什么是存算分离?存算分离的优势
一、存算分离的概念与架构
存算分离是一种全新的数据架构设计理念,将计算层与存储层解耦,形成独立的分布式系统。其架构通常包括三个层次:数据分析层、计算层和存储层。这种设计旨在满足以下三大需求:
1. 数据灵活性:让数据可以开放给不同的业务模块用于分析。
2. 独立扩展能力:计算和存储资源可根据需要分别扩展。
3. 资源隔离:计算和存储资源互不干扰,优化利用效率。
随着网络和存储设备的性能不断提升,云计算厂商通过硬件和软件的深度协作提供了加速服务,促使企业纷纷采用云存储模式。为了满足企业对大数据的分析需求,逐渐形成了存算分离架构(Disaggregated Storage and Compute Architecture),即将数据存储和计算功能独立部署。
二、存算分离架构的背景与演进
1. 数据架构演变的历史进程
数据架构的发展往往与技术的演进密切相关。从上世纪90年代至今,企业的需求不断推动数据架构的变革:
1990年代:企业开始采用开源数据库支持Web应用,由于免费特性,这种模式在当时大受欢迎。
2000年代初:随着数据量的增加,单台物理服务器难以完成分析任务,企业转向大规模并行处理(MPP)数据库。
2010年前后:MPP数据库逐渐无法满足现代数据分析的灵活性需求,企业开始转向Hadoop架构,实现计算与存储一体化。
然而,随着5G、物联网(IoT)等新技术的兴起,数据量呈现爆发式增长,传统存算一体化架构暴露出一些局限性。
2. 存算一体化的局限性
1. 资源利用率低:
日志留存类业务数据调用频率低,导致CPU利用率偏低,计算资源被闲置。
集群资源无法动态共享,导致不同集群在业务高峰期与低谷期资源分配不均,资源利用率低于25%。
2. 高昂的成本:
计算和存储必须按比例绑定,扩容不灵活。
采用三副本存储模式,增加了大规模集群的存储成本。
3. 运维复杂度高:
随着业务复杂度提升,需要不断优化服务器配置。
多种服务器型号导致维护难度加大,同时增加了机房空间和能源成本。
三、存算分离的优势
为了克服上述局限性,存算分离应运而生,为企业提供了更灵活的数据管理模式。
1. 提高资源利用率,降低成本
按需扩展:计算和存储可弹性扩展,避免资源浪费。
灵活调度:优化CPU和磁盘资源,提高系统运行效率。
2. 简化运维,提升系统可靠性
使用外置存储提升数据备份和恢复的便捷性。
延长硬件设备的使用寿命,减少冗余设备的需求。
四、存算分离的未来:1.0与下一代的对比
1. 存算分离1.0的局限性
解决了存储和计算资源的灵活扩展问题,但数据链路较长,存在数据孤岛现象。
数据的搬迁仍需耗费大量时间和成本,无法实现真正的实时分析。
2. 下一代存算分离的特点
下一代存算分离架构聚焦于数据价值的实时挖掘和融合分析:
湖仓一体化:将数据湖与数据仓库融合,形成Data Lakehouse,提升数据分析效率。
一湖多云:数据湖支持多个云平台的接入,实现数据跨平台流转。
计算灵活部署:数据存储可保留在本地,而计算资源部署在公有云,实现计算资源的敏捷扩展。
五、存算分离与多层存储的结合
1. 多层存储的必要性
随着数据量不断增长,企业需要区分热数据和冷数据。
热数据:频繁访问的近期数据,通常占总数据量的15%-25%。
冷数据:历史数据,使用频率较低,但在特定场景下仍有价值,约占75%-85%。
2. 多层存储的实施
通过将存储集群划分为热集群和冷集群:
热集群:存储近期数据,性能需求较高。
冷集群:采用纠删码(EC)技术降低存储成本,实现高可用性。
六、存算分离与计算混部的结合
1. 计算混部的策略
通过在线与离线计算的混合部署,可以优化服务器资源的使用效率。
在线计算:高峰期集中在白天10:00-24:00。
离线计算:高峰期集中在凌晨0:00-8:00。
2. 实施案例
某企业在试点项目中,将离线计算任务迁移至在线业务低峰期的服务器上,成功减少了服务器资源的浪费,实现了计算混部的优化。
七、云环境下的存算分离
1. 云环境中的部署特点
在云环境中,大数据平台往往采用对象存储(如S3、OSS)来替代传统的HDFS。通过云主机搭建计算引擎,并结合Block Cache缓存机制,减少对象存储访问延迟。
2. 性能优化的挑战
采用对象存储时,需要特别关注性能瓶颈:
删除操作的低效:对于大目录的删除,性能可能会成为计算性能的瓶颈。
数据覆盖的复杂性:频繁的insert overwrite操作可能降低计算效率。
八、存算分离在不同行业的应用
1. 金融行业:提升数据共享效率,减少数据重复存储,缩短数据分析链路。
2. 政务平台:实现数据在不同应用间的共享,支持资源的弹性调度。
3. 通信运营商:降低运营成本,提高资源利用率,实现全国算力网络的统一管理。
九、结论:迈向下一代存算分离
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:niceseo6@gmail.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。
评论