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舟山联想分布式存储架构实战

来源: 发布时间:2022-02-16

    分布式存储早期主要用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景,这些场景无疑是低价值场景,成本是第yi诉求甚至诉求。然此一时彼一时,士别三日也当刮目相看。首先是分布式存储产品能力已今非昔比,逐渐具备了承载企业高价值业务的关键能力,例如毫秒级时延、TB/s级带宽、双活/3DC业务级容灾、端到端DIF等,无论是结构化数据还是非结构化数据的承载,功能完备性的比较大短板早已补齐。其次,分布式存储已走入众多高价值关键业务,如运营商BOM业务、金融渠道类业务以及超算、油藏探测HPC等高价值业务,通过大规模应用实践来检验成色。(小道消息,某些高价值场景全闪出货价达到1000美金/TB以上啦)看完当下还要看看未来,笔者认为未来高价值的非结构化数据场景,分布式存储的版图还会持续扩展。如自动驾驶训练、4K/8K超高清、5G日志留存等场景,对多协议访问、极zhi带宽、扩展性诉求强烈,分布式存储已然成为这些未来业务的优先架构。 可以从两方面来理解分布式存储:用户侧和实现侧。舟山联想分布式存储架构实战

随着网络带宽的高速增长,在软件上的消耗已成为网络性能的瓶颈,而通过绕过CPU实现高性能传输的RDMA网络成为分布式存储不错的选择。RDMA(RemoteDirectMemoryAccess),可以简单理解为网卡完全绕过CPU实现两个服务器之间的内存数据交换。其作为一种硬件实现的网络传输技术,可以大幅提升网络传输效率,帮助网络IO密集的业务(比如分布式存储、分布式数据库等)获得更低的时延以及更高的吞吐。初的RDMA是实现在IB(Infiniband)上,由于其新的硬件技术栈成本比较高,主要用于HPC(高性能计算)等少数场景。而新的技术发展下,能够实现在以太网上使用RDMA。 南通什么是分布式存储系统原理解析布式存储系统,采用Scale-out扩展架构,可实现超大集群规模的部署。

目测分布式存储领域有两个派系,一派是SDS(软件定义存储),一派是软硬一体。前者以vSAN、Ceph为代biao,以软件厂商为主在推广。分布式存储软件+通用服务器组合,打着重定义存储市场的旗帜,颇有“有王侯将相宁有种乎”的气势;另一派是存储老牌存储玩家的产品,他们以软硬一体为主,如Isilon、HCP等。谁主沉浮很难判断,不过我们不妨从产业动态窥见一斑。虽然用过的客户都诟病分布式存储软件+服务器的方式存在各种兼容性、可靠性、可维护性的问题,但笔者认为SDS这种模式会长期存在,尤其是在传统的低端领域,如备份归档、开发测试环境。而越往高duan走,软硬一体越是占据主流。业界主流厂商也在持续推出软硬一体的产品:

分布式存储架构由三个部分组成:客户端、元数据服务器和数据服务器。客户端负责发送读写请求,缓存文件元数据和文件数据。元数据服务器负责管理元数据和处理客户端的请求,是整个系统的核xin组件。数据服务器负责存放文件数据,保证数据的可用性和完整性。该架构的好处是性能和容量能够同时拓展,系统规模具有很强的伸缩性。分布式存储分为文件存储、对象存储和块存储,但它们三种存储方式的基本架构都是大同小异的。即客户端或应用端、元数据(MDS)服务器和数据节点服务器??突Ф撕驮莘衿髦浣换ナ恰靶帕罱换ァ保突Ф说绞萁诘闶恰懊教褰换ァ薄T莘衿骰蛲ü萁诘惴衿骰袢「鹘诘惴衿鞯幕九渲们榭龊妥刺畔?。 分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同,分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前,分布式存储对数据进行了分片,分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性,分布式存储通常采用的是一个副本写入,多个副本读取的强一致性技术,使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候,系统可以通过从其他副本读取数据,重新写入该副本进行恢复,从而保证副本的总数固定。当数据长时间处于不一致状态时,系统会自动数据重建恢复,同时租户可设定数据恢复的带宽规则,小化对业务的影响。 超大规模时空数据的分布式存储与应用。绍兴大数据分布式存储系统架构

分布式存储“避坑”指南。舟山联想分布式存储架构实战

分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的,分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是,当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候,分布式存储系统仍然能够工作。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据,而随着服务器数量的增加,服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在,同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。 舟山联想分布式存储架构实战

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