雲端原生儲存技術解析：NVMe-oF、計算-存儲分離和FPGA加速
2025年11月4日
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什麼是Cloud Native？從綠算技術的視角理解現代應用架構
Cloud Native不僅僅是在虛擬機上部署應用程式，它構成了一個涵蓋設計、開發、部署與營運的完整框架，旨在充分釋放雲端運算的潛力。當我們整合綠算技術——透過科技手段最大化計算效率同時降低能源消耗與碳足跡的概念——我們能更深入了解Cloud Native的核心價值主張。
傳統應用類似於全功率持續運作的傳統工廠，無論生產需求如何都會消耗能源，導致固有的低效率。相較之下，雲端原生應用程式則像是由綠算技術原則驅動的智慧型模組化生產園區。每個設計面向本質上都包含彈性與效率：
微服務與容器化：精準能源管理
雲端原生架構將單一應用程式分解成較小、獨立的「微服務」，封裝於容器中。這種做法類似於將大型工廠轉型為專門且緊湊的智慧工作坊。每個工作坊（微服務）可獨立啟動、終止或根據需求波動擴展規模。在低流量期間，系統會自動將閒置微服務縮放至零，直接節省底層計算資源與功耗。這實現了真正的「隨需」資源分配，代表了基本的綠算技術實務。
編排與自動化：智慧能源調度
Kubernetes等容器編排平台是整個智慧營運的AI指揮中心。除了管理應用程式操作之外，它們還根據預先定義的策略自動將運算工作負載排程到最佳節點。例如，他們優先將任務分配到能源效率卓越的資料中心區域，或在非尖峰時段安排運算密集型任務，從而優化整體能源利用率並實現主動的綠色營運。
無伺服器架構：終極資源效率
無伺服器運算體現了Cloud Native與綠算技術的完美整合。開發者專注於程式碼部署，並未考慮伺服器管理。雲端平台在功能執行時專門分配計算資源，並在執行後立即釋放，實現了從「為預留資源付費」到「為交付價值付費」的關鍵轉變。此方法從根本上消除閒置資源浪費，最大化計算資源利用率，並大幅減少每項計算任務的碳排放。
Cloud Native建立以永續原則為核心的技術範式。透過微服務、容器編排與無伺服器運算技術，它促進精細管理與最佳化計算資源利用。這與綠算技術的目標「以減少能量投入達成更大計算產出」的目標完全一致。擁抱Cloud Native不僅提升應用程式的敏捷性與韌性，也代表企業追求數位轉型與永續發展的重要途徑。
為什麼雲端原生應用程式需要極低延遲的儲存？
在現代的雲原生環境中，企業面臨重大的儲存效能瓶頸。隨著微服務架構與容器化部署成為標準，傳統儲存系統往往無法滿足即時資料處理的需求。尤其是在像AI訓練、金融交易和線上遊戲這類情境下，甚至微秒級的延遲差異都可能影響整體業務表現。使用者經常遇到容器啟動緩慢、資料讀寫作業被阻擋，以及應用程式反應遲緩等問題，這些問題皆源自儲存系統效能不足。
NVMe-oF如何解決雲端原生儲存效能挑戰？
NVMe over Fabrics （NVMe-oF）協定的出現從根本上改變了雲端原生儲存的效能格局。這種先進的協定允許伺服器透過標準網路直接存取遠端NVMe儲存設備，從而實現接近本機儲存的效能水準。相較於傳統儲存協定，NVMe-oF能夠將延遲從毫秒降低到微秒，同時提供數十GB/s的頻寬，完美解決了雲端原生應用的儲存瓶頸。
具體來說，NVMe-oF透過以下機制增強效能：首先，它消除了不必要的協定轉換開銷。其次，它支援RDMA技術，實現CPU旁路和零拷貝資料傳輸。最後，其多佇列設計充分發揮了多核心處理器的優勢。這些特性使NVMe-oF成為雲端原生環境中高效能儲存的理想選擇。
各種雲端原生存儲解決方案之間的技術差異
傳統儲存與NVMe-oF儲存
傳統的雲存儲解決方案通常基於iSCSI或光纖通道協議，這些協議在設計時並未考慮微秒級延遲要求。相較之下，NVMe-oF專為現代快閃儲存而設計，充分釋放NVMe SSD的效能潛力。在實際測試中，NVMe-oF延遲通常僅為傳統解決方案的1/10，而吞吐量可提高5-10倍。
超融合基礎架構與運算儲存分離架構
傳統的超融合架構將運算和儲存資源捆綁在一起，導致資源利用率低且難以擴展。相較之下，運算儲存分離架構將這兩種資源類型解耦，實現獨立且彈性的擴展。以LUISUAN TECH的GP5000系列為例，其算存分離設計允許計算節點和存儲節點根據工作負載需求獨立擴展，顯著提高資源利用效率。
軟體加速與FPGA硬體加速
