分解式儲存革命：打造極致彈性與永續的智慧運算中心– Luisuantech

隨著資料量的爆炸式增長和運算需求的加劇，傳統的耦合架構正在揭示其局限性。向分解儲存架構的範式轉變不僅代表著漸進式的改進，而且代表著我們如何為人工智慧時代設計運算基礎設施的根本性重新思考。

不可避免的轉變：為什麼傳統架構不足

幾十年來，運算基礎設施遵循一種可預測的模式：緊密耦合的伺服器，其中儲存和運算資源永久綁定。當工作負載可預測且資料量可管理時，這種方法就很有意義。如今，隨著組織處理PB級數據和劇烈波動的計算需求，這些限制已變得不容忽視。

傳統架構的根本問題是其固有的低效率。當儲存體和運算鎖定在一起時，無論您的實際需求為何，您都被迫同時擴展這兩個資源。行業分析顯示，典型的數據中心的運行率僅為15-25%，這意味著在任何給定時間都有75%或更多的基礎設施容量處於閒置狀態。這不僅代表浪費資本支出，還代表巨大的持續能源成本，而無法提供成比例的商業價值。

資源失衡挑戰

考慮一個常見場景：您的分析團隊需要大量的計算能力來進行季度報告，但額外的存儲相對較少。在傳統基礎設施中，您必須購買全新的伺服器，為不需要的儲存容量付費。相反地，當封存歷史資料需要大量儲存空間和最少的運算時，您仍然被迫佈建完整的系統。這種不匹配造成了行業專家所說的“擱淺資源”——無法有效利用的付費容量。

分解式儲存架構：核心優勢和實作路徑

分解儲存架構從根本上重新構想了運算和資料持久性之間的關係。透過將這些功能分離到透過高速網路連接的獨立資源池中，組織可以實現前所未有的靈活性和效率。

分解的變革性優勢

分解存儲架構的優勢擴展到IT運營的多個維度：

1. 極致彈性：運算和儲存資源會根據實際需求模式獨立擴展。運算容量可以在交易工作負載的工作時間內擴展，然後在批次處理占主導地位時在夜間縮減，而儲存體則根據資料保留需求穩定成長。
2. 徹底的效率改進：實施分解的組織通常報告資源利用率提高了60-80%。透過消除資源孤島並實現精確配置，每個工作負載的基礎設施成本可以降低30-50%，同時保持或提高效能。
3. 總擁有成本優化：除了透過更好的利用率來減少資本支出之外，還可以透過簡化管理、降低能耗和更可預測的擴展模式來降低營運成本。

LST-E5000系列分散式儲存裝置

LST-E5000系列為分解架構提供存儲基礎，提供企業級性能和可擴展性。其分散式設計允許組織從最小容量開始，然後無縫擴展到數PB，而不會中斷服務。系統的智慧資料放置會根據工作負載需求自動最佳化效能、容量或成本效率。

建立彈性運算中心：硬體基礎與網路加速

創建真正可擴展的HPC基礎設施需要仔細注意計算靈活性和將資源綁定在一起的互連。網路成為分解架構中的新系統匯流排，因此延遲和頻寬成為關鍵考慮因素。

透過虛擬化實現運算彈性

現代容器化和虛擬化技術使計算資源能夠在幾分鐘內而不是幾週內配置。組織可以維護根據工作負載需求自動擴展的運算容量集區，部署數百個運算節點以滿足尖峰處理需求，然後在工作負載完成時釋放它們。這種按需方法將資本支出轉化為更易於管理的營運成本。

高速互連的關鍵作用

在分解架構中，網路不再只是連接設備，它還促進運算資源與其持久儲存之間的通訊。RDMA（遠端直接記憶體存取）和InfiniBand等技術消除了傳統的網路開銷，從而能夠以接近本機設備的延遲存取遠端儲存。當儲存與計算物理分離時，這種效能對於維持應用程式回應能力至關重要。

LS-H22-2100網卡

這LS-H22-2100型提供分解架構所必需的高速連接，支援乙太網路和InfiniBand協定。吞吐量高達200Gbps，延遲低於1微秒，確保計算資源可以訪問遠程存儲而不會降低性能。該卡複雜的擁塞管理和服務品質功能即使在高峰使用率期間也能保持一致的效能。

實現永續資料中心：能源效率與智慧營運

對資料中心效率的追求不僅限於資源利用，還包括能源消耗、冷卻效果和營運永續性。分解架構透過多種機制為這些目標做出了重大貢獻。

精密電源管理

傳統資料中心在功率分配方面遇到困難，因為固定的伺服器配置使得功率與工作負載的精確匹配變得不可能。分解可實現行業專家所說的“適當大小的電源配置”——準確分配特定任務所需的計算和存儲資源，然後關閉未使用的容量。研究表明，與傳統架構相比，這種方法可以減少25-40%的能耗。

