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數據驅動下,選擇一款合適的存儲系統很重要

企業動態
數字化轉型的熱潮讓企業意識到了數據更廣泛的潛力,并建立自己的數據策略,以數據驅動精準決策、客戶體驗提升、工作效率改善。然而,“60%的企業在數字業務方面比較無能為力,” Gartner的副總裁Dave Aron說:“盡管82%的CEO計劃進行轉型,但只有22%的CEO認為有必要對其商業模式進行重大改變。”

 數字化轉型的熱潮讓企業意識到了數據更廣泛的潛力,并建立自己的數據策略,以數據驅動精準決策、客戶體驗提升、工作效率改善。然而,“60%的企業在數字業務方面比較無能為力,” Gartner的副總裁Dave Aron說:“盡管82%的CEO計劃進行轉型,但只有22%的CEO認為有必要對其商業模式進行重大改變。”

究其原因,企業想要挖掘并利用數據,主要難點之一在于激增的運營數據,多元化的數據類型和龐大的數據規模對企業挖掘數據價值構成了不小的考驗。

強健數據存儲,解鎖數據價值

從業務報表到數據倉庫,再到數據湖,企業數據的元素趨于非結構化。如果缺乏高性能的數據系統和存儲系統,就難以解鎖數據的價值,想要跟上數據激增的趨勢,將數據轉換為數據資本,任何企業都需要可擴展、靈活的數據存儲系統來支撐。

對于專注于用戶數據“存”、“管”、“算”需求的極道來說,解鎖數據價值就是從數據資源利用效率層面為用戶帶來整體性的系統價值。極道企業級數據應用提供了一系列的存儲解決方案,這些存儲解決方案在架構設計上考慮不同的I/O特征和應用場景,為各種數據提供了靈活性和選擇。

分布式文件存儲系統ALAMO

極道分布式文件存儲系統ALAMO采用高密度設計,每個存儲單元中配置了大量磁盤,可聚合多個存儲單元的容量、處理能力和帶寬資源,便于大量客戶端同時數據訪問。

1 設計更靈活

ALAMO通過靈活的設計結構,既可以全部對稱部署,又可以在超大規模的情況下非對稱部署,實現大數據容量和小的元數據聚合代價,滿足海量復雜數據對大容量、高寬帶和頻繁元數據操作的要求。

2 數據更安全

隨著數據量的增加和性能要求的提升,ALAMO可隨存儲單元的增加不斷上升,整體無單點瓶頸,能夠輕松擴展至上百節點,達到PB甚至EB級容量。ALAMO靈活的數據冗余策略,以及高可用架構完美的滿足了客戶對數據高可靠、高可用性的需求。

同時,ALAMO能夠對核心元數據提供多副本保護,用戶可自定義周期對數據進行校驗,ALAMO所有組件的冗余設計,保證在故障發生時及時發現,并自動切換,確保數據服務的高可用。

高性能統一分布式存儲系統ANNA

面對高IOPS和元數據密集應用,極道在分布式存儲系統基礎上潛心研發了另一款高性能、高可靠的非結構化統一分布式存儲系統ANNA。ANNA能夠隨節點數量增加線性增加,并且高度智能化,可根據數據熱度提供智能存儲分層策略,利用負載均衡策略消除性能瓶頸。

1 超強的使用性能

ANNA擁有非凡的IOPS性能,以及對小文件讀寫能、元數據處理的超級性能。系統內置的存儲池自動分層技術,能夠根據數據的訪問熱度,自動將數據遷移到合適的資源池內,并對場景進行優化,在元數據密集性、計算密集型等環境中,展現非凡能力。 靈活的數據

2 以高可靠和自愈能力提供數據保護

在運維過程中,ANNA還能夠以可視化的方式對數據進行故障監測、警告,并自動生成日志分析,對數據系統進行運維。

同時,ANNA還能夠對數據在預定義的故障域內進行靈活保護,可將數據放置到故障域定義的不同節點或不同硬盤上,確保在多個硬盤或者節點出現故障時數據不丟失、服務不中斷。在磁盤故障的時候,系統能夠做到無縫自動恢復,保證數據的冗余足夠,盡可能有效避免系統降級運行。

在運維過程中,ANNA還能夠以可視化的方式對數據進行故障監測、警告,并自動生成日志分析,對數據系統進行運維。

探尋存儲空間之外的協同設計

極道所有產品都圍繞著數據的“存”“管”“算”,因此,極道還為客戶提供了超過存儲空間外的“應用感知”及“數據感知”。

當存儲與計算協同:

根據極道獨創的“應用感知”理念,當存儲與極道融合計算系統Achelous協同時,極道存儲系統能夠跟計算系統配合在一起,利用計算系統分析出來的多樣化數據存取模式,在調度數據計算任務的同時以帶外方式給存儲系統以一定的提示,明確指引存儲系統能夠在處理某些數據的過程中以特定的優化方向盡可能的適應應用的數據存取模式,最大化的發揮存儲系統的性能優勢,以消除在數據計算過程中的IO瓶頸,提高CPU的利用率。

當存儲與管理協同:

當存儲與極道的元數據實時管理系統MetaView協同時,系統還能夠智能地追蹤元數據變化,自動提取數據特征信息,并根據數據特征快速發現數據,動態組織數據集和數據溯源。

目前,極道分布式文件存儲系統ALAMO及統一分布式存儲系統ANNA,以其高性能、高可靠、高穩定的運行優勢,共在全球部署了超過100PB的容量,且在70+月的在線時長中保持著數據0丟失的成績。

責任編輯:趙立京 來源: 網絡
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