近幾年，隨著云計(jì)算、5G、人工智能等新技術(shù)的迅速發(fā)展和落地，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，且大部分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。IDC 預(yù)測(cè)，到 2025 年，全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將會(huì)增長(zhǎng)到 175ZB，其中，超過(guò) 80%的數(shù)據(jù)都會(huì)是處理難度較大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的推動(dòng)下，分布式存儲(chǔ)市場(chǎng)也將迎來(lái)持續(xù)高速發(fā)展，預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)空間將達(dá)到171億。

分布式存儲(chǔ)將在存儲(chǔ)領(lǐng)域逐漸占主導(dǎo)地位，分布式存儲(chǔ)在技術(shù)上有哪些發(fā)展趨勢(shì)?本文將從介質(zhì)層/架構(gòu)層/網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層四個(gè)層面來(lái)展望分布式存儲(chǔ)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

介質(zhì)層

分布式存儲(chǔ)集群性能的提升首先取決于存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)本身性能的提升。隨著NAND Flash技術(shù)的進(jìn)步、NVMe協(xié)議的迭代，SSD 作為一種全新的閃存介質(zhì)開(kāi)始進(jìn)入企業(yè)的數(shù)據(jù)中心，并逐漸成為應(yīng)用的主流。從性能上來(lái)說(shuō)， NVMe SSD 的IOPS性能是傳統(tǒng)機(jī)械硬盤(pán)的3500倍，帶寬可達(dá)到3.2GB/s，延遲縮短到0.02ms。

在存儲(chǔ)性能委員會(huì)(SPC)的 SPC-1 基準(zhǔn)下對(duì)全閃存儲(chǔ)性能進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試發(fā)現(xiàn)全閃存存儲(chǔ)基礎(chǔ)性能提升了500%;數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)景下，業(yè)務(wù)性能提升了700%;云桌面場(chǎng)景下，在 Word/PowerPoint/Excel 應(yīng)用測(cè)試中，啟動(dòng)響應(yīng)時(shí)間縮短 80%。充分體現(xiàn)了全閃存儲(chǔ)產(chǎn)品優(yōu)異的性能。

另外在全球存儲(chǔ)市場(chǎng)中，由于閃存成本不斷下降，全閃存儲(chǔ)份額快速增加，目前市場(chǎng)占比已經(jīng)超過(guò)20%，根據(jù)第三方機(jī)構(gòu)Wikibon的預(yù)測(cè)，2026年SSD單TB成本將低于HDD。2025年后，HDD的出貨量將每年下降27%，只應(yīng)用于擴(kuò)容和歸檔等少數(shù)場(chǎng)景。

新華三分布式存儲(chǔ)系列X10828能夠支持28塊NVMe SSD配置的全閃存節(jié)點(diǎn)，單節(jié)點(diǎn)帶寬可高達(dá)20GB/s，單節(jié)點(diǎn)IOPS大文件小IO模型下可高達(dá)225W，小文件小IO模型下可高達(dá)42.7W。X10828全閃存儲(chǔ)能夠滿(mǎn)足企業(yè)核心業(yè)務(wù)對(duì)存儲(chǔ)的高 IOPS、低延遲的要求。

架構(gòu)層

隨著傳統(tǒng)應(yīng)用、云原生應(yīng)用和AI技術(shù)等上層應(yīng)用的發(fā)展驅(qū)動(dòng)，ICT技術(shù)與各類(lèi)應(yīng)用正在加速融合。融合過(guò)程中一方面是因?yàn)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)響應(yīng)的要求不盡相同，另一方面是因?yàn)闃I(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越復(fù)雜多樣，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理帶來(lái)更多混合負(fù)載需求。

目前，分布式存儲(chǔ)架構(gòu)正向面向支撐虛擬化、數(shù)據(jù)湖、AI和云原生等多混合負(fù)載的融合架構(gòu)方向逐漸演進(jìn)。不同于傳統(tǒng)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)一對(duì)一的采購(gòu)模式，混合型應(yīng)用負(fù)載對(duì)分布式存儲(chǔ)設(shè)備提出更高的要求，需要單套存儲(chǔ)同時(shí)承載企業(yè)多類(lèi)型混合業(yè)務(wù)負(fù)載，支撐不同類(lèi)型、不同級(jí)別的應(yīng)用，并要求分布式存儲(chǔ)能夠提供更高的性能來(lái)面對(duì)混合業(yè)務(wù)負(fù)載的I/O多樣性(比如大文件大I/O、大文件小I/O等)，使其作為可靠性存儲(chǔ)底座為上層混合業(yè)務(wù)做有效支撐。

新華三全自研 UniStor X10000存儲(chǔ)可支持塊、文件、對(duì)象與大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，采用全分布式融合架構(gòu)，支持HDFS/Swift/iSCSI/文件/CSI等接口，作為可靠的存儲(chǔ)底座為上層混合業(yè)務(wù)做有效支撐的同時(shí)，為存儲(chǔ)系統(tǒng)的高性能、高擴(kuò)展、安全可靠、自動(dòng)化運(yùn)維提供了有力保證。

