软件定义存储SDS的一个核心问题:用在哪里?

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先说理论性的东西。

 

如果单纯问如何挖掘软件定义存储SDS系统的最大价值,这将是一个很大的话题。所以,我们在此加入场景的定语,即从场景角度出发,如何挖掘SDS系统的最大价值。要在一个已经在极地的预算内的系统中挖掘更多的价值,显然是很困难的事情,尤其是在性能方面更是难上加难。

 

但性能的主要矛盾其实在于硬件,没有哪家SDS会忽略闪存的存在,毕竟软件的意义就在于如何更大的发挥SSD还没有被发挥出的潜力,即让硬件变得更加的聪明。

 

在部署存储架构的时候,SDS为IT部门提供区分软件和硬件各自成本的能力。SDS系统有效地使客户获得开源或者授权的软件并且将其部署在物理基础架构上,比如x86服务器。使用SDS而非传统的硬件设备的好处在于:省钱,尤其是在运维方面的成本。

 

从目前达成的共识可以看到,SDS的实施方式大体可以分为两种:纯软件形式,或者说软件平台方式platform(图一),同时对硬件采用不同的开放策略。客户可以选择服务提供商的硬件或者从其提供的清单中进行挑选。SDS系统更是能够以虚拟机或者公的形式运行,并支持数据在云环境中的自由流动,而不会被公有云提供商的存储产品束缚。


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SDS的另一种则是与虚拟化、硬件厂品融合的软硬一体机,即所谓的超融合。


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注:图片来自杉岩数据SandStone USP产品简介

这种方式显然要比纯软件的方式更重一点。不过,在这个时代最开始的几年,或者更早,存储厂商一直在努力消除自定义硬件组件的复杂性,而在计算、网络都可模块化的今天,超融合的积木搭起来也会更佳的便捷。

 

再了解了部署形式之后,那最终我们还是要回答怎么用SDS这个问题,换句话说,SDS的应用场景在哪里?

 

为了内容的简化,我们已时间这个粒度较大的维度,将场景分为存量场景和增量场景:

 

1、存量场景:

 

在存量场景中,这其实是SDS的劣势,从目前的实际发展情况来说,用软件定义存储直接替代传统存储的”革命派”显然遭受了重重阻力。要越过传统存储所构建的护城河,除了市场及商务构建起来的护城河之外,创新者窘境所导致的”需求滞后”则更为重要。

 

即使我们定义了一个”传统存储”的名字,但从实际业务应用(尤其是现阶段的核心业务层面)以及投资回报率上来看,传统存储并没有穷途末路,而软件定义存储想要夺得传统存储的半壁江上的话可能还需要至少5年的时间。

 

2、增量场景:

 

就像硬盘的发展历史一样,增量场景将是软件定义存储的机会所在,即”改良派”。

 

从供给侧来说,超大型互联网企业不断出现,他们原本是IT产品的主要采购者,但随着技术的发展以及成本的压力,现在已经变为了IT业重要的发展引擎,甚至培养出了一大批的IT创业者,抢夺了传统IT企业的市场,或是现金、股票。

 

而从需求侧来说,在云平台搭建方面,我们往往更为看重的是网络、虚拟化、计算等,而对于存储的关注较少,而经过多年的发展,存储形态和存储技术已经越发的成熟,已经形成一套通用的架构。在没有新的需求或者具体应用的情况下,存储还是可以尽量的标准化。

 

随着各种不断涌现的新技术、新业务的出现,数据正在呈现爆发式的增长,企业正在从这些数据中获得新的分析洞察,从而获得新的商机,但与此同时,大数据也对现有的基础设施,对各种资源——计算、存储和网络——是否能即时访问,都提出了更高、更大的需求。

 

举个例子:

 

保险业以往都是通过大数法则来计算保险费率,或者直接按照车价来制定车险产品价格,先买后保,但借助车载硬件以及大数据挖掘的发展,保险公司可以根据单个车辆的使用情况进行实时保险,按照车辆自身性能、驾驶员驾驶习惯、汽车的用途来制定合理费率。那么这些数据从哪来呢?一是车企手中的汽车本身的信息数据,二是用户自行安装的行车记录仪、智能雷达等设备。

 

而未来这样的保险公司将使用软件定义基础设施来构建私有云,所以的影像数据、结构化数据都可以实现统一存储,这种统一存储不仅是完善且经过验证的块、文件存储、更具成本优势的构建分布式云存储的对象存储方的简单堆叠,更是彼此之间的融合与补充,比如,对象存储拥有基于块存储的节点,利用对象存储软件的集成来提供其它功能。

 

凭借SDS数据可动态、无缝地迁移和共享,存储容量也可弹性地加以扩展。好的SDS应该做到与应用的深入融合,不仅是单纯的执行任务,还能够识别出其所运行的更广泛环境,并作出相应的响应,自主决定或向用户提供数据分析结果的建议,即通过对业务的具体感知,来定义底层数据的存储模式,比如通过I/O的感知,来定义SSD的利用、定义QoS。

 

最后,SDS与传统存储的正面战争是一个必然的趋势,未来SDS的功能性特点也将是重要的竞争维度,比如灾备、数据迁移、数据加密等,而时间,则是SDS与传统存储共同的敌人。

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