的模式和计算节点对应,仍然维持了服务器的“砖块模式”。信维SAS交换机通过SAS Switch将存储资源独立出来,形成共享的资源池,再根据业务工作负载的需要,灵活的配置和“组装”服务器,这样一来,服务器的配置更加灵活,同时服务器的外设资源的利用率也可以大幅提升,进一步降低了服务器和数据中心的功耗。

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  信维SAS Switch节点

  更完美适应业务,方便灵活扩容

  互联网的业务应用繁杂多样,对于不同的业务应用而言,计算和存储资源的配比可能是极端的不均衡。与通用服务器处理计算存储资源的形式不同,SAS Switch完全将计算和存储资源分离,可以根据业务的类型,随意变更计算资源和存储资源的规模。

  存储资源的池化也带来扩容的便利,通用服务器的空间有限,如容量不足,需要采购更多的服务器来满足,但是这就会带来不必要的计算资源成本的增加。而SAS Switch上行与SAS卡或计算节点相连,下行连接JBOD。单个Switch交换机可支持扩展17个12Gb/s SAS3.0端口,1个RJ45网络管理端口和1个RJ45的串口以支持SAS交换机的远程及本地管理,满足客户灵活配置的需求。

  SAS Switch工作模式图

  另外,SAS Switch还可以将同一个JBOD中的存储资源任意分解,根据业务应用的需要,灵活的进行计算和存储的配比,让硬件更完美的适应业务。

  硬盘与计算资源分离的好处

  今天互联网用户们都喜欢定制化服务器,不过,对供应商来说,定制化意味着额外的成本。这些互联网用户的需求形态不一,针对每个用户的不同需求,生产一款新的产品显然成本不低。有什么办法能够,既和互联网用户的差异化需求完全匹配,又不至于因为“定制化”导致太大的成本提升呢?

  这种“解耦合”的架构显然就是完美的答案,就好像乐高积木一样,可以在整机柜中随意搭配CPU、内存和硬盘资源。任何时候,只要更换计算节点的CPU和内存,很快就能生成新的服务器型号。信维推出SAS Switch的目的也正是为了将计算和存储资源完全解耦,计算类节点只需要CPU、内存等计算类部件,存储节点只需要硬盘和相应接口,而SAS Switch通过标准SAS协议将计算节点与存储节点相连,计算节点和存储节点能够作为独立的模块化的部件进行单独采购,极大降低数据中心的采购成本。

  使用信维SAS Switch的优势:

  节点密度最大化:因为服务器内部不带盘片,不会产生硬盘阻挡散热风道的问题,能够改善气流、降低功耗,并在此基础上,进一步提升服务器节点密度;

  存储资源动态分配:我们把硬盘集中起来形成了一个硬盘池,因此可以把任意容量刚的存储空间分配给任何一台服务器(无论是动态还是静态),从而提升存储利用率

  启动共享:服务器无需再担负启动盘,可用性高,启动镜像管理便利;

  工作负载迁移:能将任意负载分配给任意服务器(不受数据存储位置局限),可用性提升(任务从一台故障服务器移到其他服务器,也不会对业务造成任何影响)

  成本优势:计算节点和存储节点能够作为独立的模块化的部件进行单独采购,极大降低数据中心的采购成本;

  SAS Switch方案应用:

  以FaceBook谷歌以及国内的BAT为代表的超大规模数据中心建造者所关心的就是怎样实现高密度、低成本、高PUE。而PMC的这种架构迎合了这种需求,信维股份定制的SAS Switch存储资源池解决方案,将极大的降低数据存储成本,为客户提供高弹性、高密度、低成本的解决方案。

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