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BeFree博客

作為早期的先鋒和行業領導者的創新,軟件定義的存儲解決方案,我們經常有想法和經驗,我們想和大家分享。在這里,在飛康,我們努力提供IT組織和客戶提供的靈活性是免費的解決方案。我們最新的平臺,FreeStor是所有關于提供自由靈活地管理存儲蔓延和真正統一的異構存儲基礎架構。我們也想提供發人深省和替代意見的存儲挑戰,基礎設施和行業本身。常回來看看我們最新的思想和自由分享您的想法和意見。畢竟,思想火花其他的想法,和社區討論塑造文化。讓我們來分享和共同學習。| 真誠加里-奎因-總裁

飛康軟件公司數據中心解決方案架構

2016年09月05日

前言


數據對當今商業社會來說已經成為核心,因為企業必須要收集和分析有關企業運營、消費者行為和環境狀況等每一個環節,并加以利用。然而,雖然數據崇拜勢頭愈演愈烈,但作為保存數據的方式——存儲卻仍止步不前。雖然虛擬化等技術已經徹底轉變了計算和網絡功能的交付方式,但存儲在很大程度上仍然擺脫不了在專用物理機器上運行專用軟件的傳統模式。

當然,存儲供應商和服務供應商都在不斷改進產品,以滿足企業所需的更快速度、更大容量和更簡捷操作。近年來,領先的存儲廠商,包括EMC、HPE、IBM、戴爾、和NetApp已經在其產品上推出了大量創新技術,例如閃存技術、融合和超融合的基礎架構,甚至軟件定義等功能。此外,云服務提供商已經應用了基于云的數據庫和對象存儲服務,并高速增長。

然而,如果要應用這些創新性的存儲解決方案,企業就必須被迫放棄他們的傳統環境,并開始執行令人畏懼的“升級和轉換”。其結果是,企業的存儲負責人要鼓起勇氣拋開現有的存儲,為企業的新應用部署新一代的產品。但是傳統存儲架構依舊要繼續運行。于是,每一個新加入的獨立系統都會不斷增加存儲環境的復雜性,增加管理負擔,繼而阻礙跨存儲方案的效率和一致性。

作為回應,軟件供應商都開始開發基于軟件的管理解決方案,提供用于管理異構存儲環境的工具。其中,飛康公司的FreeStor平臺作為一款先進的軟件定義存儲平臺,使企業能夠從存儲中獲得最大的價值。


存儲問題

數據存儲的基本問題可歸結為物理問題。早在2010年,Dave McCrory(目前任分布式數據庫提供商芭蕉科技CTO)就提出了“數據引力”的概念,McCrory寫道:

將數據比作是一個具有足夠質量的行星或其他對象。隨著數據的積累(增加質量),額外的服務和應用就很有可能被吸引到這個數據中…

服務和應用可以有自己的引力,但數據是最龐大、最密集的,因此它的引力最大。數據如果足夠大,其自身幾乎不可能移動 。


McCrory給出的這一恰當的比喻認為數據應放置于訪問它的應用程序附近,而不是放置在一個集中的云數據庫 中。但數據引力同樣也解釋了在遷移和復制存儲數據時企業所面臨的挑戰 - 為什么他們不愿意改變他們現有的存儲,即使一個新系統能夠為其帶來更大的利益。數據引力可以解釋為什么企業不愿意將數據存儲到云而更愿意選擇其他業務工作負載:57%接受Stratecast調查的IT決策者將“數據遷移帶來的挑戰”作為采用云存儲的主要障礙。

移動存儲數據需要花費大量的精力、成本以及帶寬,而且肯定會打亂正常運營。隨著數據量的增加,所面臨的挑戰也會加劇。因此,數據創建或最初存儲的地方往往是它最應該被保存的地方。

一方面,企業不愿移動現有存儲,另一方面,企業又沒有足夠的遷移解決方案,這些問題為IT部門和企業整體帶來了更多的挑戰。從戰術層面來看,存儲管理員面臨著以下挑戰:

· 部署和管理多個異構存儲系統的管理復雜性
· 存儲資源流通的效率低
· 跨存儲的可視性和性能報告不一致

更令人擔憂的是:隨著企業準備在快節奏的數字經濟中競爭,存儲很可能成為實現戰略業務目標的阻礙。例如,異構的、不靈活的存儲環境會有以下問題:

· 不能夠充分支持高可用性以及始終在線的要求
· 降低應用程序的性能(通過每秒I/O和吞吐量來衡量)
· 阻礙新的應用程序部署和擴展
· 備份和恢復不完備導致的業務風險
· 阻礙搭建混合的IT環境,包括物理、虛擬環境,應用跨越本地和云

