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分布式對象存儲——信息爆炸時代的“超級數據圖書館”
CCTIME
CCTIME
摘要: 分布式,存儲,數據,存儲,,華為,更清晰的認識我們所生存的環境,提高人際溝通效率,人們收集和創造了大量的數據,有些是對物理世界的客觀描述,如原子和分子的組成,或是DNA螺旋結構;也包括煙波浩渺的宇宙中的星系和星云;亦或是人類對自身歷史的記錄;還有一些數據被用于人們相互溝通,
Abstract:
Key words :
</a>數據" title="數據">數據" title="數據">數據的產生及信息爆炸帶來的挑戰

    為了更清晰的認識我們所生存的環境,提高人際溝通效率,人們收集和創造了大量的數據,有些是對物理世界的客觀描述,如原子和分子的組成,或是DNA螺旋結構;也包括煙波浩渺的宇宙中的星系和星云;亦或是人類對自身歷史的記錄;還有一些數據被用于人們相互溝通,如Facebook上每天新增數十億條內容,或每天被發送的數千億封郵件。

    隨著人們對客觀世界的逐步認知,人際溝通的效率越來越高,人們的溝通與生活也越來越豐富,人類收集和創造的數據也越來越多,這些數據飽含信息與知識,是人類智慧與勤勞的結晶,是人類寶貴的信息資產。一部《史記》,共52萬6千500字,約1MB數據;一組用于基因研究的染色體照片數據量超過2TB;歐洲核子研究中心(CERN)每年有超過20PB數據通過全球最大的大型強子對撞機(LHC)被收集起來用于微觀粒子研究。根據IDC的分析,2011年全球數據產生量達到1.8ZB,到2020年這個數字將增長50倍(1ZB=1,000EB=1,000,000PB),如此大規模的數據給存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" title="存儲">存儲" 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    存儲方案的演進

    在人類發明和使用電子計算機以前,數據處理由人類大腦完成,大腦中還同時存儲了大量信息用于支撐數據處理,人類大腦存儲的信息依然相對有限,仍有大量數據被存儲在圖書館。當有需要的時候,人們便會到圖書館獲取更多的數據。以此我們可以總結出如下的一種數據存儲與數據處理模型:

    該模型包括三個部分,計算單元、內部存儲單元(低延遲,容量偏小)、外部存儲單元(延遲增加,容量超大)。如果按照對圖書的存儲(記憶)能力來估算,通常一個人大腦中能記憶的內容不超過1000本書,圖書館中收藏的書籍大約是百萬本為單位。兩種存儲的存儲容量差距大概是1000倍,而且圖書館中的數據可以被很多人共享。

    20世紀電子與信息技術迅速發展,機器計算迅速普及,馮·諾依曼在1945年6月30日,提出了存儲程序邏輯架構,即現有的計算機都遵循的“馮·諾依曼體系架構”,具體如下圖:

    我們可以看出,馮諾依曼體系結構與人腦(生物)計算模型匹配度相當準確。我們通常把運算器和控制器合并成中央處理器(CPU),內部小容量的存儲提供快速的訪問,外部存儲器提供大容量的存儲空間。在不同的計算機時代,我們可以按照不同的角度來理解馮諾依曼體系結構。在單機計算時代(包括大型機、小型機、微機)內部存儲器可理解為內存(即Memory),外部存儲器可理解為物理硬盤(包括本地硬盤和通過網絡映射的邏輯卷)。在本地硬盤空間不足,可靠性無法滿足業務需求的情況下,SAN存儲出現了,通過網絡映射的邏輯卷(即SAN存儲提供的LUN)成為增強版的硬盤。為了解決數據共享的問題,NAS存儲隨之誕生。

    但馮諾依曼體系架構沒有考慮并行計算和數據共享情形,在如今的網絡時代,大量計算設備通過網絡形成一個龐大、相互獨立但又邏輯統一的計算系統,因此我們可以總結出一個數據存儲的通用模型,這個模型包括兩級存儲,其存儲容量差距約1000倍:

    如果將上圖中每一個計算模塊理解為一個計算內核,那么高速存儲單元則是CPU內的緩存(單位為KB~MB),海量存儲單元則是內存(單位為GB);如果把每一個計算模塊理解為一個CPU,那么高速存儲單元則是內存(單位為GB~TB),海量存儲是物理硬盤或通過網絡映射給服務器的邏輯卷(或網絡文件系統,單位為TB~PB);如果把計算模塊理解為針對某一項任務或某一組任務提供計算能力的服務器集群,把SAN或NAS等擁有TB~PB級存儲規模的網絡存儲設備理解為高速存儲單元,那么具備PB~EB級存儲容量的海量存儲單元將基于什么技術和產品構建呢?

     SAN和NAS技術已經出現了數十年,目前單臺SAN或NAS設備最大容量已經達到PB級別,但在應對EB級數據挑戰時,還是顯得有些力不從心。這主要由于其架構和服務接口決定的。

    SAN使用SCSI協議作為底層協議,SCSI協議管理的粒度非常小,通常以字節(byte)或千字節(KB)為單位;同時SCSI協議沒有提供讀寫鎖機制以確保不同應用并發讀寫時的數據一致性,因此難以實現EB級存儲資源管理和多個服務器/服務器集群之間數據共享。

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