存储赛道,深信服如何奔跑?
  

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存储赛道,深信服如何奔跑?

      随着大数据、人工智能、物联网、5G等新技术的发展,数据的重要性与价值达到了前所未有的程度。通过对数据潜力的不断挖掘,企业可以从中获得更多的业务升级与创新依据与动能。但与此同时,数据量开始呈现爆发式增长、应用业务的多样化,使得数据种类及来源也更加多样,系统应用对数据处理性能的需求也越来越高,这无疑对企业的底层IT基础架构提出了更高的要求。

      面向新的市场需求,越来越多的企业级数据存储设备厂商致力于向用户提供拥有多样化数据存储能力、高可靠性、高性能、高扩展性、高易用性与敏捷性等诸多特性的产品。2019年1月20日,深信服发布了重磅新品——企业级分布式存储EDS,配合深信服集团整体业务升级战略,宣告正式进军企业级存储领域,为市场注入了新的血液。

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探索与积累,深信服的存储之路

      事实上,深信服并不算是进入存储领域的新兵。早在2013年,深信服就已经开始布局企业级存储领域,并成立了专门的存储研发部门。最初,该部门主要为深信服内部的产品提供支持,推出了分布式块存储产品,并先后提供给深信服的桌面云以及超融合产品使用。目前为止,深信服分布式块存储服务过的桌面云用户数量超过95万,超融合用户数量超过5,000家。

“我们早期通过(存储产品)在桌面云以及超融合产品中的应用,得到了大量用户的验证,积累了丰富的实践经验。”深信服EDS运营总监周磊表示,“基于这样的积累,我们也正式推出了独立的分布式存储产品,以此为用户提供更加优质的服务。”

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深信服EDS运营总监 周磊

      深信服在存储产品上的研发投入巨大,同时也拥有顶尖的技术实力。据了解,目前深信服分布式存储产品线有300名专职研发人员,其中30%是硕博学历,海内外顶尖博士20多位,已获得的存储技术专利有68个,同时申请中的专利有30多个,成果显著。

      中国存储市场竞争激烈,众多极具竞争力的老牌存储厂商持续发力。从表面上看,对于深信服这样的“新入局者”而言,似乎难以获得一席之地。但其实不然,周磊认为:“如我们所见,整个存储市场的增量是比较大的,但目前的市场格局并没有成为定式,优秀的产品仍然是有空间的。我们通过与用户的交流发现,从实际应用角度来看,很多用户的需求并没有得到真正的满足,如在海量非结构化数据的管理、智能运维等方面。”

深信服存储产品的研发,可以说完全是由用户需求驱动的。据周磊透露,深信服存储产品研发相关人员每个月必须拜访两个以上的用户,总结用户对于存储的使用现状、痛点和需求,通过匹配深信服自身的战略方向和优势,制定相应的产品设计理念和价值主张。

以技术创新立足,打造四大核心能力
      深信服企业级分布式存储EDS拥有其独特的产品理念:软件定义,激发硬件潜能,构筑可靠、高性能、智能管理的分布式存储。深信服连续5年高投入,不断进行技术创新,为EDS打造了四大核心能力:海量数据存储和扩展能力、数据高可靠保障能力、高性能实时响应能力、基于AI高效管理能力。

在海量数据存储和扩展能力方面:深信服EDS采用全对称分布式架构,支持5千节点大规模集群部署,最大可支持EB级存储容量扩展,灵活扩展的同时保持更高的性能。在进行扩展时,只需要将新存储节点加入集群系统,无需过多配置和人为干预,系统就能够自动完成数据平衡。

值得一提的是,深信服专门面向海量元数据管理设计了元数据分布式数据库系统,通过100多项技术优化,减少元数据在IO路径和资源等方面不必要的性能消耗。最终实现了100亿文件元数据的高效管理,元数据索引效率提升了100倍,处于业界领先水平。

在数据高可靠保障能力方面:深信服EDS内置了5大类38种高可靠机制,涵盖系统硬件层、主机层、数据层、管理层以及方案层,提供更全面的数据保护能力。基于这38种机制,深信服构筑了事前主动防御、事中数据冗余、事后快速修复的体系化数据保护框架,确保数据永不丢失,提供99.9999%的数据可用性。

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此外,用户无需额外购置软件模块,使用低成本、非高品质的配件也能够达到与高品质硬件同样的可靠性,这帮助用户大幅节省了系统成本,带来了更高的性价比。

在高性能实时响应能力方面:深信服EDS可实现千万级的IOPS及数百GB/s的吞吐性能。深信服致力于通过软件优化最大程度激发硬件性能,最终实现在低成本硬件平台上获得高IOPS、高吞吐和低时延的高性能表现。

深信服为EDS构建了一个高性能技术分层框架,在数据层、缓存层、协议层都有相应的优化机制。其中典型的有,基于业务感知的智能分层体系、高达80%命中率的热力图算法、自适应条带化提高多并发性能这三大创新技术,帮助系统获得了在同等级硬件配置下的更高性能。

在基于AI高效管理能力方面:深信服EDS主要通过提供自动化运维、智能化运维能力,帮助用户解决传统手工运维面临的操作复杂、专业性要求高、效率低下等挑战。深信服EDS打造了一套自动化运维体系,将50%的运维常用操作实现了自动化,IT人员无需掌握专业能力也可以轻松管理。

