科技云報道原創(chuàng)。

　　存儲，是數(shù)字化時代的“糧倉”。它承載著企業(yè)的海量數(shù)據(jù)，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。

　　然而，隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在生產(chǎn)業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用，各行各業(yè)正在經(jīng)歷數(shù)據(jù)量的爆炸式增長。雖然分布式存儲在大眾認知內(nèi)具有高性價比和高擴展性，卻未被賦予高性能的標簽。

　　可以說，分布式存儲沒能完全解決存儲領(lǐng)域“大容量、高性能、高性價比不可能之三角”這一痛點。

　　分布式存儲的主要優(yōu)勢在于其出色的對象存儲能力，但在文件存儲的性能表現(xiàn)上，大小文件有所差異。

　　對于大文件的處理，由于技術(shù)壁壘較低，并且許多業(yè)界廠商已經(jīng)針對此進行了深入研發(fā)和優(yōu)化，因此大文件的處理效果相對較好。

　　然而，分布式存儲對于小文件的處理卻受限于其開源的Ceph架構(gòu)，需要處理大量小文件時，元數(shù)據(jù)管理、存儲空間和IO性能等能力跟不上，性能表現(xiàn)并不理想。

　　至于高性價比，這要求在低成本的同時提供更高的性能和更大的容量。以往業(yè)界認為，高性能一定伴隨著高成本，但實際上這是對高性能和高成本之間關(guān)系的誤解。

　　只有找不到合理有效的優(yōu)化手段或解決方案時，才可能需要通過增加硬件投入來提高性能。

　　那么，如何解決分布式存儲的“不可能之三角”?

　　這是一個值得深思的問題，也是一個不小的挑戰(zhàn)。現(xiàn)在，在存儲賽道上，有一個“老道的新手”用自研技術(shù)，成功走到了大容量、高性能、高性價的交集里。

　　做分布式存儲易做好分布式存儲難

　　數(shù)字化浪潮洶涌向前，與之同行的是，存儲行業(yè)也要不斷地創(chuàng)新求變。

　　2018年前后，視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始爆炸式增長，特別是在政府、醫(yī)療、媒體等領(lǐng)域存在大量的視頻數(shù)據(jù)存儲需求，對存儲海量數(shù)據(jù)、存儲系統(tǒng)的擴展性提出了新的要求，以集中式架構(gòu)為主SAN、NAS傳統(tǒng)存儲瓶頸開始凸顯。

　　存儲市場需求的變化，也催化了新技術(shù)的爆發(fā)。這個時期，分布式存儲技術(shù)開始在各大廠商之間冒頭。

　　分布式存儲將數(shù)據(jù)分散存儲到多個存儲服務(wù)器上，并將這些分散的存儲資源構(gòu)成一個虛擬的存儲設(shè)備，從而實現(xiàn)了存儲容量的擴展、性能的提升和成本的降低。

　　2020年，被視為分布式存儲爆發(fā)元年。根據(jù)IDC發(fā)布的《中國存儲市場季度追蹤報告》，2020年中國分布式存儲市場規(guī)模達到了37.2億美元，同比增長68.2%。

　　其中，企業(yè)級分布式存儲市場規(guī)模達到了33.8億美元，同比增長69.2%。

　　盡管分布式存儲已逐步進入生產(chǎn)領(lǐng)域，但市場的變化，仍在催生新的需求。

　　最初，市場的焦點主要在于“存下來”，即如何存儲日益增長的數(shù)據(jù)，例如政府的智慧城市項目和醫(yī)療影像的長期存儲。

　　對于這類“第二存儲、備份歸檔”等邊緣數(shù)據(jù)場景，分布式存儲的低成本、高擴展性能夠很好地滿足。

　　隨著時間的推進，對存儲“高性能”的要求也日益提升，以滿足例如醫(yī)院的PACS閱片場景，實景三維場景，企業(yè)EDA場景等應(yīng)用的需求。

　　這些應(yīng)用不僅需要存儲海量數(shù)據(jù)，還要求快速處理和分析這些數(shù)據(jù)。顯然，市場上普遍存在的“大容量但低性能”的分布式存儲已跟不上市場的需求。

　　近年來，隨著AI訓(xùn)練、芯片等高精尖產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，對存儲系統(tǒng)的“綜合性能”提出了更高的要求。

　　這些應(yīng)用需要的不僅是海量的存儲容量，更要能夠處理混合負載，即高速的數(shù)據(jù)處理能力和對不同類型文件的支持。

　　事實上，在處理“混合負載”這一點上，目前分布式存儲產(chǎn)品普遍性能滿足不好。

　　混合負載的特點在于，既包括大文件(比如幾百兆甚至幾個G的視頻文件)，也包括很多小文件(比如只有幾KB甚至更小的文本文件)，當數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模，小文件的處理性能就成為性能瓶頸。