虛擬化和軟件定義存儲技術的有限杠桿

如前所述,存儲可能是傳統IT的最后一個堡壘,由搭載專有軟件的專用物理設備主導,不容易與其他系統和模型融合。實際上在底層,大多數存儲廠商已經大量使用了革新過的其他IT組件的技術和模型,比如服務器和網絡。

這并不是說存儲廠商已經停止了對創新的投入:事實上,他們正在積極為其產品開發更強大的功能,旨在使存儲速度更快,效率更高,成本效益更大,存儲環境更靈活。

在過去的幾年中,存儲廠商推出了虛擬化技術,使得有越來越多的功能從硬件平臺轉移到軟件平臺。利用存儲虛擬化,軟件層(功能就像一個虛擬服務器上虛擬機管理程序)可從數據平面將存儲控制平面抽象化,使網絡存儲設備整合起來并集中化管理。

最近,一些廠商已經開始把他們的產品描述為“軟件定義的存儲”。盡管該術語有時與存儲虛擬化可互換使用,但軟件定義存儲通常代表可以通過中央控制平臺、跨所有網絡連接的集群的一種更高級別的功能。例如,傳統上重復數據刪除和復制的服務,通常依賴于硬件,但在軟件定義存儲解決方案中,可能是基于軟件的。軟件定義存儲經常與超融合解決方案相關聯。在超融合解決方案中,存儲、計算和網絡組件預包裝在一起;軟件定義的組件融合到一起以進行操作和擴展。

具有諷刺意味的是,對于大多數軟件定義存儲系統而言,他們依賴于特定廠商的硬件。而供應商并沒有完全去耦硬件邏輯,也不支持用戶使用任何他們選擇的硬件。相反,他們的軟件只能控制、整合和管理廠商自己的硬件設備。這限制了它在實際環境中的應用。

FreeStor:中立的軟件定義存儲平臺

飛康公司作為一家基于軟件的存儲服務長期供應商,提出了一個新的解決方案。該公司的FreeStor平臺是一個復雜的、軟件定義的存儲解決方案,也就是說,它能夠將底層存儲硬件中的控制邏輯抽象化。此外,該平臺還是一個智能的“數據服務”層。

FreeStor與其他軟件定義存儲解決方案的供應商之間的首要區別是:FreeStor與硬件無關。該功能使用戶能夠保留他們現有的多供應商的異構存儲環境,并通過“智能抽象平臺”將其集中到一起。

由于它是第三方的獨立產品,因此該平臺非常適合現代IT常見的混合環境。FreeStor不僅實現了數據的存儲,它還方便了應用程序和不同IT平臺(基于云和本地;開放和專有;物理、虛擬和混合)與各種存儲資源(基于云和本地;閃存、磁盤驅動器和磁帶;物理、虛擬和混合)之間的數據流動和服務。隨著企業收集、共享和使用數據的部署模式和環境不斷增加和變化,一個孤立的、只能面向某個特定廠商的存儲管理方式將難以為繼。

FreeStor基礎架構

FreeStor解決方案的工作原理是:在應用服務器和存儲硬件之間的數據路徑中插入一個智能層。如圖1所示,FreeStor要部署使用兩種類型的服務器:

· FreeStor存儲服務器,(可以是虛擬或物理服務器)安裝在存儲系統前面。這些服務器實現數據抽象(虛擬化)功能,并將數據服務(例如快照、復制)應用到存儲系統中。
· FreeStor管理服務器,用于管理資源整合、控制數據服務。管理服務器連接到至多128個 FreeStor存儲服務器,并對他們集中管理。

將這樣一個服務器插入到數據路徑中,并不會顯著增加時延;該公司表示,時延負擔大約在130-150微秒之間。盡管該解決方案需要企業在存儲環境中部署額外的硬件組件,但增加幾臺廉價服務器,或者利用虛擬機并不會增加多少投資。此外,FreeStor還可以把FreeStor管理虛機部署到云上,例如AWS S3和Azure StorSimple,以及基于OpenStack的云服務。

挑戰數據引力:簡單、無中斷的遷移和復制

FreeStor基礎架構和其強大的軟件平臺解決了許多與數據引力相關的問題。使用統一的FreeStor控制平臺,可以很容易實現抽象(虛擬化)數據的遷移、備份、復制,或跨位置或跨部署模型或跨硬件恢復,而且沒有數據移動的風險。因此,企業能夠非常靈活地部署和管理跨多個存儲平臺和位置的存儲資源,并由一個單一管理平臺來進行集中管理。

