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    赋能数据中心 西部数据创新存储架构

      [  中关村在线 原创  ]   作者:李巍

        现代科技已经全面进入由数据驱动的时代,数字化经济和数字基建呈现蓬勃发展态势。"数据"自然是数字化经济中的关键要素,数据不仅在快速增长,而且其使用场景也变得更加多元化。

        作为数据的载体,存储在数据产生的终端、处理边缘,到数据分析预测的数据中心,都扮演着重要的角色。不同场景下的数据对于存储系统也有着不同的要求,需要不同的存储解决方案。

        尤其是在大规模数据中心中,迫切需要一种创新的存储数据架构,以适应新型的计算技术,满足更多应用需求。作为领先的数据基础架构公司,西部数据重新审视存储的核心架构,以大容量HDD/SSD产品,以SMR和ZNS等技术创新,通过提供智能化应用架构满足数据中心对于存储介质的需求,从容应对数据中心的变革。

        根据Gartner的数据统计,从2018年以来,企业级存储需求大规模增长,企业级机械硬盘的需求量以年化39%增长率在增长,而固态硬盘则以47%的增长率在增长,呈现出HDD与SSD并行增长的趋势,这充分证明了用户对数据存储既有大容量的要求,也有高速存取的需求。

    赋能数据中心  西部数据创新存储架构

    数据分层是大势所趋 西部数据提供完善解决方案

        在数据中心或是云服务器里面,并非所有数据的读取与写入频率都一样,根据数据的热度可以将数据大致分为极热存储、热存储、温存储、冷存储、极冷存储五层,五层里面还会有更精细化的划分:除了极热存储外,对于需要极高的低时延与高带宽的存储情况下,需要热存储;对于传统应用场景,企业用的是温存储;还要用到冷存储、极冷存储。根据不同数据的特点分级选择存储介质和存储方式是很关键的。

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         目前看到很多云服务商提供这方面服务的时候,数据有可能是一次写入,但是需要长期保存,像医疗、广电数据。所以针对不同的存储场景,在数据中心里面有不同的分层,就可能会用到不同的产品来满足要求。对于热存储部分,你可能用到高性能的固态硬盘,这个部分存储的固态硬盘是满足50%读50%写的场景,而主流的SSD则能够满足温存储的需要。针对不同层级的存储,西部数据均提供了相应的解决方案、不同的产品来满足不同的使用需求。

    赋能数据中心  西部数据创新存储架构

        例如,在冷存储与极冷存储部分,就需要大容量的企业级硬盘。过去几年技术进展很快,像氦气封装等关键技术极大的推动了大容量硬盘的迅速发展。除了氦气封装,西部数据的叠瓦磁记录(SMR)技术还可以进一步提高存储密度,这些技术的发展让最新的企业级硬盘容量高达18TB甚至是20TB,被普遍运用在冷存储与极冷存储的场景当中。

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        对于温存储与热存储,西部数据也有提供了相应的解决方案。在NVMe固态硬盘产品上,西部数据拥有自己NAND、控制器,还有针对整套系统、针对新一代控制器做优化的固件,整体纵向的集成,为西部数据的产品带来了稳定性和可靠性优势。

        例如采用96层3D NAND的Ultrastar DC SN840企业级固态硬盘,其DWPD(每日整盘写入次数)可提供1倍和3倍的规格,特别适用于50/50读写的密集型工作负载;而DWPD为0.8倍和2倍的Ultrastar DC SN640,适用于70/30读写的混合工作负载。这些产品可以帮助用户按照对性能和擦写次数的不同要求进行区分,更好的对应用进行匹配与优化,而不必为不需要的额外性能成本付费。

    赋能数据中心  西部数据创新存储架构

        在数据中心里存储系统对性能和成本的影响非常之大。除了上述提到的对存储系统本身的性能要求之外,企业级存储还要求尽可能的降低总拥有成本(TCO),甚至是尽可能的降低能耗。因此精细化的规划与运营尤其重要,这意味着一两种产品、单一的存储架构是无法满足数据中心的要求的。

    赋能数据中心  西部数据创新存储架构

        作为世界领先的数据基础架构公司,西部数据拥有从芯片到系统的全线存储方案,在企业级存储产品方面,拥有业内领先大容量的Ultrastar DC HC550 HDD、Ultrastar DC HC650 SMR HDD及到新款高性能Ultrastar DC SN840 NVMe SSD,由此可见,西部数据有足够全面的企业级存储产品组合来数据中心的需求,进一步助力企业客户从容应对现代数据存储挑战。

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    net.zol.com.cn true http://net.zol.com.cn/753/7533920.html report 3320     现代科技已经全面进入由数据驱动的时代,数字化经济和数字基建呈现蓬勃发展态势。"数据"自然是数字化经济中的关键要素,数据不仅在快速增长,而且其使用场景也变得更加多元化。    作为数据的载体,存储在数据产生的终端、处理边缘,...
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