　　不難發(fā)現(xiàn)，分布式存儲在一定程度上能夠解決傳統(tǒng)存儲在性能、擴展性方面的問題，但想要實現(xiàn)高性能的目標，依然非常困難。可以說，做分布式存儲容易，但做高性能的分布式存儲難。

　　分布式存儲想要解決“大容量、高性能、高性價比”的“不可能三角”難題，目前能夠完全作答的廠商并不多。

　　入局存儲賽道十年的深信服，正是其中的佼佼者。

　　堅持自研技術(shù)深信服挑戰(zhàn)存儲“不可能之三角”

　　2013年，深信服作為國內(nèi)最早鉆研虛擬化技術(shù)的云計算廠商之一，憑借虛擬化技術(shù)的優(yōu)勢，開始摸索著切入存儲賽道，那時深信服內(nèi)部稱之為“虛擬存儲”，顧名思義，扮演的角色是深信服桌面云和超融合存儲底座支撐。

　　彼時，經(jīng)過超融合、桌面云的用戶“檢驗”之后的“虛擬存儲”，也日漸成熟。

　　隨著各行各業(yè)數(shù)據(jù)不斷增長，深信服看到了用戶在小文件場景面臨的困擾。2017年開始，深信服決定獨立發(fā)展存儲，加大投入，打造用戶真正需要的存儲底座。

　　在與傳統(tǒng)存儲廠商的競爭中，深信服搶占了先機：一方面，深信服精準把控了市場需求變化;另一方面，通過自研核心高性能架構(gòu)，實現(xiàn)了彎道超車。

　　帶著對用戶需求的深刻洞察，從2020年開始，深信服EDS存儲將目光鎖定在了主存儲領(lǐng)域，專為“高性能大容量文件存儲”而生——能支持混合IO負載，兼具大小文件能力，瞄向高精尖場景。

　　2023年，深信服發(fā)布了EDS分布式存儲501高性能版本，這在存儲業(yè)界也意味著分布式存儲能堪當大任，承載核心生產(chǎn)業(yè)務(wù)。

　　在深信服看來，存儲“不可能之三角”的破題秘籍在于，充分發(fā)揮硬件存儲介質(zhì)性能和提升軟件數(shù)據(jù)管理及處理能力，從而取得“高性能+大容量+高性價比”的平衡。

　　高性能和大容量一步到位

　　存儲設(shè)備的性能通常由其讀寫速度和承載數(shù)據(jù)量的能力來衡量，特別是在處理大量小文件時，讀寫速度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性尤為重要。

　　在讀寫性能提升上，深信服EDS存儲設(shè)計的讀寫模式充分適應(yīng)了SSD與HDD混合閃存介質(zhì)的特性，以此充分激發(fā)硬件性能。同時，通過增加NVMe SSD即可實現(xiàn)容量的橫向擴展、性能的線性提升。

　　同樣大小的內(nèi)存空間，深信服EDS存儲基于多活的元數(shù)據(jù)能力，可以充分發(fā)揮各節(jié)點的磁盤性能，讓元數(shù)據(jù)訪問效率提升 10 倍以上，可緩存的元數(shù)據(jù)規(guī)模是Ceph系產(chǎn)品的7倍，在 AI 訓(xùn)練等場景下可以保持 90% 以上的元數(shù)據(jù)命中率。

　　不僅如此，深信服EDS存儲在IO整合、數(shù)據(jù)緩存與協(xié)議增強等核心技術(shù)方向上也構(gòu)建了自己的核心能力，來提升海量小文件和大文件高吞吐場景的性能。

　　通過小文件的聚合和動態(tài)IO整合，深信服EDS存儲實現(xiàn)了性能層空間的最小化，并且在持續(xù)寫入文件的過程中，保障性能層不會被擊穿，始終保有充足的空間進行數(shù)值的排序與整合，通過這樣的動態(tài)整合來解決容量使用超過80%后導(dǎo)致的垃圾回收擠占而性能下降的問題。

　　對于延遲敏感型業(yè)務(wù)，深信服EDS存儲采用自適應(yīng)三級緩存技術(shù)，縮短數(shù)據(jù)路徑將數(shù)據(jù)時延降至us級。

　　在協(xié)議增強上，相比于標準文件共享協(xié)議協(xié)議，深信服EDS存儲提升了2-3倍，進一步降低協(xié)議對性能的額外開銷,縮短時延和提升性能。

　　基于分布式存儲架構(gòu)的天然優(yōu)勢，當用戶需要更大的存儲空間或者處理能力時，只需要添加更多的節(jié)點即可，無需改變已有的硬件或軟件結(jié)構(gòu)，也無須面臨替換存儲陣列硬件的昂貴投入，獲得性能和容量的真正“自由”。

