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對象存儲3.0帶來的業(yè)務(wù)場景變化主要集中在哪四個方面?

lhl545545 ? 來源:比特網(wǎng) ? 作者:賈桂鵬 ? 2020-09-18 13:57 ? 次閱讀
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目前,企業(yè)級存儲市場正在發(fā)生著深刻的變化。

幾年前,很多企業(yè)已經(jīng)意識到部署本地存儲的局限性,所以,開始展開“云存儲”布局,公有云到私有云,再到混合云都在蓬勃發(fā)展,但云產(chǎn)品使用過多,會導致管理出現(xiàn)不少難題,這一點需要企業(yè)來面對。

不僅如此,隨著數(shù)字時代逐步到來,大數(shù)據(jù)、5G物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)引領(lǐng)著全新應(yīng)用場景也隨之而來,又使得企業(yè)對存儲有了更加嚴苛的要求。

現(xiàn)階段,企業(yè)所面臨的存儲相關(guān)問題,給存儲行業(yè)帶來考驗的同時,也讓存儲廠商迎來全新的機遇。

正是因為看到當前存儲市場發(fā)生的巨大變化,青云QingCloud基于自研存儲底層架構(gòu),推出了包括QingStor?NeonSAN(塊存儲)、QingStor對象存儲、QingStor?文件存儲、QingStor融合存儲在內(nèi)的四款專業(yè)存儲產(chǎn)品,來支撐市面上主流云計算平臺。此外,青云QingCloud還發(fā)布了兩款一體機產(chǎn)品,分別是全新的KubeSphere?KF3000容器一體機和QingStor?NF6000分布式全閃存儲一體機。

NeonSAN、對象存儲迎來版本更新

就像名稱中包含的“Ne”元素一樣,QingStor?NeonSAN自設(shè)計之初就擁有穩(wěn)定、高性能的產(chǎn)品特性,并且基于SSD介質(zhì)設(shè)計的全閃存架構(gòu)和軟件棧,可以讓其性能充分發(fā)揮。目前,QingStorNeonSAN迎來了3.0版本更新,該版本除了持續(xù)賦能云平臺/虛擬化場景、大數(shù)據(jù)場景、業(yè)務(wù)連續(xù)性場景外,還加入了對容器/云原生場景的覆蓋。

云平臺/虛擬化場景:此次更新之后,QingStor?NeonSAN除了可以與QingCloud云平臺對接、實現(xiàn)云平臺層面的統(tǒng)一管理和性能的最大優(yōu)化外,還能對接目前企業(yè)使用比較多的虛擬化平臺、云計算平臺,如VMware平臺、OpenStack平臺、Hyper-V平臺等。

大數(shù)據(jù)場景:針對大數(shù)據(jù)場景,QingStor?NeonSAN做了相應(yīng)設(shè)計,比如提供互斥卷組的策略,即在NeonSAN層面提供多個單副本的卷,由于HDFS文件系統(tǒng)本身有副本機制,不需要底層的存儲做副本機制,NeonSAN只需提供一組單副本的卷,進而利用這一組單副本的卷來構(gòu)建自己的多副本能力,但要保證單副本的卷分布在不同的存儲節(jié)點上,以避免單點故障。

業(yè)務(wù)連續(xù)性場景:這一場景主要講的是企業(yè)面對自然災(zāi)難或者人為事故造成的風險時,可以快速恢復(fù)業(yè)務(wù)的能力,針對此方面,青云QingCloud可以提供一套基于QingStor?NeonSAN以存儲為核心能力的業(yè)務(wù)連續(xù)性解決方案。該方案包括,支持區(qū)域(Region)架構(gòu)下不同的可用區(qū)和獨立可用區(qū)(Zone)架構(gòu)下基于NeonSAN實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步復(fù)制/異步復(fù)制的方案。

容器/云原生場景:云原生是最近最年非常熱門的架構(gòu),而提到云原生基本上不會離開容器和K8s,青云QingCloud圍繞著這些標準,在存儲方面提供了標準的CSI插件,支持與容器粒度卷的管理,以及快照、克隆、在線擴容、QoS等存儲高級特性。而在性能方面,NeonSAN可以在整條鏈路支持端到端RDMA的訪問?;诟咝蕝f(xié)議的支持。

對象存儲3.0更新

根據(jù)IDC最新的研究報告,當下全球的數(shù)據(jù)總量已達50ZB,其中非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的比例占到80%。面對如此龐大數(shù)量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),就需要有一個開放且成本合理的存儲來承載,而對象存儲就起到承載這些數(shù)據(jù)量的任務(wù)。

QingStor對象存儲是青云QingCloud自主研發(fā)的企業(yè)級通用數(shù)據(jù)存儲平臺,自2016年商用以來,QingStor對象存儲持續(xù)為客戶提供穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)存儲服務(wù),此次,對象存儲更新至3.0版本將會提供更多的服務(wù)場景,以及更強的存儲性能。

