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數(shù)據(jù)存儲正面臨四大挑戰(zhàn),要滿足哪三個主要特征

牽手一起夢 ? 來源:IT168網(wǎng)站 ? 作者:陶然 ? 2020-04-13 16:36 ? 次閱讀
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隨著智能時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)要素。人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)推動包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等許多行業(yè)、產(chǎn)業(yè)進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)字化變革,逐漸形成以數(shù)據(jù)+智能為中心的新型業(yè)務(wù),推動服務(wù)化延伸、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化生產(chǎn)和個性化定制等新的變化。

日前,華為智能數(shù)據(jù)與存儲領(lǐng)域副總裁張福鵬在#∑co時(shí)間#活動中分享了題為“站在未來看現(xiàn)在:智能時(shí)代數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)業(yè)談”的演講,帶大家走進(jìn)了精彩的存儲未來世界。

智能時(shí)代,數(shù)據(jù)存儲正面臨四大挑戰(zhàn)

挑戰(zhàn)1:生產(chǎn)交易類數(shù)據(jù)高并發(fā)、低延時(shí)、高可靠

據(jù)張福鵬介紹,隨著5G帶來的大帶寬、低時(shí)延,對數(shù)據(jù)處理速度、頻度、可靠性提出了新的要求;以金融交易為例,我們每天用到的微信、支付寶等小額支付,使得交易量增長10倍以上,而且在線購物也不再受門店?duì)I業(yè)時(shí)間的限制,必須做到7x24小時(shí)不間斷服務(wù)。這些都對數(shù)據(jù)交易的時(shí)延、可靠性等提出了前所未有的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)2:海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲,長期保存與價(jià)值挖掘

類似今日頭條每天50PB的數(shù)據(jù),絕大多數(shù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。窄帶和寬帶物聯(lián)網(wǎng)、4K/8K視頻、自動駕駛等多數(shù)據(jù)源、多模數(shù)據(jù)的大量采集、長期保存、冷數(shù)據(jù)變溫?cái)?shù)據(jù)等帶來了新的海量數(shù)據(jù)存儲需求。

挑戰(zhàn)3:數(shù)據(jù)無縫流動,融合高效的處理與分析

數(shù)據(jù)要長期保存,更要無縫流動才能產(chǎn)生更多的價(jià)值。從實(shí)際業(yè)務(wù)來看,在距離數(shù)據(jù)產(chǎn)生最近的邊緣場景,比如攝像頭,IoT,傳感器等,數(shù)據(jù)如何存儲和高速處理,如何提供邊、中心、云的統(tǒng)一數(shù)據(jù)保護(hù)和管理,既可以讓數(shù)據(jù)高速流動,又能做到每比特成本最優(yōu),價(jià)值最大,也是我們企業(yè)全場景業(yè)務(wù)面臨的新挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)4:數(shù)據(jù)全生命周期管理,場景化、智能化、降本增效

數(shù)據(jù)全生命周期管理,從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭,實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同疊加AI的能力。業(yè)務(wù)希望能充分利用云上數(shù)據(jù)量大的優(yōu)勢形成基線,同時(shí)在本地增量訓(xùn)練。結(jié)合具體業(yè)務(wù)提供個性化調(diào)優(yōu),實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)生產(chǎn)、分析、備份、歸檔的全生命周期的智能化管理。這也是顛覆傳統(tǒng)IT架構(gòu),從數(shù)據(jù)視角打破邊界,構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的一個重要理念。

預(yù)見|智能時(shí)代存儲

智能時(shí)代,存儲應(yīng)該具有哪些特征才能更好的應(yīng)對新技術(shù)、新業(yè)務(wù)帶來的新挑戰(zhàn)呢?張福鵬表示,智能時(shí)代數(shù)據(jù)存儲要滿足三個主要特征,即智能、融合、高效。

智能

智能時(shí)代的數(shù)據(jù)存儲要充分利用AI的能力實(shí)現(xiàn)Storage for AI和AI in Storage,進(jìn)而承載數(shù)據(jù)全生命周期智能管理。

華為OceanStor在邊緣存儲端加入了AI芯片,實(shí)現(xiàn)個性化AI,存儲自身基于AI芯片對存儲數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)存儲設(shè)備的獨(dú)特性能優(yōu)化。