在AI推理和邊緣運算場景中，純軟體加速方案往往受到CPU效能和功耗的限制。相較之下，FPGA加速卡可以在硬體層面實現特定的運算任務，提供更高的效能和更好的能源效率。LightBoat 2300系列FPGA加速卡就是一個很好的例子，它提供4.1 TOPS的運算能力，同時消耗的功耗遠低於同等的GPU解決方案。
針對不同場景選擇合適的雲端原生存儲解決方案
High-Performance AI訓練Scenarios
對於需要極致效能的AI訓練情境，我們建議採用結合NVMe-oF與計算-儲存分離架構的全快閃儲存系統。GP5000系列在此領域表現優異，擁有4微秒超低延遲與72GB/s頻寬，完全滿足大規模數據供應需求。此外，它支援多模態非結構化資料，特別適合處理影像、影片及其他AI訓練的資料類型。
企業關鍵業務場景
對於金融、醫療等可靠性與安全性要求極高的企業級場景，樂思特F3100全快閃儲存系列是理想的選擇。其全NVMe架構提供卓越的效能，而ISO 27001等認證可確保資料安全性和合規性。高密度3U26設計還節省了資料中心的寶貴空間。
成本敏感的擴展場景
對於預算有限但需要快速擴展儲存容量的場景，LST D5300系列DAS儲存提供了出色的性價比。它支援DAS和JBOD兩種部署模式，可以根據實際需求靈活配置。模組化架構設計，使得後續擴展變得簡單、經濟。
邊緣運算和人工智慧推理場景
在邊緣運算環境中，LightBoat 2300 FPGA加速卡在效能和功耗之間提供了完美的平衡。其低延遲通訊能力和工業級相容性使其特別適合工業自動化和智慧城市等邊緣人工智慧應用。
深入分析實現雲端原生存儲性能的關鍵技術
RDMA技術在NVMe-oF中的應用
遠端直接記憶體存取（RDMA）是實現NVMe-oF超低延遲的關鍵技術。透過允許網路介面卡直接使用應用程式記憶體傳輸數據，RDMA避免了核心參與和資料複製開銷。該技術使NVMe-oF能夠實現類似於乙太網路本地存取的效能。
運算儲存分離架構的實作原則
現代計算-存儲分離架構的核心是通過高速網絡將計算資源池與存儲資源池連接起來。GP5000系列採用基於NVMe-oF的徹底分離架構，計算節點通過網絡直接訪問共享存儲資源，實現真正的資源解耦。這種架構不僅提高了資源利用率，還簡化了系統管理和維護。
FPGA在AI推理中的加速機制
FPGA加速卡在AI推理中發揮至關重要作用的原因是它們能夠在硬體層級實現神經網路推理計算。LightBoat 2300系列透過其可程式邏輯單元，可以針對特定的神經網路模型進行硬體最佳化，實現極低的推理延遲和功耗。這種靈活性使FPGA成為邊緣AI應用的理想選擇。
雲端原生儲存解決方案的成本因數分析
總擁有成本（TCO）考量
在評估雲端原生儲存解決方案時，企業不僅需要考慮初始採購成本，更重要的是考慮總擁有成本。這包括硬體採購、軟體授權、維護成本、能源消耗和勞動力成本。儘管基於NVMe-oF的儲存解決方案可能具有較高的初始投資，但從長遠來看，其卓越的效能和能源效率通常會帶來更好的TCO效能。
不同解決方案的價格範圍
從價格角度來看，雲端原生存儲解決方案可分為幾層：像LST D5300系列這樣的入門級DAS存儲適用於精打細算的場景;像LST N5100系列這樣的中端統一存儲提供了性能和價格的平衡;像GP5000系列這樣的高階全快閃儲存裝置針對需要極致效能的場景。企業應根據實際效能需求和預算限制，選擇最合適的解決方案。
隱性成本和投資回報
除了表面上的採購成本外，企業還必須考慮隱性成本，包括系統停機造成的業務損失、因性能不足而導致的工作效率降低以及未來擴張的困難。選擇正確的雲端原生儲存解決方案，雖然可能需要更高的前期投資，但通常會產生遠遠超過初始投資的業務連續性、員工生產力和系統可擴展性的回報。
選擇雲端原生儲存的策略考量
在數位轉型的背景下，選擇合適的雲端原生儲存解決方案已成為企業IT策略的重要組成部分。從技術角度來看，NVMe-oF、運算-儲存分離架構和FPGA加速等技術為雲端原生環境中的儲存挑戰提供了有效的解決方案。從業務角度來看，企業需要綜合考慮效能需求、安全性合規性和總成本等因素，選擇最適合其業務發展的儲存解決方案。
隨著雲端原生技術的不斷發展，我們相信將會出現更多創新的存儲技術，幫助企業更好地應對數字時代的挑戰。無論是追求AI應用的極致性能，還是注重邊緣計算場景的成本效益，合適的存儲解決方案都將成為企業數字化轉型成功的基本基石。
