我相信隨著科技的急速發(fā)展，IT也一樣。所以說存儲更是這樣，從技術(shù)到用戶，再到應(yīng)用，都在飛一般地變化著。

 

　　當(dāng)幾位存儲專業(yè)人士聚到一起的時候，他們的話題總會轉(zhuǎn)到存儲的未來上。比如說我和Henry Newman 在一起錄制關(guān)于Linux文件系統(tǒng)這一系列的節(jié)目時，我們就會被問到，當(dāng)我們領(lǐng)導(dǎo)著這一領(lǐng)域時，將會發(fā)展什么類型的文件系統(tǒng)或存儲技術(shù)。

 

　　我決定寫一些關(guān)于存儲未來發(fā)展的趨勢，尤其是存儲設(shè)備和分層軟件，因為我覺得這兩個主題需要放在一起來說。

 

 

　　我們發(fā)現(xiàn)，越來越多的應(yīng)用的性能是由IOPS性能控制的。在高性能計算(HPC)中，檢查應(yīng)用I/O模式顯示小的讀寫函數(shù)調(diào)用比之前預(yù)估的更為普遍。從典型的程序中可看出，讀取GB級數(shù)據(jù)甚至TB級數(shù)據(jù)有大量的1k和4k的讀寫函數(shù)調(diào)用。所以，通過這些工作負(fù)載不難看出，占主導(dǎo)地位的IPOS I/O 模式已深入到操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)中。

 

　　有些任務(wù)是去幫助操作系統(tǒng)處理以IOPS為主導(dǎo)的工作負(fù)載。其中一個方法是在存儲服務(wù)器中使用大量的緩沖區(qū)，允許系統(tǒng)將小的讀寫函數(shù)合并成為大的函數(shù)調(diào)用中去。因為這樣能夠減少IOPS的影響，可能會使得工作負(fù)載變得更有順序。然而，這樣有時會需要巨大的緩沖區(qū)來做這個事情。此外，這還會導(dǎo)致很大的延遲，因為每個被保留在緩沖區(qū)的具有I/O功能的數(shù)據(jù)試圖合并到一個單一的請求中。在試著轉(zhuǎn)換IOPS工作負(fù)載到連續(xù)的工作負(fù)載之間有一個分界線，它并沒有升級到非常高的延遲。因此實際的結(jié)果很大一部分取決于那些特殊的應(yīng)用以及工作負(fù)載。

 

　　我們還發(fā)現(xiàn)，有比我們預(yù)想更多的工作負(fù)載使用隨機IOPS而不是連續(xù)IOPS。連續(xù)的IOPS是合適的工作負(fù)載，因為許多系統(tǒng)能夠接受它們而且能將它們合并到單一的請求中，僅使用極小的緩沖區(qū)，因此只有很小的延遲。所以致使所需的IOPS比我們期待的要小。但是如果有足夠臨近的IOPS功能，你可以將請求轉(zhuǎn)換到單一的更大的I/O請求中。然而，對隨機的IOPS來說，沒有太多你能夠做的事情，除非在存儲服務(wù)器中做個特別大的緩沖區(qū)。

 

　　使用這些趨勢，應(yīng)用到存儲設(shè)備中，能夠看出當(dāng)應(yīng)用正在運行中時，我們需要更大IOPS能力的設(shè)備。我以IOPS的能力來將存儲設(shè)備按如下歸類：

 

　　• 7200轉(zhuǎn)SATA/SAS驅(qū)動器：100-125 IOPS性能

 

　　• 15000轉(zhuǎn)SATA/SAS驅(qū)動器：200-300 IOPS性能

 

　　• SATA/SAS SSD: 10000-100000 IOPS性能

 

　　• PCIe SSD: 100000-1000000 IOPS性能

 

　　對第一項來說，這些數(shù)字是隨機或連續(xù)的IOPS，盡管一些設(shè)備有很低的隨機IOPS性能，你可以看出在旋轉(zhuǎn)磁盤驅(qū)動器和固態(tài)硬盤之間的IOPS性能有很大的差異。在7200轉(zhuǎn)的SATA硬盤和PCIe SSD的IOPS上有三到四個數(shù)量級的差異(從1000到10000)。

 

　　與此同時，每GB存儲的價格的也有數(shù)量級的差異，在7200轉(zhuǎn)的SATA硬盤和PCIe SSD之間大概差2-3個數(shù)量級。

 

　　最后，從7200轉(zhuǎn)硬盤到PCI SSD或SSD上具有2-20種不同容量的差別。我們知道目前已經(jīng)有3TB容量的SATA/SAS硬盤了。雖然現(xiàn)在也有更大容量的SSD或PCIe SSD，但他們的價格都貴得出奇。因此，SSD或PCIe SSD的所謂“標(biāo)準(zhǔn)的”容量應(yīng)該在200GB到1TB之間。

 

　　大容量的7200轉(zhuǎn)的硬盤具有非常高的性價比但IOPS性能非常的低。另外，雖然SSD的IOPS性能非常高，但性價比又非常低。

 

