解决云数据中心孤岛 存储互联带来技术变革

简介:

云计算的发展,使得大规模的数据中心不断的涌现,业务不断集中,然后应用的数量规模迅速增长,都酝酿结合在了一起。云计算的数据中心有两种,第一种是互联网的云计算中心,第二种企业级的云计算中心。

互联网的云计算中心BAT这是非常明显的。这类集散中心是什么情况,他的应用类型,现在都是网站,游戏,邮箱搜索这一类的,相对说类型比较单一,面对用户群也是这样一个单一的变量,但用户的数量非常大,相对面对的业务比较单一。

另外一种是企业级的应用中心,比如今天看到很多的私有云,私有云可以定义成是一中企业级的应用核心。在一个云计算中心里面,数据库的OA,办公的文件,门户网站,高性能计算,营销,CRM的都会有,他们的业务类型非常多,一个数据中心里面成百上千的业务。

但分布式存储单一节点性能低,面对应用波峰谷调度较难调度资源。而相比之下单一大规模存储则面临体量大、灵活性差等问题。有没有一种能够结合二者优点的存储呢?

据了解,目前国内存储厂商宏杉正在酝酿更大的颠覆性的技术变革。现在,无论是SAN还是NAS,都是将数据与存储硬件绑定,很容易形成存储孤岛。宏杉科技希望借助“存储互联”技术,将网络与存储进行更深层次的融合,打破存储的限制,让数据能够在整个存储平台上自由流动。

今天宏杉的走的第一步就定义为存储互联,通俗讲过去SAN、NAS解决数据的存储服务器之间流量的问题。存储与存储流量的问题,目前没有人考虑。但是今天看云计算中心最头痛的问题,就是存储与存储流量的问题。宏杉一直关注网络和存储两个领域的发展方向。目前已经到了一个存储与网络进行融合的一个阶段。

存储互联方面,存储跟服务器有一个很大的不同特点,存储可以线下挂机柜,一个控制器可以带十个八个一百个柜子,只需要容量不需要性能,可以现在扩展柜子!需要性能的时候,还是要先扩展节点,需要什么样先扩展柜子,这是二维扩的一个方式。性能可以达到一个限时添加率,达到33M,宏杉现在实验目前测试的值是接近几十个节点。

存储互联的性能几乎是一个线性增长,目前是用的是LSPC GA ONE的一个测试法,用八个节点的情况下,现在基本上可以跑到400万IOPS,位列全国第一。宏杉的目标就是要做到全部线上的情况下,达到全国第一的新高度。也证明了存储互联性能线性增长的强大实力。

据最新消息显示,近期宏杉将推出基于存储互联的全新一代产品,届时将有更多细节放出,国产存储正在飞速前进,让我们拭目以待!

  
作者:佚名
来源:51CTO
目录
相关文章
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
7月前
|
存储 双11 数据中心
数据中心网络关键技术,技术发明一等奖!
近日,阿里云联合清华大学与中国移动申报的“性能可预期的大规模数据中心网络关键技术与应用”项目荣获中国电子学会技术发明一等奖。该项目通过端网融合架构,实现数据中心网络性能的可预期性,在带宽保障、时延控制和故障恢复速度上取得重大突破,显著提升服务质量。成果已应用于阿里云多项产品及重大社会活动中,如巴黎奥运会直播、“双十一”购物节等,展现出国际领先水平。
|
运维 负载均衡 监控
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
存储 网络协议 数据库
多数据中心的互联需求及流量原则
【7月更文挑战第21天】灾备数据中心提升业务连续性,增强用户体验与数据安全,复杂网络架构带来挑战。
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
221 4
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
存储 传感器 人工智能
探索现代数据中心的冷却技术革新
【5月更文挑战第18天】 在数字化时代,数据中心作为信息处理与存储的核心设施,其稳定性和效能至关重要。随着计算需求的激增,数据中心的冷却系统面临着前所未有的挑战。传统的空调冷却方法不仅耗能巨大,而且效率低下。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的最新进展,包括液冷技术、热管应用、环境辅助设计以及智能化管理等方面,旨在提供一种高效、可持续且经济的解决方案,以应对日益增长的冷却需求。
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。

热门文章

最新文章