AIoT下，數(shù)據(jù)對存儲系統(tǒng)的需求發(fā)生變化，傳統(tǒng)存儲架構已經(jīng)不適應于當前的存儲和應用。著眼于容量、性能，數(shù)據(jù)價值提升、運維管理等訴求，我們需要做到多設備資源池化、資源統(tǒng)一管理分配，容量和性能線性增長等。

    11月12日，由國際高科技產(chǎn)業(yè)研究機構TrendForce集邦咨詢主辦的“MTS2021存儲產(chǎn)業(yè)趨勢峰會”在深圳盛大舉行。宇視科技云存儲開發(fā)部副部長姚婷結合公司經(jīng)驗，分享了AloT下存儲技術的演進和挑戰(zhàn)。

    傳統(tǒng)存儲架構不再適用

    隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等業(yè)務的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈幾何級增長。同時，數(shù)據(jù)的形態(tài)也出現(xiàn)了很多的變化，從原來的結構化數(shù)據(jù)變?yōu)楝F(xiàn)在的半結構化數(shù)據(jù)。姚婷首先強調：“傳統(tǒng)存儲架構已經(jīng)不能適用于海量數(shù)據(jù)存儲。”

    舉例來說，原來的SAN、NAS的存儲主要是縱向擴展，受限于性能和存儲容量瓶頸，數(shù)據(jù)的可靠性也局限于設備的本身。隨著應用系統(tǒng)增多，設備的維護、管理都會相對復雜，就可能會出現(xiàn)資源和空間無法充分利用的情況。

    姚婷以宇視深耕的安防行業(yè)為例，重點介紹了AIoT下安防數(shù)據(jù)帶給存儲的挑戰(zhàn)。從安防數(shù)據(jù)來看，各類數(shù)據(jù)混存模式下，大量小文件導致普通存儲性能下降；AI激活了原始數(shù)據(jù)，讀需求大幅上升，顛覆了原有模型；分析、清洗后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，價值大幅提升，對可靠性要求更高；系統(tǒng)如何做到更優(yōu)的TCO都成為迫切問題。

    如何實現(xiàn)更優(yōu)TCO？

    姚婷認為，應對當前挑戰(zhàn)，應當做到如下幾點：多設備資源池化、資源統(tǒng)一管理分配，容量和性能的線性增長，滿足高性能和海量數(shù)據(jù)的存儲需求；對塊、文件、對象存儲服務一體，滿足多樣化的應用需求；高可靠數(shù)據(jù)節(jié)點保護，業(yè)務故障切換，保證數(shù)據(jù)可靠和業(yè)務連續(xù)性。

    姚婷指出，AloT當前，業(yè)務出現(xiàn)許多新變化，系統(tǒng)如何實現(xiàn)更優(yōu)的TCO（Total Cost of Ownership ）等議題，成為宇視的重要關注。姚婷認為，這需要存儲與計算、業(yè)務和智能相融合。

    基于對行業(yè)訴求的把握，宇視推出了一款云存儲超融合的解決方案，借助包含對外業(yè)務層、核心處理層以及硬件設備層的超融合架構，可以進行統(tǒng)一的運維服務。

    其中，云存儲方案可以將原來單一設備的資源進行池化，達到資源共享的目的。不同于傳統(tǒng)擴展模式，它采用全對稱的分布式架構，支持在線擴容。隨著存儲節(jié)點增加，存儲的容量、計算、性能都會呈線性增加。

    針對業(yè)務和計算的融合，存儲方案存儲上設置了計算板卡，可以通過存儲給計算板卡提供資源，從而拉通計算資源池實現(xiàn)池化。計算板卡會提供虛擬機，為上層再提供業(yè)務服務。

    為了實現(xiàn)智能融合，宇視也針對存儲方案做了許多改進，如進行專用高密GPU部署。據(jù)姚婷介紹，單存儲主機最多可支持5張GPU板卡部署，每張GPU板卡有2顆專用GPU芯片，單存儲主機可最多支持10顆專用GPU芯片。