網(wǎng)絡(luò)層

NVMe-oF存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議

相對(duì)于機(jī)械硬盤(pán)，全閃的存儲(chǔ)性能已經(jīng)有了近百倍提升，但是服務(wù)器到交換機(jī)、存儲(chǔ)之間的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議卻成為數(shù)據(jù)中心新性能提升的瓶頸，限制其潛力的釋放。為了應(yīng)對(duì)這種情況，2016年標(biāo)準(zhǔn)化組織推出NVMe-oF (NVMe over Fabric)。

在NVMe 協(xié)議發(fā)布之初，其僅可在服務(wù)器內(nèi)部的 PCIe 總線(xiàn)上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，無(wú)法實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)交互，NVMe-oF主要目的是將服務(wù)器連接到遠(yuǎn)程N(yùn)VMe設(shè)備，并允許它們像直接插入到PCle總線(xiàn)一樣進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)高性能的存儲(chǔ)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)共享訪(fǎng)問(wèn)。

RDMA 是承載 NVMe-oF的原生網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，主要包括 RoCE、IB(InfiniBand)和 iWARP(Internet Wide Area RDMA Protocol)。NVMe over RDMA 協(xié)議比較簡(jiǎn)單，直接把 NVMe 的 IO 隊(duì)列映射到 RDMA QP(Queue Pair)連接，通過(guò) RDMA SEND，RDMA WRITE，RDMA READ 三個(gè)語(yǔ)義實(shí)現(xiàn) IO 交互。當(dāng)前在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域中RoCE的應(yīng)用已經(jīng)得到絕大部分用戶(hù)的認(rèn)可，性能上來(lái)看采用NVMe over RDMA構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)其性能和時(shí)延可以媲美直連存儲(chǔ)。

NVMe-oF集成現(xiàn)有的NVMe和高速低延遲傳輸網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，可極大的釋放數(shù)據(jù)中心端到端NVMe性能，能夠更好地滿(mǎn)足未來(lái)通用大規(guī)模和高性能大型數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求。

結(jié)合全閃存分布式存儲(chǔ)X10828和NVMe-oF高性能網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)方案，新華三可提供一整套整合的高速分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的全棧式解決方案，非常適應(yīng)于針對(duì)性能要求苛刻的大規(guī)模存儲(chǔ)集群的應(yīng)用場(chǎng)景。

DPU

在云服務(wù)中，DPU 可以為虛擬機(jī)或裸金屬提供存儲(chǔ)加速功能，通過(guò)軟硬件結(jié)合方式實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)系統(tǒng)的卸載，靈活實(shí)現(xiàn)高存儲(chǔ) IOPS 性能和低主機(jī) CPU 占用率的要求。存儲(chǔ)系統(tǒng)卸載在 DPU 上完成的主要工作為：存儲(chǔ)接口的卸載和存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧加速。

在存儲(chǔ)接口方面：DPU 實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)接口的卸載主要方式為在 DPU 上為虛擬機(jī)、裸機(jī)、容器提供一致的 virtio-blk/NVMe 虛擬塊設(shè)備后端，主機(jī)中加載標(biāo)準(zhǔn)virtio-blk或NVMe驅(qū)動(dòng)即可實(shí)現(xiàn)塊存儲(chǔ)的讀寫(xiě)，無(wú)需額外的廠商專(zhuān)用驅(qū)動(dòng)。

存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議方面，在 DPU 上實(shí)現(xiàn) NVMe-oF 協(xié)議棧的卸載加速，可以在計(jì)算節(jié)點(diǎn)提供原生NVMe 的后端存儲(chǔ)接口，通過(guò)高性能的 RDMA 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議(如 RoCEv2)連接到存儲(chǔ)端，在存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)使用 DPU 硬件實(shí)現(xiàn)的 NVMe Target 管理 NVMe SSD，整個(gè)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)傳輸端到端 bypass 主機(jī) CPU，并且沒(méi)有任何的協(xié)議轉(zhuǎn)換消耗，為云主機(jī)提供了與本地 NVMe 性能接近的高性能彈性遠(yuǎn)端存儲(chǔ)。

目前，新華三聯(lián)合合作伙伴在DPU、NVMe-oF等方面展開(kāi)合作，在RoCE上打造一套便捷高效的無(wú)損以太網(wǎng)解決方案，為數(shù)據(jù)中心用戶(hù)帶來(lái)更大的價(jià)值。