透過人工智慧實現智慧營運

人工智慧和機器學習正在將資料中心管理從被動轉變為預測。現代AIOps平台分析歷史模式以預測運算需求，在需要之前自動佈建資源，並在工作負載完成時將其解除委任。這種主動方法消除了需求識別和資源可用性之間的滯後，進一步提高了資料中心的效率。

LightBoat 2300系列FPGA加速器卡

光船2300為包括AI推理、視頻處理和財務建模在內的專業工作負載提供卓越的計算效率。透過直接在硬體中實作演算法，它實現的目標應用的每瓦效能比通用處理器高出10-20倍。該卡的動態電源管理可根據工作負載強度調整能耗，直接有助於實現資料中心的永續發展目標。

可擴展HPC的引擎：軟體定義儲存和檔案系統

建立真正可擴展的HPC基礎設施需要的不僅僅是硬體分離，還需要複雜的軟體，能夠抽象出複雜性，同時大規模提供一致的效能。

軟體定義儲存的作用

軟體定義儲存（SDS）會建立虛擬化層，將實體儲存硬體與邏輯呈現方式分隔至應用程式。這種抽象使組織能夠混合和匹配來自不同供應商的存儲技術，獨立升級組件，並在異構基礎設施中一致地實施數據服務。其結果是前所未有的靈活性，同時又不犧牲管理簡單性。

高效能平行檔案系統

隨著運算叢集成長到數千個節點，檔案系統成為整體系統效能的關鍵決定因素。平行檔案系統將資料分散到多個儲存節點、同時為應用程式提供統一的命名空間。此架構允許數百或數千個運算節點同時存取儲存，而不會發生爭用，從而實現大量輸送量。

檎平行檔案系統

檹條提供透過跨儲存節點分配檔案，同時保持連貫的快取和鎖定，為資料密集型工作負載提供卓越的效能。該系統線性擴展到艾位元組的容量和每秒太位元組的吞吐量，支援最苛刻的HPC和AI工作負載。其複雜的資料放置策略可自動針對存取模式進行最佳化，將經常存取的資料移動到效能最佳化的儲存，同時將較冷的資料歸檔到具有成本效益的層。

實作考量和移轉路徑

從傳統架構過渡到分解架構需要仔細規劃和執行。組織通常會根據其現有的基礎架構、工作負載特性和風險承受能力，遵循三種方法之一。

移轉方法	理想用例	實施複雜性	關鍵考慮因素
綠地部署	新應用程式、研究設施、雲端原生工作負載	低	最大的靈活性，但需要全新的基礎設施投資
混合方法	混合工作負載環境，逐步現代化	中等	平衡創新與現有投資;需要整合規劃
棕地遷移	擁有重要遺留基礎設施的成熟資料中心	高	最大化現有投資，但需要仔細的工作負載分析和分階段實施

解決常見的實施問題

移至分解式儲存設備時，我們應該預期哪些效能影響？

透過使用InfiniBand或RDMA-over-Ethernet等高速網路正確實施，大多數工作負載對效能的影響最小，對於延遲敏感的應用程式通常低於5%。某些工作負載實際上可能會因為更一致的I/O模式和減少的資源爭用而看到效能改善。關鍵是確保足夠的網路頻寬並實施適當的快取策略。

分解如何影響資料安全性和合規性？

分解架構可以透過集中式策略執行和跨所有儲存的一致資料保護來增強安全性。加密、存取控制和稽核可以在儲存層實施一次，而不是在每台伺服器上單獨實施。對於受監管的行業，計算和存儲之間的明確分離可以通過為數據治理創建明確的界限來簡化合規性演示。

管理分解基礎架構的作業需求為何？

雖然分解簡化了資源配置，但它確實需要團隊在軟體定義儲存、高速網路和跨域自動化等領域培養新技能。組織通常會看到從以伺服器為中心的管理到資源池管理的轉變。營運額外負荷通常會因容量規劃和硬體更新所花費的時間大幅減少所抵消。

向分解儲存架構的過渡不僅代表了技術演進，更是對運算基礎設施應如何設計、部署和操作的根本性重新思考。透過採用這種方法，組織可以建立智慧運算中心，提供前所未有的彈性、永續性和可擴展性，同時顯著降低總擁有成本。運算的未來不僅僅是更快的處理器或更大的儲存陣列;它是更智能的架構，可以將資源與需求精確匹配。