更重要的是,FreeStor可以進一步通過雙活架構提升異構硬件管理的高可用性。這種高可用架構的最小單元是1 + 1的集群對,兩個節點可以部署在本地,也可以拉長到不同位置。如果需要進一步擴展,FreeStor還可以支持2+2的4節點集群或更多點集群,同樣可以部署在本地或遠程擴展(見圖2右下角所示)。集成的廣域網優化功能,將復制的網絡時延減小到最少。此外,用戶可以選擇使用重復數據刪除功能,提升效率。

高可用性的能力使得用戶可以輕松地刪除或增加硬件;遷移至云存儲;建立高可用或容災環境, 而所有這些的恢復時間目標(RTO)均為0。

以下是是用戶4種高可用性方案:

· 從原有硬件遷移到新的存儲硬件。
· 高可用性方案,其中存儲和應用均被復制。
· 管理服務商(MSP) 的備份即服務(BUaaS)方案,服務商利用FreeStor 平臺為用戶提供高可用性服務。
· 遠程多點集群方案,讓不同地理位置之間實現鏡像,而每個地理位置均可以是多點集群。

全存儲池的數據服務

高可用性引擎只是內嵌FreeStor平臺的功能之一,在后臺運行。而在前端,用戶可以看到整個虛擬存儲池的數據服務或功能,可以輕松地通過單一界面,跨所有存儲基礎架構,對它們進行部署和管理。

平臺支持的服務包括:

· 遷移服務
· 備份
· 災難恢復
· 數據歸檔

最近,飛康引入“云連接器”功能,這是為將原來本地存儲的數據遷移至云端,如亞馬遜AWS、微軟Azure以及OpenStack 的環境而特別設計的。這一功能還支持使用云進行備份和恢復。它又被稱為“穿云飛行”,也就是說,對用戶而言,這一功能使得他們可以輕松地在不同云服務商之間,遷移工作負載)。

雖然該平臺包含了所有服務,但飛康為用戶提供經濟型選擇,他們只需為激活的服務支付費用。

跨異構存儲環境應用智能和預測分析功能

對IT的高層領導而言,FreeStor最有價值的功能或許就是它的預測功能。平臺通過單一界面跨所有存儲平臺進行監控和報告。詳細的設備級性能和健康監測數據可以讓用戶:

· 基于實時趨勢數據,實現資源最優配置——如獲取、轉化、重置、預測未來容量消耗
· 根據需要對存儲擴展進行規劃
· 監視存儲設備運行,以便維護
· 確保存儲性能(IOPS、時延和吞吐量)滿足應用需求
· 確保對內(企業用戶)對外(管理服務商)的服務等級協議(SLA)得以實現

最近,飛康在其智能平臺上添加了預測分析功能。利用歷史數據和趨勢數據,此功能可以讓用戶跨整個存儲基礎架構環境預測容量利用率。下面的圖3就是一份報告中的例子。

對企業而言,真正的價值是,通過監測和分析功能展示的洞察力可以讓他們立即采取行動。例如:

· 如果管理儀表板顯示某個特定設備的吞吐量突然降低,那么可以啟動此設備的鏡像設備,同時安排本地人員進行維修和排查。
· 如果存儲經理想知道企業是否應該采用閃存技術,那么他們可以在一個或多個工作負載上嘗試這項技術,得到測試結果。
· 如果管理服務商想要開發新的增值服務,需要特定存儲滿足特定應用的需求,他們可以利用FreeStor來監測和管理結果。

直觀的管理門戶在移動版和網頁版上均可以使用,對存儲經理而言,這讓他們很容易看到基于儀表板數據或警報的存儲環境的變化。也許同樣重要的是,在一個快節奏的商業環境中,管理人員可以嘗試各種選擇,在今天做出一個決策,明天又試一試新的做法,卻不會浪費時間或破壞環境。

寫在最后的話

憑借FreeStor平臺,飛康可使得企業用戶和服務商精簡、優化存儲環境,與此同時,也可以使他們更輕易地從存儲當中獲取價值。通過FreeStor平臺,用戶可以:

·統一存儲環境,集中管理資源池,為應用服務,而無需考慮底層硬件或部署模式
·在不干擾運行也不損失數據的情況下,對存儲進行部署、遷移和復制
·通過基于詳細的性能數據和預測分析,采取應對措施,優化存儲和應用性能
·引入新的存儲技術和部署模式(如閃存和云存儲)時,不會破壞現有架構
·通過高可用功能,保護數據和應用
·優化存儲利用率,控制資本成本
·解鎖廠商鎖定,并利用單一平臺進行管理,減輕存儲管理負擔。

