Емкие хранилища данных

29.09.2025 | Хранилища

Системы, обрабатывающие большие объемы критических данных, должны обеспечивать их доступность. Доступность описывается в процентах от общего времени, в течение которого запросы обслуживаются нормально. Для систем High Availability идеальным считается показатель 99,999% («пять девяток»), что соответствует примерно пяти минутам простоя в год. Планирование должно заранее учитывать RTO/RPO (время восстановления и допустимую потерю данных), SLA доступности (те же «девятки простоя»), масштабирование (вертикально или горизонтально), бюджет (облако vs. локальное, объем трафика) , безопасность/соответствие стандартам.

"Высшая лига" хранения данных пользуется развитыми аппаратными системами или SDS: распределенными объектными (Amazon S3, Google Cloud Storage) и файловыми кластерными хранилищами (GlusterFS, HDFS).

Впрочем, операторов больших данных - пруд пруди. Каждый из них исходит из собственных соображений по поводу ценности данных, стоимости простоя, целесообразности решений. Любая избыточность, ключевая особенность хранилищ высокой доступности, имеет свою цену. При всем удобстве и функциональности коммерческих SDS типа QuantaStor или Open-E JovianDSS , стоимость их программных лицензий привязана к емкости хранилищ, что на сотнях терабайт бьет по карману.

Поэтому пользуются спросом относительно недорогие аппаратные системы хранения данных начального уровня Dell PowerVault ME5, HPE MSA 2060, Lenovo ThinkSystem DE4200H, NetApp E2800 и им подобные. Они базируются на двух контроллерах, дисках SAS, расширяются с помощью SAS JBOD и более просты в развертывании по сравнению с кластерами SDS. Стоимость увеличения емкости равна цене JBOD с дисками. Собственные JBOD к хранилищам предлагают все производители СЗД, с ценой по своему усмотрению. На поле объемного хранения преимущество имеет тот, кто поддерживает сторонние JBOD индустриального стандарта. Такая "всеядность" избавляет покупателей от вендор-зависимости и расширяет свободу выбора. Цена имеет значение.

Неожиданно для многих на зрелый рынок SAN-хранилищ вышел ASUS, с семейством VS320D-RS12 / VS320D-RS26 .

ASUS VS320D-26 и ASUS VS320D-RS12

 

С одной стороны, этот шаг вызван желанием компании использовать канал поставок серверных платформ для продвижения смежного оборудования. С другой стороны, участников серверного рынка мотивирует стремительный рост спроса на демократические системы объемного хранения. Одним из конкурентных преимуществ хранилищ ASUS является совместимость с популярными JBOD Western Digital Ultrastar Data60 и Western Digital Ultrastar Data102. Гибридные платформы хранения данных Western Digital Ultrastar высотой 4U имеют два модуля ввода-вывода с 6 портами Mini-SAS HD на модуль и оснащаются 60/102 дисками SAS/SATA. Такими можно многократно наращивать емкость хранилищ ASUS до 4 JBOD на систему.

Western Digital Ultrastar Data60 JBOD

 

Партнерство ASUS из Western Digital предлагает хранилища высокой плотности по конкурентоспособной цене. За счет JBOD емкость систем хранения данных увеличивается до нескольких петабайт:

Одно хранилище ASUS / Один WD Ultrastar Data60 или Data102 JBOD / Дублированные пути

 

Одно хранилище ASUS / Четыре WD Ultrastar Data60 или Data102 JBOD / Дублированные пути

 

Один современный дата-центр YouTube может содержать более 100 петабайт видеоархивов. Одна "расшифровка" генетического кода, содержащаяся в биологическом образце, генерирует более 10 ПБ данных в год. Однако не нужно быть облачными операторами, учеными или исследователями искусственного интеллекта, чтобы хранить сотни терабайт данных. Массовым хранилищам тоже есть где приложиться.

 

Сценарий 1. Видеопроизводство

 

Сценарий 2.

 

Сценарий 3. Видеонаблюдение

Современные компании стремятся иметь на своей площадке масштабируемые хранилища, которые легко адаптируются к нагрузкам. В то же время затраты на инфраструктуру не должны превращаться в критический фактор. Поэтому рынок отказоустойчивых систем активно расширяется решениями с простым и доступным масштабированием. Главный ориентир здесь – соответствие стоимости хранения реальной ценности данных.