同時(shí)將邊緣存儲的數(shù)據(jù)采集上傳云端,數(shù)據(jù)在云端經(jīng)過訓(xùn)練和建模后,形成通用模型發(fā)布給邊緣存儲,存儲AI芯片再基于通用模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí),與自身數(shù)據(jù)特征結(jié)合,培訓(xùn)建模形成個性化模型,再來指導(dǎo)存儲實(shí)現(xiàn)場景預(yù)測、故障推理。整體形成一個端云協(xié)同AI芯片加速的自驅(qū)動。

為了應(yīng)對萬物互聯(lián)智能時(shí)代數(shù)據(jù)存儲的易管理、易運(yùn)維需求,華為還提供了基于AI使能的自動化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),幫助用戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化與智能管理與運(yùn)維。而在全生命周期數(shù)據(jù)管理方面,華為則將存儲系統(tǒng)的智能管理分為三層,即設(shè)備層、數(shù)據(jù)中心層、和云上云下,通過三層聯(lián)動,實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)維運(yùn)營。

數(shù)據(jù)融合

除了智能化管理,面向多模數(shù)據(jù)、多級介質(zhì)、邊、中心、云物理位置、多種協(xié)議帶來的數(shù)據(jù)孤島,融合是華為持續(xù)追求的。

智能時(shí)代存儲如何打通數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)從端到云的融合互通能力,華為認(rèn)為有幾個地方需要重點(diǎn)考慮:異構(gòu)融合、多服務(wù)融合、分級歸檔融合、生產(chǎn)分析融合、端-云融合。

當(dāng)然,面向?qū)嶋H的業(yè)務(wù)場景,還需要考慮包括數(shù)據(jù)庫與存儲融合、萬核級調(diào)度等,這些都是華為持續(xù)要構(gòu)建的存儲能力,讓數(shù)據(jù)存得下、流得動、用得好。

極致可靠

智能時(shí)代存儲三大特征,除了智能、融合這兩個非常重要的特征之外,面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)需求,還需要高效的數(shù)據(jù)存儲與管理。這里面可分解為極致可靠、極致容量和極致性能三個方面來分析。

在高可靠性領(lǐng)域,不僅僅是在架構(gòu)層面,在組件(硬盤)、系統(tǒng)(RAID)、解決方案(雙活)層面同時(shí)要有大量的創(chuàng)新。

硬盤的可靠性是存儲系統(tǒng)的基礎(chǔ),華為在盤級可靠性上做了大量的研究,并把結(jié)果應(yīng)用到華為自研的SSD上,比如擦寫次數(shù)是SSD盤片壽命的主要因素,華為在硬盤上采用了SSD全局磨損均衡&全局反磨損均衡的專利技術(shù),來提升SSD壽命。

在架構(gòu)可靠方面,智能時(shí)代存儲架構(gòu)也需要考慮通過前端共享互聯(lián)、控制器全互聯(lián)、后端共享互聯(lián),真正意義上實(shí)現(xiàn):全局互聯(lián)、全局負(fù)載均衡,做到更可靠更均衡。而目前華為存儲的架構(gòu)可靠性已經(jīng)領(lǐng)先于業(yè)界同類產(chǎn)品。

在系統(tǒng)可靠方面,隨著趨勢的發(fā)展,大盤時(shí)代來臨,硬件+算法才能構(gòu)筑系統(tǒng)級的高可靠能力。華為RAID-TP通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)校驗(yàn)算法,可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)3個盤同時(shí)失效,業(yè)務(wù)不受影響。

在方案可靠方面,要實(shí)現(xiàn)免網(wǎng)關(guān)雙活的極致可靠,站點(diǎn)間要求實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,RPO=0 & RTO≈0。此外,專屬硬件設(shè)備可以做到存儲互通,在3DC更高級別可靠性上可以實(shí)現(xiàn)靈活組網(wǎng),同時(shí)降低容災(zāi)系統(tǒng)建設(shè)成本。

在云級可靠方面,在生產(chǎn)中心方案級可靠的基礎(chǔ)上,通過存儲系統(tǒng)的容災(zāi)特性,如秒級快照、備份、統(tǒng)一管理等,實(shí)現(xiàn)災(zāi)備中心,以及云上中心的融合數(shù)據(jù)管理,做到中心間分鐘級的可靠性,和云上云下小時(shí)級的災(zāi)備與恢復(fù)。

極致容量

面對海量數(shù)據(jù)爆炸式增長,新業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)存儲和管理不但要求持久化、數(shù)據(jù)不丟失,更要考慮極致的容量和性價(jià)比。