隨著混合環境成為常態,企業用戶越來越沒有耐心去繼續伺候數據中心里那些不靈敏的、獨立的系統平臺。總而言之,雖然在迎接軟件定義和基礎架構中立管理工具方面,存儲已經遠遠落后于服務器、網絡等構件,但飛康已經憑借其FreeStor平臺彌補了這一差距。


Lynda Stadtmueller
云計算服務副總裁


飛康軟件公司數據中心解決方案架構

2016年08月19日

There was a time, not so long ago, that a company could afford to be an “<Insert Vendor Name Here> company.” There was a go-to supplier, go-to VAR, and a go-to product line. The go-to company provided training and lunches, and that built up loyalty. In all of that loyalty, the hope is that the go-to company innovates regularly enough to continue providing value, and maintaining goodwill even after the sale. However, what I believe the consumer space is discovering is that trusted vendors didn’t live up to their end of the bargain. Perhaps it’s not the vendors themselves , but industry practices that need to change?

When I was running datacenters, and being entertained by vendors who wanted to sell me things, the big differentiator was always the extra-mile folks. Usually, technical resources who improved my craft a bit – and didn’t just rest with teaching me about their product. I worked for an aerospace contractor who had to follow government rules about three-bids, single-source, and diverse vendor strategies – mostly for security reasons. I was able to buy technology based on my business needs and trade technology coaching for purchasing tips with my preferred vendors –This practice helped me to vet out vendors very quickly into “providers” and “partners.”

Now that I’m out of that role, I see things a little differently. I know now, why long-term vendor affinity can crush innovation. Without explicitly naming names, take one of the best-known technology providers of the past decade. Most of their revenue has traditionally been tied to years 4-5(+) of maintenance on a CAPEX basis. Typically, your initial investment is discounted, upgrades and expansions are at a premium (to make up for the discount on initial purchase), and maintenance runs at least 20% of initial purchase price annually for as long as you want support. If you do the math, you actually re-purchase your product every 5 years. This should not be an epiphany to anyone as it has been a standard practice in the technology sector for decades.

Financials aside, this kind of practice causes some trickle-down effects on product innovation. If I stand to make 60-70% of my revenue in years 4+, why would I destabilize that base by asking a customer to upgrade or switch product lines sooner rather than later? My goal is to keep my customer happy on their current portfolio as long as possible. So how do I do this if I have to keep my hardware somewhat “flat” in capabilities? Software, of course. I can innovate all day long in my software as long as I only allow my software to speak with my hardware. Software also requires training and has both soft and hard loyalty due to skill, process, and product affinity. The effect of this practice is that you keep my hardware for years past its prime and lock deeper into my revenue stream. So now, instead of using technology to support my business, I change my business to support my technology.

I believe that today, this paradigm is being rejected more and more, causing an interesting reaction in the client and vendor landscape. The CIO cries out from the wilds and shouts: “I have too many silos, too many processes, too many people, too many moving parts!! I need simplicity!!” And the industry reacts with glee: Let’s give them convergence. So now the big companies band together to hold onto market share and bundle up end-to-end solutions with “cross-platform” orchestration. Datacenter in a box, we were promised. That’s all fine and dandy as long as you like and only use their boxes. Now we are even MORE tied into the revenue stream – and that one throat to choke requirement ends up being yours, Mr. CEO as you allow your business to slowly get muscled by your technology providers.

We followed this trend with Hyperconvergence which took out the multiple vendors, and built a consolidated, optimized reference architecture of best-in-class capabilities and built little tiny boxes of lock-in. As long as we like the hypervisor, and don’t mind the restrictions of scale, and the lack of mobility, and have the ability to toss our whole old datacenter (admittedly not a bad choice for many…), then Hyperconvergence is a great concept. But that’s a lot of very important “as long as you...” caveats.

Now we see the growth of open-source in the crazy juggernaut of OpenStack. Let’s get all the big players in the industry to contribute their best-in-breed feature differentiators to a “free” platform that gives everyone of any size an amazing platform of features and capabilities that will completely remove the need for your commercial software, and will tend to commoditize the value proposition of your hardware further into the ground. “[throat clears] sure. I’ll give you my best! [rolls eyes].” Technology socialism, for sure, but it does have lots of promise.

While I’m partially bashing on everything else, I have to make sure I include the cloud in my rant, right? Let’s get this definition crystal clear: the cloud is somewhere else, with some other technology, who I pay to maintain my data for the lowest possible cost and lots of contractual assurances. Heh. Yes, some clouds are puffier than others, but at some point, financials and competition will require cloud providers to push prices to the floor – and force lower standards. Am I saying you tend to get what you pay for? Yes. Yes, I am. The great thing, though, about the cloud providers is that they can be a greenfield technology transition without that investment on the part of the customer and it is about as simple as it gets to consume.

