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大數據存儲平臺必須具有彈性
2015-12-08
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大數據存儲平臺必須具有彈性


“大”是相對而言的概念。例如，對于像SAP HANA那樣的 “內存數據庫”來說，2TB可能就已經是大容量了;而對于像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。

　　“大”也是一個迅速變化的概念。HDS 在 2004 年發(fā)布的 USP 存儲虛擬化平臺具 備管理 32PB 內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，USP 的存儲容量大得有 些離譜。但是現在，大多數企業(yè)都已經擁有 PB 級的數據量，一些搜索引擎公司的數據 存儲量甚至達到了 EB 級。由于許多家庭都 保存了 TB 級的數據量，一些云計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。

　　有容乃“大”

　　由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處于 PB 級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業(yè)通常以五年作為 IT系統(tǒng)規(guī)劃的一個周期。在這五年中，企業(yè)的存儲容量可能會增加一倍?，F在，企業(yè)則需要制定存儲數據量級(比如從PB級到EB級)的增長計劃，只有這樣才能確保業(yè)務不受干擾地持續(xù)增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統(tǒng)提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統(tǒng)中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平臺上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，并延長現有存儲系統(tǒng)的壽命，顯著提高IT系統(tǒng)的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業(yè)可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB，并可通過動態(tài)虛擬控制器實現系統(tǒng)的快速預配置。此外，通過HDS VSP 的虛擬化功能，大型企業(yè)可以創(chuàng)建0.25EB容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢?

　　不斷“生長”的大數據

　　與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協(xié)議來訪問，并且存儲在文件或內容平臺之中。大多數文件與內容平臺的存儲容量過去只能達到TB級，現在則需要擴展到PB級，而未來將擴展到EB級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問?；?/span>Unix 和Linux的傳統(tǒng)文件系統(tǒng)通常將文件、目錄或與其他文件系統(tǒng)對象有關的信息存儲在一個索引節(jié)點中。索引節(jié)點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統(tǒng)文件系統(tǒng)中的索引節(jié)點數量有限，導致文件系統(tǒng)可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。HNAS 和HCP 使用基于對象的文件系統(tǒng)，使得其容量能夠擴展到PB級，可以容納數十億個文件或對象。位于VSP 或HUS 之上的HNAS 和HCP 網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平臺HitachiCommand Suite 帶來的好處。HNAS 和HCP 為大數據的存儲提供了一個優(yōu)良的架構。大數據存儲平臺必須能夠不受干擾地持續(xù)擴展，并具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在后臺完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平臺可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發(fā)生一次變更，就重新備份一次所有的數據。HDS 的所有產品均可以實現后臺的數據移動和分層，并可以增加VSP、HUS 數據池、HNAS 文件系統(tǒng)、HCP 的容量，還能自動調整數據的布局。傳統(tǒng)文件系統(tǒng)與塊數據存儲設備不支持動態(tài)擴展。大數據存儲平臺還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。HDS可以實現VSP 和HUS的冗余配置，并能為HNAS 和HCP節(jié)點提供相同的彈性。大數據存儲平臺需要將文件、塊數據和內容集成到一個統(tǒng)一的HitachiCommand Suite管理平臺之上，以滿足大數據處理和應用的需求。

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