深信服还建立了专门的AI团队,通过创新性的技术打造新一代智能存储。深信服EDS可提供故障预测能力,准确率高达98.5%;通过AI分析为用户提供性能及容量规划建议,实现动态、合理的资源规划;智能感知不同业务的特点,并自动调整最合适的资源配置。基于自动化、智能化的运维能力,不但降低了运维成本,更进一步帮助用户优化系统配置,带来更好的业务体验。

最后,深信服企业级分布式存储EDS提供了软硬一体化的交付方式,包括EDS1205/1210/1250、EDS3600两个系列的产品,可满足用户不同容量及性能级别的需求。另外,深信服还发布了EDS的纯软件版本,帮助用户基于业界标准设备搭建更加卓越的存储集群——高度的硬件兼容性,可以说是EDS的另外一大能力。

周磊介绍道:“从硬件兼容性角度上说,深信服EDS对主流厂家的X86服务器,包括ARM平台、国产化平台在内,甚至对于不同年代的硬件的兼容性,我们都重点解决,获得了很好的效果,对硬件平台的要求非常低。满足了基础兼容性要求的硬件平台,只需要安装深信服EDS软件,就可以无缝地加入集群。”

软件定义,激发硬件潜能,成就更高性价比
基于对企业用户需求的深刻洞察,凭借雄厚的研发实力与多年的实践积累,深信服为市场带来了一款可靠、高性能、智能管理的软件定义分布式统一存储产品。而更令人眼前一亮的是,这款产品基于软件定义和一系列的软件机制与优化算法,拥有更高的性价比。这主要表现在两方面:一是统一平台架构;二是将硬件的潜能发挥到极致。

首先,深信服EDS通过一套分布式架构同时满足块存储、文件存储、对象存储等多种类型存储,可谓是一个平台融合了所有的数据存储服务及应用。

另外,不管是四大核心能力的打造,还是高度的硬件兼容性,深信服EDS基于多达上百种的软件技术创新与算法优化,最大化发挥硬件的潜能。不仅能做到“榨干”硬件的最后一丝性能,还能做到“废物利用”,让一些配置更低的硬件重新焕发活力。

根据中国泰尔实验室的测试报告,在结构化数据场景下,采用每节点2块SSD+6块HDD的配置,深信服EDS的3节点块存储就能够提供34万IOPS;在数据库场景下,TPM达到40万,性能媲美中端全闪存存储(30块SSD)。由于采用更低等级的服务器配件,可以降低近一半的系统成本。同样的3节点配置,在非结构化数据场景下,存储百亿级文件时,性能衰减低于5%,上传速度15,000个/s、下载速度40,000个/s,可以满足15,000个摄像头连续图片拍摄写入。

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深信服EDS高性能测试,三节点轻松存储100亿海量小文件(来源:中国泰尔实验室测试报告)
因此,为满足各种业务对于性能的不同需求,传统做法是购买多套不同类型的存储。而深信服EDS做到了数据中心只需要一套存储,就可以同时满足多类型存储,以及不同业务对高吞吐、低时延的高性能需求。

可以说,对于软件定义类存储产品来说,在同等硬件条件下,软件机制与优化水平是发挥硬件潜能的关键。深信服EDS在性能上就做到了最大程度地通过软件激发硬件潜能,在实现同等性能水平时,成本更低,性价比更高。同样,在可靠性、智能运维等方面,如上文所述,深信服EDS内置的软件模块,也可以帮助用户在低等级硬件上实现比肩高品质硬件的数据保护方案的性能和安全级别,而且不需要额外购买第三方收费软件和工具。除此之外,极高的硬件兼容性,也可以帮助用户充分利用遗留设备,进一步节约总体成本。

虽然是“初入”企业级存储领域,但如我们所见,凭借顶尖的软件创新实力以及出众的高性价比表现,深信服EDS是站在更高的起点上,极具竞争力及潜力。并据悉,深信服已收割了一波知名案例,已经以最佳的奔跑姿势进入赛道,在存储市场的崭露头角指日可待。

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5人已打赏

起瑞康 发表于 2019-12-31 09:16
  

学习了,感谢楼主的分享
起瑞康 发表于 2020-1-9 10:17
  

为楼主点赞,希望楼主多多分享干货!
virtualcloud 发表于 2020-1-10 09:20
  
SDS是趋势。
起瑞康 发表于 2020-1-11 13:57
  


学习了,感谢楼主的分享
起瑞康 发表于 2020-1-12 09:33
  

呦~楼主的图哈哈哈哈,太可爱了。
学习的认真中带着一丝幽默,
恰热点中带着一丝学习。
起瑞康 发表于 2020-1-15 22:34
  


呦~楼主的图哈哈哈哈,太可爱了。
学习的认真中带着一丝幽默,
恰热点中带着一丝学习。
懵懵懂懂 发表于 2020-3-5 08:43
  
感谢楼主的分享
新手589624 发表于 2020-3-31 16:45
  
软件定义,激发硬件潜能,构筑可靠、高性能、智能管理的分布式存储
一一氵 发表于 2020-5-6 09:30
  
学习了  感谢分享
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