面向全閃存的時(shí)代,存儲具備了智能芯片,彈性EC算法提出了EC聚合方案,多個數(shù)據(jù)塊可以在一個EC分條上進(jìn)行聚合,以獲得性能和EC利用率的雙重保證。通過彈性EC技術(shù),可以將EC比例提升到22+2,磁盤利用率達(dá)到91.6%,并且,在相同的硬件條件下,其性能可與傳統(tǒng)三副本性能持平,讓存儲利用率和可靠性提升有商用價(jià)值,支撐企業(yè)在云時(shí)代轉(zhuǎn)型走得更遠(yuǎn)。

在計(jì)算存儲分離方面,華為提供基于原生HDFS協(xié)議的分布式存儲,不但簡化了大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲的配置和管理,同時(shí)可以使能計(jì)算與存儲按需擴(kuò)容,實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。

極致性能

華為認(rèn)為,對于智能時(shí)代的存儲,要充分利用芯片+算法+架構(gòu)來全面提升性能、降低延時(shí),為業(yè)務(wù)帶來新的價(jià)值。

為了實(shí)現(xiàn)端到端關(guān)鍵路徑加速,從傳、算、智、管、存上引入關(guān)鍵芯片。同時(shí)在算法方面,華為存儲以創(chuàng)新的Flashlink盤控配合算法,能夠?qū)崿F(xiàn)控制器、硬盤框和SSD盤的聯(lián)動。

而為了支持?jǐn)?shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)存儲,華為通過NVMeover Fabric可以實(shí)現(xiàn)NVMe標(biāo)準(zhǔn)在多種網(wǎng)絡(luò)上的擴(kuò)展,達(dá)到降低存儲網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧處理開銷并提供高并發(fā)低延時(shí)應(yīng)用,適應(yīng)SSD介質(zhì)驅(qū)動的存儲架構(gòu)演進(jìn)。

同時(shí),為了在前端數(shù)據(jù)傳輸階段,加速NVMe協(xié)議傳輸效率,華為存儲還設(shè)計(jì)了新的DTOE智能網(wǎng)卡。上一代使用的TOE網(wǎng)卡,只是較傳統(tǒng)網(wǎng)卡,實(shí)現(xiàn)了部分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸卸載處理,依然存在內(nèi)核中斷產(chǎn)生的高延遲開銷。

華為OceanStor:智能+硬件+算法,打造智能時(shí)代存儲新架構(gòu)

華為OceanStor面向智能時(shí)代存儲打造了基于“智能+硬件+算法”的創(chuàng)新架構(gòu),基于Memory Fabric打造以內(nèi)存/SCM為中心的極致性能層,基于ALL IP的全閃存極致成本和高性能的容量層,提供數(shù)據(jù)存儲的智能分層管理。

同時(shí)面向CPU / NPU/GPU基于創(chuàng)新算法和高速互聯(lián)協(xié)議提供萬核級計(jì)算資源池化,智能調(diào)度;面向業(yè)務(wù)提供基于容器的異構(gòu)微服務(wù)化,打破內(nèi)存性能墻、算力墻、協(xié)議墻等邊界;

還基于數(shù)據(jù)全生命周期的智能管理系統(tǒng),為萬物互聯(lián)的智能時(shí)代持續(xù)提供符合時(shí)代要求的創(chuàng)新存儲產(chǎn)品。

談到2020年華為在存儲領(lǐng)域的目標(biāo)時(shí),張福鵬表示:在2020年,我們將圍繞數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的三大核心場景,即生產(chǎn)交易、數(shù)據(jù)湖以及邊緣上提供業(yè)界領(lǐng)先的解決方案。

面向生產(chǎn)交易,我們持續(xù)推進(jìn)閃存普惠,在永快、永穩(wěn)、永智方面持續(xù)發(fā)力,采用全新的硬件設(shè)計(jì)、面向全閃存的FlashLink架構(gòu)以及久經(jīng)驗(yàn)證的OceanStor OS操作系統(tǒng),從架構(gòu)穩(wěn)定性、業(yè)務(wù)高性能、到運(yùn)維智能化方面,進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和升級。

面向數(shù)據(jù)湖,我們基于高效彈性EC算法,業(yè)界第一的高密大容量硬件,滿足海量數(shù)據(jù)高效存取需求;通過原生HDFS協(xié)議實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存算分離,計(jì)算存儲獨(dú)立擴(kuò)展,為實(shí)現(xiàn)TCO大幅度節(jié)??;基于Kunpeng芯片算力卸載+AI Fabric無損網(wǎng)絡(luò)打造性能標(biāo)桿;非結(jié)構(gòu)化協(xié)議互通,讓HPDA/AI等數(shù)據(jù)分析無需復(fù)雜數(shù)據(jù)拷貝,效率提升1倍以上;數(shù)據(jù)生命周期管理方面實(shí)現(xiàn)業(yè)界首個塊、對象、大數(shù)據(jù)、文件多數(shù)據(jù)服務(wù)統(tǒng)一管理。