對象存儲3.0帶來的業(yè)務(wù)場景變化主要集中在四個方面:

數(shù)據(jù)遷移:QingStor對象存儲3.0里面有數(shù)據(jù)跨區(qū)域復(fù)制工具qsctl和全新重構(gòu)的官方工具qscamel,通過這兩個新工具組合方案,能夠做到數(shù)據(jù)遷移對跨平臺及復(fù)雜場景的全覆蓋,而且,這一套解決方案是可視化的操作和服務(wù),讓用戶在操作過程中提升效率。

數(shù)據(jù)保護:對象存儲3.0版本實現(xiàn)了存儲桶內(nèi)數(shù)據(jù)的歷史版本存儲和管理,解決了企業(yè)級別用戶對于數(shù)據(jù)保護的需求,尤其在政務(wù)、金融、保險等數(shù)據(jù)比較敏感的行業(yè)中,可以起到很大的作用。

數(shù)據(jù)備份:一直以來,備份給傳統(tǒng)企業(yè)的IT人員帶來很多困擾,比如他們會面臨數(shù)據(jù)恢復(fù)慢、成本高、運維管理復(fù)雜等問題,所以,相較于傳統(tǒng)的備份存儲介質(zhì),對象存儲更符合目前市場的需求,QingStor對象存儲基于X86硬件,擁有標準的API接口,并可對接SaaS備份應(yīng)用,對于使得運維管理更加方便。

AI與視頻監(jiān)控:對象存儲3.0增加了數(shù)據(jù)追加寫入接口、為智能終端定制SDK等新特性,以及混合云存儲解決方案,主要是為了更好解決在云時代下視頻監(jiān)控的需求。對于視頻監(jiān)控目前最大的變化就是數(shù)據(jù)寫入的超高并發(fā)要求以及AI分析與應(yīng)用。

我們可以看到,QingStor對象存儲在海量數(shù)據(jù)存儲能力、整體超高性能、存儲系統(tǒng)開放能力這三方面進行了重點突破,這主要還是得益于對技術(shù)架構(gòu)的深度思考和設(shè)計,使得數(shù)據(jù)I/O能夠做到極致效率。

不僅如此,QingStor文件存儲發(fā)布了2.0版本,此次更新通過局部服務(wù)架構(gòu)優(yōu)化、更先進的編程語言,使得QingStor文件存儲性能提升明顯。青云QingCloud希望打造一款在云計算基礎(chǔ)架構(gòu)下,更加通用的文件存儲產(chǎn)品,可以讓更多類型應(yīng)用平滑上云。

針對融合存儲,青云QingCloud希望給到用戶統(tǒng)一的管理體驗,并提供統(tǒng)一存儲池的同時,還可以享受到NeonSAN、對象存儲等專業(yè)存儲的功能和性能。

容器一體機與分布式閃存一體機發(fā)布

除了NeonSAN、對象存儲迎來3.0版本的更新外,青云QingCloud還發(fā)布了KubeSphere?KF3000和QingStor?NF6000兩款一體機。

其中KubeSphere?KF3000是青云QingCloud幫助企業(yè)級用戶快速落地容器平臺專門推出的一款產(chǎn)品,結(jié)合了KubeSphere?以及QingStor?NeonSAN兩款產(chǎn)品本身的企業(yè)級能力。

在KubeSphere?KF3000一體機上,青云QingCloud不僅做了代碼的優(yōu)化,同時還進行了軟硬件一體化的調(diào)優(yōu),并且,通過大量的深層優(yōu)化而具有整體性的產(chǎn)品,提供整體的商用級服務(wù)。

在容器平臺上批量創(chuàng)建pod的場景上,批量創(chuàng)建100個pod,每個pod掛載一個存儲pv卷,使用KubeSphere完成批量創(chuàng)建的時間,只需要70秒。此外,在企業(yè)單個pod內(nèi)做FIO工具壓測時,青云QingCloud可以提供10萬以上的IOPS,而且在pod上應(yīng)用的I/O時延,能保證在0.17毫秒。

KubeSphere?KF3000一體機里的核心組件經(jīng)過規(guī)?;纳a(chǎn)驗證,可靠性方面可以得到保證。

青云QingCloud發(fā)布的另一款一體機是QingStor?NF6000分布式全閃存儲一體機,它是基于x86架構(gòu)的服務(wù)器,可以實現(xiàn)在3個節(jié)點下有100萬IOPS性能指標,并保證時延在0.5毫秒以下。而且,在運維層面,針對已選定的硬件,還可以做硬盤點燈的功能,減少運維層面的工作內(nèi)容。

在青云QingCloud推出兩款硬件產(chǎn)品之后,利用軟硬件結(jié)合的匹配度,可以讓用戶在存儲方面有更多的做到更穩(wěn)定、性能更出色,而且在面對運維等工作時,可以有效的提升效率。
責任編輯:pj

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