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可组合架构与传统存储的优缺点
如果传统存储不能满足您组织的需求,那么可组合的基础设施可能是答案。了解两种方法的优缺点。
传统的存储体系结构(如NAS或SAN)多年来一直支持各种工作负载,而且它们还在继续这样做。然而,日益多样化的数据的大规模增长,加上现代应用技术和工作流的复杂性,已经将这些架构扩展到了极限。
为了满足今天的存储需求,许多IT团队正在基于可组合架构部署存储,抽象存储和其他物理资源,并将它们作为服务交付。但是在组织走这条路之前,他们应该了解传统存储与传统存储的优缺点。可组合的基础设施.
传统的NAS系统
大多数数据中心中的存储通常实现为NAS、SAN或DAS.每种存储都有自己的优缺点,在比较传统存储和可组合基础设施时应该分别进行评估。也就是说,当考虑向可组合性转移时,这三种体系结构共享有助于理解的特征。
在一个NAS配置,多个用户和应用程序从局域网的共享存储池中访问数据。NAS易于部署、维护和访问,与SAN一样,它具有内置的安全性、容错和管理功能。然而,NAS通常比SAN便宜。
NAS的一个挑战是存储请求必须与其他网络流量竞争,从而导致潜在的争用问题。另一种选择是在其自己的专用网络上实现NAS,但这种方法可能导致需要更多的维护和更高的成本。即使在私有网络上,过多的并发用户也会使存储驱动器不堪重负。此外,入门级NAS系统的可伸缩性有限。尽管高端NAS具有更强的可伸缩性,但与SAN相比,它仍然是有限的。
传统的无
寻找更广泛存储的IT团队经常转向圣,是一种专用的、高性能的网络,将多套存储系统连接起来,形成一个存储资源池。存储设备与运行存储管理软件和控制数据访问的应用服务器共享网络。SAN提供高可用性和可伸缩性,以及故障转移保护和灾难恢复。
尽管他们广泛使用san并非没有挑战。它们可能很难部署和维护,通常需要专门的技能。虽然这些因素本身就足以抬高成本,但SAN组件也可能变得昂贵。此外,san很少能达到预期的性能,部分原因是它们的复杂性。然而,ssd在提高SAN性能方面已经走了很长的路。
设备的选择
NAS和SAN都依赖于网络连接,即使在最佳情况下,网络连接也会影响性能。由于这个原因,一些组织使用达斯对于要求更高的工作负载。DAS比NAS或SAN更容易实现和维护,而且它包含的组件数量很少,所有这些因素都使DAS更便宜。DAS可能缺乏高级的管理能力,但是像Hadoop和Kafka这样的应用可以自己管理存储,所以管理并不总是一个问题。
DAS更大的问题是它不能像NAS和SAN那样被池化和共享。它的可伸缩性也很有限。其结果是一个不灵活的、严重孤立的存储环境,经常导致资源过度供应和未充分利用。但这种僵化并不是DAS独有的。
对于所有这三种架构,它们的固有结构是固定的,很难改变,每个都存在于自己的竖井中。修改配置或重新使用设备以满足现代应用程序波动的工作负载需求并非易事。为此,您需要流动和灵活的存储资源,并能够支持自动化和资源编排,这是传统存储本身无法做到的。
存储和可组合的基础设施
一个可组合基础设施抽象了存储和其他物理资源,并将它们作为服务交付,这些服务可以随着应用程序需求的变化而动态组合和重新组合。可组合的基础设施支持在裸金属上运行的应用程序虚拟机和容器.第三方工具可以与基础设施的API进行接口,以动态分配池中的资源,以满足特定的应用程序需求,从而支持高度自动化和编排。
在可组合的基础设施中,存储资源与其他资源保持分离,可以独立于其他资源进行伸缩。存储是按需分配的,然后在不再需要时释放存储,使其可用于其他应用程序。可组合软件在幕后处理这些操作,而不需要管理员重新配置硬件。此外,可组合的基础设施可以将DAS、NAS或SAN系统合并到其环境中,作为其灵活存储容量池的一部分。
因为可组合的基础设施没有针对特定的工作负载进行预配置,所以它可以支持各种应用程序,而不需要事先知道配置需求。这种方法导致更大的灵活性和资源的使用比传统的存储。可组合体系结构还简化了操作,加快了部署速度,减少了管理开销,并保证了几乎无限的可伸缩性。存储资源可以在需要时分配,也可以在需要时分配。
这一切听起来都很好,可组合的基础设施也有挑战.这是一项年轻的技术,驱动可组合性的软件仍在不断成熟。对于什么是可组合性,还缺乏行业标准,甚至没有一个通用的定义。供应商根据自己的规则定义和实现可组合的基础设施系统,这可能导致供应商锁定,并可能导致集成问题。
可组合的基础设施非常复杂,而且很难部署和管理,通常需要额外的专业知识。对于许多组织来说,可组合体系结构的分解将需要思维上的转变,将业务重新调整为新的方法。在传统的数据中心中,应用程序是作为离散操作进行开发、测试和部署的,而资源是以零碎的方式组装的。在现代数据中心中,应用程序生命周期是一个统一的工作,它合并了持续的集成和交付,以及自动化的资源分配,使其非常适合于可组合的体系结构。如果没有这种转变,IT团队就有可能创建另一个存储竖井。
尽管存在这些挑战,可组合的基础结构仍然可以从各种工作负载中受益。例如,人工智能和机器学习通常需要动态资源分配,以适应处理操作和波动的数据流入。DevOps过程,比如持续集成和交付,也可以从可组合的基础设施中获益,特别是当与基础设施作为代码一起使用时。同样,希望将更多操作自动化的IT团队也可以从可组合性中获益。
事实上,任何运行具有不可预测或不断变化的存储需求的应用程序的组织都应该考虑可组合的基础设施。这并不是说传统的存储空间就没有了。如果组织运行的工作负载具有相当稳定的需求,并且不需要持续的重新配置或资源重新分配,那么使用传统方法就可以了。
转移到可组合的基础设施
传统的存储系统不是为今天的现代应用而设计的。随着这些应用程序变得更加动态,数据集变得更大更多样化,IT团队将争相适应它们。
事实证明,可组合体系结构是处理当今存储管理复杂性的有效方法。然而,这项技术还很年轻,要实现在所有商用硬件上实现真正可组合性的承诺还有很长的路要走。即便如此,更多的供应商比以往任何时候都要采用可组合模型。也许IT团队在考虑可组合架构时应该问的最大问题是,他们是否已经准备好采用新的方式来考虑基础设施和分配存储资源。