So the echo in the wind back to the CIO is this: “Now that you’ve asked, we’ve provided very little of value other than to offer you a place to offload the responsibility to someone else!!” And now the cloud provider has to deal with the vendor-lock-in and silos and cost fighting, and the CIO fidgets at her desk with almost zero control over what happens to her business’s critical data.

What is it that we need, then? There is something of value going on here, even if you can’t see it under my somewhat cynical overview: there is something happening . Movement is taking place. New technologies are creeping in that change the paradigm of consumption and bring cloud-like models into on-premise IT. What convergence taught us is that orchestration across storage, networking, and compute are critical for IT operations. What hyper-convergence is teaching us is that focusing down into workload-optimized topologies and optimizing operations through analytics-infused automation is critical to IT operations. OpenStack is answering the call for hardware-agnostic, agile platforms that leverage software to provide the right personality of services for a given workload at a given stage of a workload’s requirements. The cloud is teaching us that perceived simplicity and optimizing efficiency for cost is possible and viable. And we’ve proven once and for all that the old way of vendor “techstortion” (technical extortion, anyone?) is finally not welcome in business anymore.

What is the direction things are moving, then? Unless your business is simply hobbled by indecision and freezing all technical assets until something makes sense again we feel ya! You aren’t alone by any stretch; you have been looking at everything I have mentioned in this rant (er… blog!). You have small SAN, mid-SAN, server-san, all-flash array, good-old’-boy vendors, NKOTBs (New Kids on the Block), hypervisor-based, containerized, SDS, SDx, traditional, modern, memory-resident, SaaS, Cloud-enabled, gateway-ed, referenced, marketed, funded, and struggling vendors knocking on your door all day long asking you to listen. And you are listening, and making your choices. You are buying something, even if it’s only time. In the end, you will dabble. IT always has. We take bits of all the cookies on the plate and spit out the bad tasting tech. We keep a handful of old standards and some of the weirder cookies we didn’t think we’d ever like.

What I’m saying is that you will end up buying or trying some of almost everything I have mentioned. Your gut is telling you that something needs to change – and I think I’ve shown you what is broken. The industry will react to what you keep and what you spit out. What you will need is a way to protect your data assets while you test drive and kick tires. You need subscription-based purchase plans that do not obligate you to a return-on-investment time. If a technology does not provide value, you will simply stop using it and your money will go elsewhere. In order to facilitate this, you will need a platform that allows you to bridge your infrastructure across locations, form-factors, vendors, technologies, providers, company names, and other traditional barriers – all while maintaining your processes, skills, and guarantees of service levels to your business. Yep, you need a chaos platform – a middleware between the uncomfortable known and the exciting unknown.

Some of you may be forced into a multi-vendor strategy for compliance or procurement practices, but all of us will be goaded into it simply because the old model is broken and there is simply too much to choose from these days that tangibly helps your business.

I was this customer. I had all these challenges, I saw these changes coming. I embraced a variable technology architecture with multiple locations, and chose a platform to bring it all together and solve the challenges of shrinking budgets, compliance issues, reductions in force, changes in IT leadership, mergers and acquisitions, migrations of technology, consolidations of infrastructure, monolithic vendor platform overturn, and other challenges.

With all the chaos you will be finding in your technology options today, I would highly recommend kicking the tires a bit on a product that will help you to make better sense of what you have, and enable you to safely constrain the chaos of what is to come. 


飛康軟件公司數據中心解決方案架構

2016年08月16日

201688日,達美航空公司出現了一個重大的計算機系統停機事故,導致航班大面積延誤,這個問題以及后續措施對達美航空的運行影響了很多天。這一次故障造成的財務損失極為廣泛,不僅嚴重影響了達美航空的運營和客戶服務成本,而且還要對錯失航班的客戶、未運輸的貨物等進行一系列的賠償。

來自CNN的記者Thom Patterson在他的文章中指出,(http://money.cnn.com/2016/08/08/technology/delta-airline-computer-failure/index.html?iid=ob_homepage_tech_pool),此類事件發生的原因是由于“老套的砸鍋問題”(“Good old-fashion screw-up”)。對此,我完全贊同。我的第一反應是,“我恰好知道有那么一款產品,它完全可以避免此類事件的發生”。仿佛只要他們使用了某種產品,某種技術,就能避免這種情況的發生。當然,這都是瞎扯。發生這類事故,往往是由于企業系統、基礎架構以及各種相互孤立的技術和服務過于復雜,這使得企業幾乎不可能進行系統性的測試并制定防范措施。

