云计算存储会拖累大数据分析(2)
云计算存储会拖累大数据分析
云计算存储在大数据分析方面面临的挑战可分为两类:容量和性能。
从平台的角度来看,扩大容量是所有云计算供应商需要高度密切关注的事情。
“数据保留以每年两倍或三倍的速度增长着,这是因为客户方面的原因。当然,这也会影响我们,因为我们需要提供容量,”Corvaia说。
在一个高度虚拟化、分布式云计算中的存储性能会对它自己非常苛刻,而大数据分析的需求放大了这个问题,几个云计算供应商都做出了这样的表示。
SHI国际的云计算战略是基于该公司的vCore模式而建立的,其资产品牌为“服务器、存储器和路由器的有限集合”,Fastert说。分布式存储架构可使SHI国际能够“真正地优化我们基础设施的性能,因为它是以粒度形式进行设置的,”他说。
“存储也是受到特定类型虚拟化发展影响的,因此你在你的存储设备中传播任务的方式也将总是会影响你的性能,”他所。“vCore模型允许我们基于负载的特性传播这些负载,因此我们就能在我们的vCore基础设施上查看客户负载的特性,然后我们就能够从一个存储性能的角度出发实现跨整个基础设施的负载平衡。”
CloudSigma是参与Helix Nebula联营企业的几家供应商中的一家,而Helix Nebula是一家专为科研机构提供服务的欧洲云计算供应商组合。其客户包括欧洲航天局(ESA),ESA将使用CloudSigma的基础设施来存储从明年即将发射的新卫星上采集来的海量数据,Jenkins说。他们将从地球发射的卫星将采集环境数据,其中包括气温和土壤状态等,传送回ESA云计算的数据流可供实时分析。
诸如ESA这样的大数据客户并没有要求CloudSigma升级其存储设备,但是毫无疑问他们肯定能存储设备升级中受益。该公司升级其架构,以便于在开始其生态系统战略前几个月就能够提升整个存储设备系统的性能,Jenkins说,没有什么比在云计算中使存储设备运行良好更困难的工作了。
“当你拥有了这个多租户的环境并把每个租户的活动都混合在一起时,它往往看上去就变得越来越随机了,”Jenkins说。“磁盘式存储设备并不适合于跳动读取,这是因为这类设备都是旋转运行的,所以它读取数据就变得更具随机性,对于用户来说其性能就下降了许多。这是一个内在的本质问题,所以这就是为什么我们希望迁移系统,让系统变得更具分布性,从而能够更好的处理这一类的负载。
通过使用开源平台和内部开发的组合,CloudSigma建立了一个分层存储架构,它可实现固态硬盘(SSD)和磁盘存储器的更高效使用,Jenkins说。其结果就是,当数据分布在超过50或100台服务器而不是一台服务器上时,整个架构就变得具有较少的变异性和较高的性能,他说。
”我们正在整合在每一台服务器的本地存储设备,使其成为一个大型存储池,“Jenkins说。”除了它不是一个SAN(即存储区域网络)以外,这几乎就是一个SAN.(责任编辑:admin)
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