應(yīng)用層

積極迎接云化

在過(guò)去的30年中，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境經(jīng)歷了巨大的變化。物理機(jī)時(shí)代，運(yùn)維人員手動(dòng)配置存儲(chǔ)系統(tǒng)和部署業(yè)務(wù)系統(tǒng)，業(yè)務(wù)上線(xiàn)以周為單位。而在云原生時(shí)代，每分鐘都可能發(fā)布新的應(yīng)用版本，每天都可能有大量的業(yè)務(wù)要上線(xiàn)。這意味著，云原生時(shí)代的存儲(chǔ)系統(tǒng)，除了要滿(mǎn)足性能、穩(wěn)定性、可靠性的要求以外，還要滿(mǎn)足業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)敏捷性的要求，能夠通過(guò)統(tǒng)一的編排系統(tǒng)配合業(yè)務(wù)上線(xiàn)，并可實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)容。

在容器技術(shù)剛出現(xiàn)時(shí)，企業(yè)一般在容器運(yùn)行web服務(wù)類(lèi)的無(wú)狀態(tài)的應(yīng)用，因?yàn)闊o(wú)狀態(tài)應(yīng)用不需要持久化數(shù)據(jù)。根據(jù)CNCF 2021年調(diào)研報(bào)告顯示，近8成的客戶(hù)希望在容器上運(yùn)行有狀態(tài)應(yīng)用，比如數(shù)據(jù)庫(kù)，中間件等。為了滿(mǎn)足用戶(hù)的業(yè)務(wù)需求，2018年，CNCF發(fā)布了容器存儲(chǔ)接口：CSI。CSI把容器存儲(chǔ)進(jìn)行抽象，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口的形式把存儲(chǔ)部分移到容器編排系統(tǒng)外部。各存儲(chǔ)廠商按照接口標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)CSI插件，獨(dú)立發(fā)布，快速滿(mǎn)足容器存儲(chǔ)需求。

新華三全自研 UniStor X10000存儲(chǔ)可實(shí)現(xiàn)無(wú)需改造上層應(yīng)用即可通過(guò)CSI接口完成存儲(chǔ)資源與上層應(yīng)用對(duì)接，為上層有狀態(tài)應(yīng)用提供持久化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。

存算分離架構(gòu)

隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大大增加，各個(gè)企業(yè)逐漸形成自己的“數(shù)據(jù)湖”，湖中存儲(chǔ)企業(yè)內(nèi)海量的、多來(lái)源，多種類(lèi)的數(shù)據(jù)，并支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速加工和分析。目前從實(shí)現(xiàn)方式來(lái)看，Hadoop是最常用的部署數(shù)據(jù)湖的技術(shù)，根據(jù)Gartner研究數(shù)據(jù)表明，在數(shù)據(jù)湖場(chǎng)景下，Hadoop的部署和需求仍然很大并且正在增長(zhǎng)。

但是Hadoop為大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)便利的同時(shí)，也面臨著一些挑戰(zhàn)。

NameNode是HDFS中的管理者，主要負(fù)責(zé)文件系統(tǒng)的命名空間、集群配置信息和數(shù)據(jù)塊的復(fù)制。在運(yùn)行時(shí)，HDFS的元數(shù)據(jù)信息必須存儲(chǔ)在NameNode的內(nèi)存中，如果針對(duì)大型集群來(lái)說(shuō)，NameNode內(nèi)存存儲(chǔ)空間將成為限制系統(tǒng)橫向擴(kuò)展的瓶頸。另外，一旦NameNode宕機(jī)，整個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)將會(huì)無(wú)法工作，雖然Hadoop引入Secondary NameNode作為HA，但是故障切換時(shí)間一般幾十秒到數(shù)分鐘，這是很多企業(yè)所無(wú)法接受的。

在傳統(tǒng)的Hadoop集群系統(tǒng)中，計(jì)算和存儲(chǔ)資源是緊密耦合的。在發(fā)展到一定階段的時(shí)，整體集群中的資源需求會(huì)打破原來(lái)存儲(chǔ)計(jì)算之間的比例平衡，造成某一類(lèi)資源的利用率無(wú)法提升。比如：企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)量在1年的時(shí)間內(nèi)上漲到原來(lái)10倍，而計(jì)算資源需求只上漲到原來(lái)4倍，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量需求明顯比計(jì)算資源增長(zhǎng)快，這時(shí)，如果繼續(xù)采用存算一體化的架構(gòu)則意味著要滿(mǎn)足存儲(chǔ)資源增長(zhǎng)的同時(shí)，計(jì)算資源也會(huì)增長(zhǎng)10倍，那么計(jì)算資源會(huì)存在過(guò)剩的情況。

因此，隨著企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)和技術(shù)框架的不斷革新，可以對(duì)集群適當(dāng)做一些存儲(chǔ)和計(jì)算的拆分，一方面可以提升集群的穩(wěn)定性和性能，另一方面，可以降低整體的成本，達(dá)到降本增效的效果。

總之，隨著AI、大數(shù)據(jù)、5G等高科技的快速發(fā)展和迫切需求的落地，可以預(yù)見(jiàn)，分布式存儲(chǔ)在未來(lái)將會(huì)有爆發(fā)式的增長(zhǎng)，將創(chuàng)造億萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)財(cái)富。