　　打破常規(guī)：以更低成本驅(qū)動高性能和大容量

　　傳統(tǒng)陣列存儲如果要同時滿足大容量、高性能的需求，往往需要投入很高成本，高昂的磁盤陣列擴容擴展的費用也讓很多企業(yè)不堪重負。

　　而在深信服看來，同時獲得高性能和大容量可以用更經(jīng)濟的方式，也不需要過度依賴昂貴、高端的硬件配置。

　　一方面，深信服EDS存儲實現(xiàn)了冷熱數(shù)據(jù)自動分層，熱數(shù)據(jù)存儲在NVMe 或SATA固態(tài)盤構(gòu)建的高性能層，冷數(shù)據(jù)存儲在機械盤構(gòu)建的大容量層，這樣能幫助用戶節(jié)省存儲的硬件成本。

　　另一方面，基于深舟數(shù)據(jù)管理平臺、EDSData Explorer等軟件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效壓縮和管理，64GB內(nèi)存可以承載億級以上規(guī)模小文件的高速讀寫，幫助用戶合理規(guī)劃存儲的投入成本。

　　通過硬件+軟件的組合式創(chuàng)新，深信服EDS分布式存儲在高性能、大容量、高性價比等方面都取得了顯著的提升，能夠滿足容量大且大小文件混合負載的應(yīng)用場景，很好地解決了存儲“不可能之三角”。

　　對存儲而言，性能優(yōu)化可謂是一場沒有終點的馬拉松，持續(xù)在通用硬件上激發(fā)出更高、更穩(wěn)定的存儲性能，通過軟件實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)管理，用戶便可以用更低的成本投入獲得可支撐核心業(yè)務(wù)運行的存儲產(chǎn)品。

　　自研分布式存儲系統(tǒng)的深信服，技術(shù)棧更加先進，加上軟硬件結(jié)合與適配，在性能、可靠性等方面出類拔萃，勝任高精尖領(lǐng)域的各種存儲需求。

　　一款產(chǎn)品好不好用客戶反饋是真正的試金石

　　一款好的存儲產(chǎn)品，不僅是實驗室里的高性能，更是用戶生產(chǎn)環(huán)境的實際需求的高性能。

　　上海某專科醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)每年以15%的速度增長，深信服EDS存儲不僅滿足其擴容需求，而且還能輕松應(yīng)對就診高峰期的高并發(fā)閱片，閱片端每秒可加載1000張CT影像。

　　這意味著，醫(yī)生可以在更短的時間內(nèi)完成閱片，提高工作效率，為患者提供更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。

　　除了實實在在為醫(yī)院、醫(yī)療助力之外，深信服EDS存儲也應(yīng)用在AI、芯片、測繪、媒體等多場景。

　　在芯片設(shè)計場景 ，深信服EDS存儲可以支撐更大規(guī)模的EDA仿真任務(wù)，激活100%活躍算力。這意味著，芯片設(shè)計企業(yè)可以更快地完成EDA仿真，縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。

　　在測繪場景 ，EDS 501高性能版本每天可以處理70000張航片。

　　在航片導(dǎo)入場景 ，相比于其他廠商大文件吞吐能力提升2倍多;三維建模場景的小文件效率可接近于本地NVMe SSD，CASS3D在線打開海量小文件組成的三維成果數(shù)據(jù)耗時相比于某陣列NAS縮短8倍多。

　　結(jié)語

　　在高精尖領(lǐng)域的成功，深信服證明了EDS具有強大的市場適應(yīng)性，這也為其在其他行業(yè)的發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。深信服之所以在這些場景中表現(xiàn)出強勁的性能，這得益于EDS的“業(yè)務(wù)優(yōu)先”理念。

　　深信服EDS存儲從不“唯數(shù)據(jù)論”，不盲目追求性能數(shù)據(jù)上的提升，而是落到真實的業(yè)務(wù)場景，針對業(yè)務(wù)特征進行性能優(yōu)化，為實際業(yè)務(wù)運行帶去更好的體驗。

　　同時，深信服EDS也不鼓吹“大而全”，而是聚焦在高性能文件存儲這一領(lǐng)域精益求精，力爭領(lǐng)導(dǎo)者。

　　深信服作為存儲領(lǐng)域“老道的新手”，在高性能存儲之路上，追求的不僅是將自身在云技術(shù)棧十多年積累的存儲技術(shù)用于EDS存儲，更重要的是深入到每個用戶的實際應(yīng)用場景中，以生產(chǎn)業(yè)務(wù)的高性能需求為導(dǎo)向，真正實現(xiàn)用戶需求和技術(shù)優(yōu)勢的最佳結(jié)合。