Москва
Мероприятия
Блог
Корзина
Регистрация Войти
main-bg
Блог

Программно-определяемая СХД (SDS) — невероятная экономия!

Концепция централизованного управления и доставки рабочего окружения конечному пользователю неоднократно доказывала свою экономическую эффективность и практическую целесообразность. Стоит отметить, что помимо экономической выгоды от снижения операционных затрат, внедрение облака также сопровождается и весомыми капитальными вложениями, в частности — в систему хранения данных.

Создание системы хранения данных — процесс не только затратный, но и технологически сложный. Ведь объемы данных, генерируемые в результаты рабочей деятельности организации, увеличиваются не пропорционально ее росту, а существенно его опережая, тем более в крупных компаниях. IT-департаменту необходимо заранее предусматривать варианты масштабирования данной системы, ее модернизации и т.д. Могут возникнуть ошибки: ведь то, что мы заложили в текущем году, уже через несколько лет не только морально, но и технологически устареет.

Возможно ли создать СХД, не ограничивая свой выбор в рамках решений отдельного вендора, сократить затраты на обслуживание СХД, увеличить доходность инвестированного в проект капитала (ROI), добавить новый функционал? Существует ли альтернатива классическому подходу в создании системы хранения данных и как будет выглядеть СХД в будущем?

Виртуализация ресурсов хранения

Известным подходом в создании СХД, активно использующимся в мире, является практика виртуализации ресурсов хранения. В ее основе лежит создание унифицированного контроллера СХД, способного объединять в единые логические пространства дисковые массивы любого вендора, поддерживающего любые протоколы передачи данных. Эти «виртуальные» СХД называют программно-определяемыми, представителями класса Software-Defined-Storage (SDS).

Мировым лидером в этом классе является компания Datacore (далее — DC) с решением SANsymphony-V.

В сущности, SANsymphony-V (SSV) — это программное-обеспечение, которое устанавливается на ОС Windows Server 2012R2 (2008R) и выполняет функции контроллера СХД. В качестве аппаратной платформы используется сервер x86-архитектуры. Таким образом, только вам решать какими техническими характеристиками (здесь имеется ввиду CPU, объем RAM, количество и типы сетевых интерфейсов) он будет обладать. Сервера Datacore (далее ноды) устанавливаются между хостами приложений (UNIX, HP-UX, Sun Solaris, IBM AIX, RedHat Linux, Suse Linux, VMware ESX/vSphere, Citrix XenServer, Windows Server 2012, 2012 R2, 2008, 2008 R2 2003, 2000, Hyper-V, Windows 8, 7, XP) и любой дисковой подсистемой

Использование данного подхода позволяет не ограничиваться в выборе единого поставщика СХД, а комбинировать – приобретать то, что нужно, а не то, что можно.

Таким образом, в случае нехватки бюджета на конкретную модель СХД можно создать ее самому с использованием Datacore.

Вы получите решение, способное конкурировать в функциональном плане с СХД Hi-End уровня, в ценовых категориях от $100 000, за меньшие деньги. SSV предназначено для Enterprise заказчиков: показатель экономической эффективности становится очевиднее при больших объемах данных. Арифметика простая, чем больше — тем экономически эффективнее!

Функционал

Внедрение SSV может быть обусловлено рядом инициатив, начиная с точечного внедрения, к примеру, с целью повышения производительности, существующей СХД под хранение баз данных и использования 30 дневных лицензий для переноса данных между площадками, до масштабного внедрения SDS на весь пул дисковых подсистем.