Patterson在文章中引用了“航空業專家”的話,他們聲稱,系統停機的原因有如下三個:缺少冗余、黑客行為及人為錯誤。我認為,只看到這三個原因,說明這些專家們對問題的理解還是比較膚淺的。而且,我想特別聲明一點:當今的每個系統都有冗余性或高可用性的設計。問題在于,要么這些功能并沒有真正使用,要么沒有進行充分測試,要么由于削減預算沒有了必要的人力資源。那么,咱們是不是要把所有這些問題都歸結到“人為錯誤”這一條里呢?

那么,我們應該如何應對呢?我認為,在IT界目前有一種趨勢,正在從總體上促使災難性事件的發生。讓我們先談談財務:我們一直在追求盡可能降低成本,這迫使那些原本可靠的供應商不斷降低產品質量。云提供商聲稱可以保證基礎架構的服務級別,卻從不告訴你他們是怎么實現的。 IT圈里,我們很多資深人士對于傳統老方法的頑固態度,使得運營方法和產品選擇上難以創新。

我曾為一個火箭發動機制造商工作。我們的災難應急方案就是一條:“快跑,別回頭,不然你的臉也要被燒到了。”理論上我們應該每周對數據的可恢復性進行測試,每月對關鍵系統的系統可恢復性進行檢測,每年對數據中心故障進行全面演練。至少,這是我的流程文檔是這么要求的。 我是不是真的這樣做了呢?當然,我得說我做了!!在實施飛康軟件之前,我們只能在災難發生的時候再演練。我們沒法承擔時間、資源、金錢的損失和對生產系統的影響,這才是操作手冊無法執行的真正原因。

這也才是我們實施FreeStor的主要原因:它可以在不影響生產系統的前提下,處理各種災難恢復的執行與測試。FreeStor讓我可以對災難恢復方案進行測試、記錄和自動化操作,而所有這些都不會影響我的生產過程。直到現在,在企業級市場,FreeStor仍然是具備此能力的唯一平臺。

為避免航空公司今后再次發生此類事件,文章的結論是:“他們應該部署更多的自動檢測系統。這些系統可以在低流量時期讓系統下線,借助于輔助和備份系統進行應急演練,從而確保運行良好”。

看來我需要跟這些“專家”好好交流一下。據我所知,目前市場上還沒有這種所謂“自動化檢測系統”。對于現在無比復雜的企業級IT架構來說,依靠某種神奇的系統實現全面檢測,這簡直就是一個幻想。   

我很喜歡專家們提到的應急演練的概念,但是該如何控制演練對生產系統的影響呢?我知道大部分企業可能有辦法針對某一臺單獨設備進行有限的故障接管測試,但是如果是針對災難的全面測試,會是一個無比復雜而且高風險的流程。我有一個朋友的關鍵系統已經積累了4PB的數據,他私下里告訴我一旦出現災難,這個系統要多長時間才能恢復,甚至到底能不能恢復,他完全沒有概念。

另外,文章中提到了一個概念“低流量時期”。事實上,現代企業并沒有什么低流量時期。達美航空的災難發生在凌晨2:30,這算不算是“低流量時間”呢?航空公司和大部分現代企業都是24小時×7不間斷的業務。演練時關閉系統,以檢測將會發生的事情,這對于大部分現代企業簡直無法想象。

因此,如果達美航空公司打電話給我,請求我分享一些經驗并提供建議(我一直守候在電話旁……),我將會與他們做如下分享:

1. 請以開放的思想和態度重新審查現有的產品和技術:它是否真的能夠實現了你想要的災備效果?如果不能,就應該趕快去尋找新的供應商或換一種方式來達到你所需要的效果。

2. 尋找一個平臺,能夠通過統一管理優化互操作性和操作一致性。

3. 尋找一個平臺,能夠用來測試數據恢復、系統恢復、服務恢復和數據中心恢復且不影響生產。如果你不能測試你的災難恢復,那么你的SLA就只是空中樓閣。

4. 使用一個能夠記錄歷史和實時數據的操作平臺,通過現代化的分析技術,找出薄弱環節,從而得到你真實的SLA水平,與你真實的業務需求作比對。

5. 尋找一個IT分析平臺,這個平臺能夠跨所有的基礎架構系統進行關聯,從而能夠使您從整體上了解您的存儲環境。

6. 不要在不充分了解供應商的情況下,盲目選擇成本最低的供應商,包括云:如果你對你的存儲沒辦法找到一個好的災難恢復計劃,那么,很可能云供應商其實也沒有什么很好的方案。