面向邊緣,我們提出極簡、智能的智能邊緣解決方案,運(yùn)用云上通用智能+邊緣個性化智能協(xié)同技術(shù),基于AI全生命周期智能管理,從資源發(fā)放到故障定位全方位智能,使得容量趨勢提前365天,性能趨勢提前60天預(yù)判、系統(tǒng)提前14天發(fā)現(xiàn)故障盤、93%問題發(fā)現(xiàn)即給出方案。創(chuàng)新的智能芯片+邊緣協(xié)同的算法,樹立了存儲業(yè)界智能化的新標(biāo)桿。

寫在最后,華為公司經(jīng)過了18年的技術(shù)研發(fā),已經(jīng)進(jìn)入到快速增長期。截止到2019年Q4,連續(xù)四季度持續(xù)保持30%左右的高速增長。華為在中國市場已經(jīng)連續(xù)5年保持了第一的市場份額,并在2019年第四季度全球銷售收入排名升至第三,顯現(xiàn)實(shí)力。這都?xì)w功于長期不斷的在基礎(chǔ)的硬件、算法、系統(tǒng)以及架構(gòu)上的科研開發(fā)。

未來,華為公司會持續(xù)投入技術(shù)研究,并在產(chǎn)業(yè)組織、專利和研發(fā)多方面深耕,在智能時(shí)代存儲產(chǎn)業(yè)向下扎到根,保障我們長期能提供最先進(jìn)、最好的產(chǎn)品解決方案。同時(shí),華為攜手合作伙伴,打造智能、融合、高效的存儲產(chǎn)品和方案滿足客戶創(chuàng)新數(shù)字化和云化轉(zhuǎn)型需求。

責(zé)任編輯:gt

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    愛立信公布2025年第季度財(cái)報(bào)

    有機(jī)銷售額下降2%,四大市場區(qū)域中有三個實(shí)現(xiàn)增長。報(bào)告銷售額為562億瑞典克朗,受匯率變動影響調(diào)整后減少42億瑞典克朗。
    的頭像 發(fā)表于 10-15 18:05 ?1.1w次閱讀

    三個方面分析波長對光纖表現(xiàn)的決定性作用

    挑戰(zhàn)三個方面展開分析: 一、波長對光纖傳輸性能的決定性作用 衰減特性:波長決定光信號的“生存能力” 光纖的衰減系數(shù)隨波長變化顯著。在1310nm波段,衰減主要由瑞利散射主導(dǎo),衰減系數(shù)較低(約0.3-0.4dB/km);而在155
    的頭像 發(fā)表于 10-09 10:26 ?1142次閱讀

    FOPLP工藝面臨挑戰(zhàn)

    FOPLP 技術(shù)目前仍面臨諸多挑戰(zhàn),包括:芯片偏移、面板翹曲、RDL工藝能力、配套設(shè)備和材料、市場應(yīng)用等方面。
    的頭像 發(fā)表于 07-21 10:19 ?1683次閱讀
    FOPLP工藝<b class='flag-5'>面臨</b>的<b class='flag-5'>挑戰(zhàn)</b>

    怎么結(jié)合嵌入式,Linux,和FPGA三個方向達(dá)到一均衡發(fā)展?

    在嵌入式領(lǐng)域,不少人都懷揣著讓嵌入式、Linux 和 FPGA 三個方向?qū)崿F(xiàn)均衡發(fā)展的夢想,然而實(shí)踐中卻面臨諸多挑戰(zhàn)。就像備受矚目的全棧工程師稚暉君,他從大學(xué)玩單片機(jī)起步,憑借將智能算法融入嵌入式而
    的頭像 發(fā)表于 06-25 10:08 ?958次閱讀
    怎么結(jié)合嵌入式,Linux,和FPGA<b class='flag-5'>三個</b>方向達(dá)到一<b class='flag-5'>個</b>均衡發(fā)展?

    #### KEPServerEX 數(shù)據(jù)存儲插件\\-2

    上次我們介紹了Datalogger插件的前式,展示了一些常見的觸發(fā)器設(shè)置,例如數(shù)據(jù)變化存儲,定時(shí)存儲等等,接下來我們繼續(xù)講解后式。 一、
    發(fā)表于 04-09 16:09