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如何實現邊緣對象存儲?

存儲D1net ? 來源:TechTarget中國 ? 作者:Robert Sheldon 鄒錚 ? 2021-03-25 14:32 ? 次閱讀

對象存儲是爭奪邊緣市場的重要競爭者,它提供高度分布式的點對點架構。

邊緣計算是一種IT模型,在該模型中,數據盡可能靠近其原始源進行處理,邊緣計算在支持分布式工作負載方面發揮著越來越重要的作用。但是,它需要能夠容納大型數據集和高性能應用程序的存儲系統。

考慮到這些要求,企業對邊緣對象存儲的興趣與日俱增,并經常將結合閃存SSD和NVMe使用。

IoT推動對邊緣計算的需求

云計算對企業工作負載非常有價值,因為它具有高度可擴展性,并可消除本地基礎架構的資本支出和管理開銷。但是,其集中性可能帶來與傳統數據中心相同的挑戰,尤其是在延遲和數據量方面。

邊緣的設備類型(例如智能手機機械傳感器和IoT設備)可以在短時間內生成大量數據。在某些情況下,該數據需要立即處理,以便企業快速響應設備或執行操作,例如在傳感器出現問題時關閉機器。如果所有這些數據都傳輸到云端等集中式平臺中,它將淹沒網絡和平臺的系統,這會降低性能并增加延遲。

當企業在更接近那些設備的地方處理數據時,設備會更快地收到所需的響應。在遠程設備附近處理和管理數據的需求,使企業開始轉向邊緣計算。

在邊緣計算模型中,企業將經過過濾或整合的數據發送到集中式平臺。他們可以在非工作時間安排這些傳輸,這樣可以減少平臺系統的負載,并更好地控制網絡流量模式。邊緣系統可控制發送到集中式平臺的數據以及傳輸時間。

對于處理來自5G和IoT設備以及自動駕駛汽車、醫療設備、制造系統、監控攝像頭和其他設備的數據,邊緣計算至關重要。但是,為了成功運行,邊緣計算需要存儲系統可支持數據密集型操作。

在邊緣的對象存儲

邊緣系統不能在獨立的集中式云或數據中心平臺運行。相反,它們擴展這些平臺以支持越來越多的分布式設備及其數據。邊緣環境中的存儲系統必須滿足本地處理操作的需求,它們還必須滿足分散式基礎架構的數據管理要求。

某些邊緣環境使用文件或塊存儲系統—取決于工作負載和數據量,但是這些系統有局限性,并給分布式操作增加復雜性。因此,很多企業都希望對象存儲能夠支持邊緣方案。

對象存儲可提供高度分散且可擴展的架構,該架構由獨立單元(或對象)組成,每個單元都包含數據、元數據和標識符密鑰。企業在公共云平臺中廣泛使用對象存儲,對象存儲可以支持大量的非結構化數據。

由于其架構情況,對象存儲非常適合邊緣的分布式數據系統。它提供單個全局名稱空間,該名稱空間提供統一管理平面用于訪問數據。它符合HTTP、REST和Amazon S3等標準技術,可簡化數據訪問。其豐富的元數據使其易于搜索和管理數據,以及執行高級而全面的分析。

邊緣對象存儲提供幾乎無限的可擴展性,它還可避免分層文件系統帶來的復雜性。由于IT部門可以輕松地復制對象,因此還可以促進高效的災難恢復。

邊緣對象存儲解決了SAN和NAS系統的很多局限性,因為它提供點對點架構,可簡化操作并提高靈活性。相同的存儲操作運行在集中式環境以及邊緣系統中,這可提供跨越網絡和地理位置的一致、高效的存儲基礎架構。對象存儲還可以適應不斷變化的工作負載。它可以處理云原生應用程序—其中結合容器化和微服務等現代技術。

邊緣對象存儲和NVMe

對象存儲必須能夠滿足邊緣計算環境的性能要求。

在過去,對象存儲主要因其分布式和可擴展性而廣為人知,而不是其性能。元數據增加了開銷,數據修改可能很麻煩,并且固有的延遲會影響讀取操作。但是閃存SSD和NVMe的出現改變了對象存儲在數據中心和邊緣環境中的作用。

現在,有些供應商提供包括SSD的對象存儲系統,采用全閃存或混合配置。這些系統支持需要高IOPS和低延遲的工作負載,例如人工智能深度學習和大數據分析。企業還在邊緣環境中使用它們來處理和存儲來自分布式設備的數據。

為了進一步提高性能,某些全閃存存儲系統增加了對NVMe或擴展的NVMe-oF的支持。NVMe使應用程序能夠充分利用閃存SSD固有的高性能和低延遲。與SASSATA等傳統存儲訪問協議不同,NVMe是從頭開始設計,旨在最大程度地提高閃存性能并減少延遲。NVMe優化了命令提交并支持并行操作,這使得數據傳輸比舊協議所能實現的快得多。

閃存固態硬盤非常適合邊緣計算,因為它們可以提高存儲效率,它們可減少功耗并減少基礎架構的占用空間。NVMe最大限度地提高閃存的固有功能。借助Flash和NVMe,可以實現邊緣對象存儲。
編輯:lyn

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原文標題:邊緣對象存儲如何支持分布式計算

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