7. 復制和冗余并不能完全解決高可用性。復制,甚至同步復制,往往會連同故障一直復制。冗余意味著你可能有機會比別人多失敗一次(或幾次)。如果你的系統需要永遠在線,你就需要去找一個永遠在線的技術。

8. 最后一條,假如你手里已經有一個工具,就用好它。如果這個工具不能滿足要求,那就趕快去尋找新的工具。我已經無數次從朋友和客戶那里聽到,“我們依據標準化要求安裝了這個工具,但其實它不能用。”我想提醒大家的是:請沖破辦公室政治帶來的阻力,承認有時先前的選擇并不太合理。要通過正確的解決方案來支持你的業務,而不是通過你的愿望和關系。

當看到像達美航空這樣的大型企業發生真正的系統中斷,可能每個人都被嚇了一跳。 我們購買技術并把它當做一項保險。但是只有當災難發生時,我們才發現我們的技術其實并不能在所有的場景下保護所有的系統。對于在機場等航班時寫博客的我們來說,我們應做的是:重新思考。打破傳統的思維模式。找到并實施真正能夠支持你業務的技術。最重要的是:定期檢測這項保險策略,只有這樣,你才會知道在最糟糕的情況下你面臨的風險是什么。因為這個中斷既然能夠在達美航空發生,那么你將來也可能會遇到。

關于作者

Peter McCallum是一個企業解決方案的專家和技術創新者,自2011年起,他一直擔任飛康軟件公司數據中心解決方案架構的董事。他曾在企業數據中心優化、業務發展、戰略規劃和服務交付等方面擔任過各種領導職務。Peter擁有15年以上的系統管理和基礎架構構筑經驗,通過走訪世界各地,他與企業一同探討企業級數據中心優化和業務連續性解決方案等問題。


Farid Yavari – 飛康軟件技術副總裁

2016年05月04日

存儲最終已成為令人興奮的領域,充滿了創新與變化,以滿足用戶對存儲靈活性、密度與性能不斷增加的需求。閃存價格不斷下跌,不同形式的存儲內存不斷出現,消費品級硬件在數據中心基礎架構中快速增長,這些趨勢都在推動數據存儲與訪問方式的創新。

許多公司的CTOCFO們都在面臨這樣一個挑戰,就是如何更加有效率地存儲日益增長的數據,同時又保持合適的性能水平與服務水平(SLA),為最終用戶和應用提供存儲服務。同時,內部的IT部門也正面臨著與外部公有云提供商競爭的挑戰,因為公共云往往可以提供更好的靈活性與價格。

下一代超大規模數據中心與存儲基礎設施,必須按需發展,以滿足計算、內存與存儲要求。這些要求包括按需供給、基于實例的容量管理,計算、存儲和內存可以分別獨立擴展,進一步提升性價比,并能真正降低總擁有成本。為這些超大規模數據中心設計的解決方案中,已經出現了以下兩種新趨勢。

首先,正如下表所述,主要基于FCNFS的傳統SAN環境,仍然在繼續運行在線交易型(OLTP)應用,因為這類解決方案可以滿足高性能的SLA要求(大于~500K IOPS,小于~5ms應用響應時間)。這一類存儲架構建立在存儲陣列與SAN網絡上,可以提供完整的全高可用性功能,包括數據保護功能和應用不間斷服務技術。與其他新興存儲基礎架構相比,傳統SAN存儲的增長率相對較低,而且這種業務模式正在受到沖擊,因為用戶需要為那些名牌存儲技術付出高昂的費用,以獲得那些高可用性和數據保護功能,這很難說是合理的。但是,很多公司不愿意在OLTP類型的應用環境中嘗試那些顛覆性的新技術,因為穩定性、安全性與可用性永遠是這一環境的首要目標。


OLTP
NoSQL
大數據

拓撲結構
集中
DAS-分散
DAS-分散
DAS-分散
規模
TB-PB
TB-PB
幾百PB
幾百PB
增長率
自然增長,低



協議
FC, iSCSI, NFS
DAS, iSCSI
DAS, iSCSI, 對象
DAS, iSCSI, 對象,文件
管理
SAN/NAS
本地/Cinder
Cinder, Swift, Ceph
Cinder, Swift, Ceph