　　夾在中間進退兩難的就是1.5萬轉(zhuǎn)的驅(qū)動器了。性價比高于SSD，低于7200轉(zhuǎn)的驅(qū)動器。然而，當(dāng)你把SSD也考慮進去做比較時，15000轉(zhuǎn)的驅(qū)動器的IOPS性能并沒比7200轉(zhuǎn)的好多少。

 

　　我認(rèn)為，1.5萬轉(zhuǎn)的驅(qū)動器已陷入了一個窘境。我估計它將在幾年之內(nèi)便會消失，只剩下7200轉(zhuǎn)的驅(qū)動器和SSD驅(qū)動器。畢竟15000轉(zhuǎn)的驅(qū)動器集成了旋轉(zhuǎn)驅(qū)動器的缺點(低IOPS)和SSD的缺點(低容量與低性價比)。按邏輯想一下就會得知，企業(yè)將會在基于SSD的存儲器上運行應(yīng)用，然后將其儲存在7200轉(zhuǎn)的驅(qū)動器上(或存儲在磁帶機上)。

 

 

　　然而，未來根本不是有保證的。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，我們必須找個好的方法有效地將數(shù)據(jù)從7200轉(zhuǎn)驅(qū)動器中遷移到SSD中。我不認(rèn)為將固態(tài)存儲放入旋轉(zhuǎn)存儲中作為額外的緩存是一個正確的方法。然而，還是有一些相當(dāng)有趣的存儲系統(tǒng)是使用SSD作為緩存的。

 

　　整合這兩種類型存儲(低成本，大容量的旋轉(zhuǎn)驅(qū)動器和SSD)最顯著的方法是使用分層技術(shù)。分層技術(shù)成功的關(guān)鍵就在于能夠在兩個存儲層中快速的遷移數(shù)據(jù)。比如，你可以從一個應(yīng)用中攔截open()調(diào)用程序一直到開始遷移不同層中的數(shù)據(jù)。如果結(jié)合一系列應(yīng)用，而且這些應(yīng)用在運行中使用高速的存儲設(shè)備，你就可以得到全部效益卻不需花費全部費用。為此，存儲系統(tǒng)和分層必須識別當(dāng)何時需要做數(shù)據(jù)遷移，然后快速地執(zhí)行。

 

　　另外，在一個應(yīng)用運行之前，數(shù)據(jù)或從低速存儲器中被遷移到高速存儲器中。這被稱作為“數(shù)據(jù)遷移升級”(Staging the data)。這種方法能用于HPC中并產(chǎn)生良好的影響，因為應(yīng)用使用排程器(Job scheduler，也稱為資源管理器) 來運行程序,當(dāng)用戶指定一個事件時，它是如何運行的，需要多少處理器來工作，需要多大的內(nèi)存，哪個文件被用作輸入，哪個文件被用作輸出。以上這些，用戶都能夠提交自己的排程器中。排程器能夠決定用戶指定要求的任務(wù)在何時何運行。排程器還能從低速存儲器中復(fù)制輸入文件到高速存儲器中，以便為將要運行的應(yīng)用做準(zhǔn)備。當(dāng)應(yīng)用運行結(jié)束的時候，排程器可將文件從高速存儲器中再遷移回低速存儲器中來。

 

　　但是分層的方法比使用作業(yè)調(diào)度器更好，因為它們發(fā)生在用戶不知道的背后。然而，現(xiàn)有的分層軟件不見得有能力快速識別數(shù)據(jù)何時需要遷移到高速存儲器并快速實現(xiàn)這一行動，所以它有極限值。大多數(shù)的分層軟件需要存儲了解文件中數(shù)據(jù)塊的使用模式。過一段時間之后，可能會將它們遷移到基于測定的高速存儲器中(也可能是預(yù)計的)。因此，現(xiàn)在真正需要的是更出色的分層軟件，而不是目前這樣不給力的軟件。

 

 

　　這只是一個預(yù)言……我很容易錯誤的認(rèn)為我是對的，但是我認(rèn)為我們有必要思考未來存儲的發(fā)展方向。我們目前著眼于工作負(fù)載，更多的是基于IOPS。但與此同時我們還需要更大的容量。可關(guān)鍵在于，當(dāng)運行應(yīng)用的時候，我們真的僅需要高IOPS性能，因此我們可以把一部分存儲做成一個基于固態(tài)盤的小型系統(tǒng)，在合理價位上具有高IOPS性能，但同時只有較低的存儲容量。然后，我們再建一個容量很大但是性能很低的存儲池，使用大容量和低成本的7200轉(zhuǎn)驅(qū)動器。因此，我認(rèn)為15000轉(zhuǎn)的驅(qū)動器將會于未來幾年在市場上消失。

 

　　另外，成功的關(guān)鍵還在于將兩個存儲池通過中間件結(jié)合在一起，確保數(shù)據(jù)能夠容易的在兩方之間遷移。使用分層軟件或許是最好的解決方案。但是現(xiàn)有的軟件實在很糟糕。因因此，需要做的就是快速地確定數(shù)據(jù)在何時必須從低速存儲器中遷移到高速存儲器然后再遷移回來。由于數(shù)據(jù)遷移的原因，這不會具有太高的應(yīng)用性能。

 

　　當(dāng)前的分層軟件還做不到這一點，但是我希望廠商能知道這些問題，以便改進它們。