另外, 在上表靠右的三列,可能是每個數據中心增長最快的部分,也就是那些運行No-SQL、云與大數據工作負載的橫向擴展環境。從存儲的角度來說,這些環境通常采用直連式存儲(DAS)或分散存儲模式,使用如iSCSI,  PCIe NVMe這樣的協議。這些存儲架構的規模,尤其是大數據分析架構,可達到數百PB,這使得架構的總擁有成本極其重要。很多在這些環境下運行的應用具有內置的可恢復機制,可以承受硬件故障的沖擊,并能夠在應用層實現自我修復。文檔及Key Value庫,進行數據分析的應用程序,配合服務器及機架感知的數據復制技術,可以防止由于硬件故障導致的數據丟失。如果數據保護與自我修復功能可以在應用層實現,就不再需要在存儲層實現高可用性功能,這使得數據中心有機會使用更便宜的消費級硬件,因為即使硬件發生故障也不會對服務可用性產生影響。

在未來的博客中,我們會密切關注超大規模數據中心的這些發展趨勢,同時也會關注如何取得令人滿意的總擁有成本以及可恢復性和性能。

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關于作者
Farid Yavari
是飛康軟件的技術副總裁,Farid在高科技產業數十年的經驗包括,為實現企業級數據中心規模部署在超大規模存儲解決方案與開發戰略及愿景方面展現出的技術領導力。在加盟飛康軟件前,Farid曾經是eBay數據中心基礎設施團隊的高級成員。該團隊與存儲行業密切合作,推進創新,并與行業領導者共同創造存儲技術的未來。多年以來,Farid一直在積極與其同行們及高科技產業人士分享見解與經驗,參與大學與行業論壇舉辦的各種演講。


雅瓦里法里德 - 技術副總裁 - 飛康

2016年05月04日

橫向擴展型的業務負載(如No-SQL、在線交易處理(OLTP)、云、以及大數據分析)對于基礎架構的性能和容量的需求瘋狂增長,以向用戶和應用提供恰當的服務水平。超大規模數據中心的架構必須不斷擴展,以滿足計算、內存與存儲的要求。而需求通常由應用與業務的優先級決定,如容量、安全性與高可用性。對于這樣的項目,總擁有成本至關重要,特別是在容量達到PB級別時尤其如此。

超大規模數據中心的橫向擴展存儲,有兩種最常見的模式,一是直連存儲(DAS),二是分散模式,這些分散的存儲可能基于多種協議,如iSCSINVMe。有些大型用戶會專門定制開發一些私有協議,以針對其特定的應用場景優化存儲性能。受到服務器插槽數量的限制,DAS模式的應用規模有限,通常很快會不夠用。另外,在DAS模式中,計算與存儲資源必須同步擴展,因此不能單獨進行優化。因此,企業更多從分散模式著手,即使沒有從此著手,最終也必然會轉向分散模式。SDS會通過一個抽象層把異構的存儲硬件與應用分離開,從而賦予分離模式的數據中心智能編排與管理的能力。SDS會提升數據中心的可恢復性、效率和性價比。由于SDS不被某一種硬件綁死,因此企業可以在現有架構上快速采用新的存儲技術;否則,用戶常常會糾結于是否要為新的存儲技術新建數據中心,然后進行數據遷移。有了SDS,用戶可以慢慢地從傳統技術向現代技術遷移逐步遷移,隨著新興技術的逐漸成熟,選擇適當的遷移時機,從而獲得最佳投資回報率(ROI)。SDS在很多方面都具有很好的靈活性,如數據遷移、技術更新,以及存儲與服務器資源的獨立擴展。即使有些應用并不需要很高級的數據保護與高可用性(HA)功能,SDS仍能提供其它有價值的功能,如預測性分析、廣域網(WAN)優化、應用感知快照、克隆、服務質量(QoS)、數據重刪及數據壓縮。


軟件定義存儲解決方案能夠與超大規模數據中心基礎設施協調配合,從而滿足對存儲靈活性、密度與性能的日益增長的需求。閃存的價格迅速降低,不同類型的存儲內存不斷出現,消費級硬件大規模應用,使得超大規模數據中心存儲的未來充滿了各種可能。有了SDS,就可為存儲提供各種功能,同時提供多種不同成本的存儲以應對不同應用的需求,從而得到最優的總擁有成本(TCO

關于作者

法里德雅瓦里是技術的飛康軟件的副總裁。法里德的數十年的高科技行業經驗,包括為企業級客戶部署超大規模的存儲解決方案,主持建立技術領導地位和規模化發展戰略和愿景。在加入飛康之前,法里德是eBay的數據中心基礎架構團隊的重要成員,與存儲行業密切合作,推動創新,塑造了存儲技術的未來。多年來,法里德一直積極通過在高校和行業論壇參加各種演講活動分享他的意見,并與他的同行們的經驗和高科技產業。

與法里德雅瓦里連接。
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