С функциональной точки зрения мы имеем следующее:

  • высокопроизводительный кэш. DataCore использует весь свободный объем ОЗУ (до 1 Tb на ноду) серверов под высокопроизводительный мега-кэш и позволяет получить прирост производительности существующих дисковых подсистем от 3 до 10 раз;
  • синхронную репликация данных для обеспечения отказоустойчивости (Fault Tolerance);
  • механизмы оптимизации использования дискового пространства (Disk Pooling, ThinProvisioning и т.д.);
  • создание динамической иерархической системы хранения данных (AST – Automatic Storage Tiering). DataCore позволяет создать до 15 уровней с динамическим назначением профилей как для ресурсов хранения, так и для данных, c автоматическим перераспределением блоков между уровнями;
  • RAID Striping — возможность строить программные RAID0 и RAID1, даже если подключенный DAS этого не может;
  • Load Balancing — автоматическая балансировка размещения данных на дисковых ресурсах;
  • Performance Analysis —визуальные и статистические инструменты предоставления данных о всевозможных параметрах производительности с указанием «узких» мест;
  • Synchronous Mirroring & Auto Failover — синхронная репликация и механизмы автоматического восстановления после сбоев. Функция самолечения дисковых пулов: если физический диск в пуле выходит из строя (или администратор отмечает диск как диск для замены), DataCore автоматически восстанавливает пул на доступных ресурсах;
  • Virtual Disk Migration — простая и эффективная миграция данных с физических ресурсов в виртуальные и обратно без остановки приложений;
  • Continuous Data Protection (CDP) & Recovery — «живой» журнал изменений на указанном диске с возможностью восстановления из любого состояния или временной точки;
  • Online Snapshots;
  • Remote Replication — асинхронная репликация на удаленный сайт (катастрофоустойчивость);
  • Advanced Site Recovery (ASR) — набор инструментов эффективного автоматического восстановления данных с резервного сайта;
  • Random Write Accelerator — преобразование случайной записи в последовательную.

Функционал дедупликации, как можно заметить, не упоминается, но на самом деле повторяющиеся блоки данных, попадающих в кэш, единожды записываются, поэтому алгоритмы дедупликации все-таки присутствуют. Datacore в качестве приоритета ставит производительность и рациональное использование ресурсов. Остановимся на этом поподробнее.

Увеличение производительности

Каждая нода Datacore может использовать до 1 ТБ ОЗУ в качестве кэш-памяти, что значительно лучше использования SSD-дисков под кэш. Блоки данных кэшируются как на запись, так и на чтение. При этом используется механизм упреждающего чтения, т.е. блоки наиболее горячих данных автоматически подгружаются в кэш в зависимости от временных интервалов их использования.

Как правило, рост производительности составляет 300%-400%.

Рациональное использование ресурсов хранения

Концепция SDS подразумевает создание иерархичной системы хранения данных с автоматическим перемещением блоков между необходимыми по производительности в данный момент времени дисками. Экономическую целесообразность данного подхода можно объяснить на примере приобретения флэш-массива под хранение базы данных. Учитывая тот факт, что вся БД не может быть «горячей» (по статистике, лишь на 30% своего объема) в единый момент времени, то логично предположить, что большая ее часть занимает флэш-массив нерационально. Правильнее было бы «отпилить» от всего флэш-массива эти 30% и объединить их с дисками меньшей производительности, тем самым высвобождая оставшиеся 70% под другие задачи.

Похожая ситуация может возникнуть при масштабировании СХД за счет дозакупки новой полки с SSD-дисками, когда в наличии уже есть не до конца используемая СХД с дисками SAS. Рационально было бы объединить их в единую логику, создать двухуровневую СХД, тем самым задействовав уже имеющиеся ресурсы.

В отличие от классической СХД, имеющей, как правило, 3 уровня (SSD, SAS, SATA), SSV предоставляет возможность создавать до 15 уровней, основанных на стоимости, производительности и емкости дисков. Перемещение блоков между уровнями происходит в режиме real-time, задержек в принятии решения о перемещении блоков между уровнями в виде сбора суточной информации и ее анализа не происходит. При этом добавление или удаление физического диска из пула не приводит к каким-либо простоям.

Для заказчиков, планирующих создание отказоустойчивой (катастрофоустойчивой) СХД, SSV станет волшебным средством, позволяющим решить задачу максимально быстро и с минимальными рисками. По сути, необходимо будет ответить всего на два вопроса: какой объем дискового пространства необходим и какой производительности. При этом показатель производительности можно смело увеличить в 2-3 раза, что позволит не промахнуться в выборе нужной дисковой подсистемы.

В принципе, внедрение SSV сопровождается созданием отказоустойчивого решения (минимум 2 ноды). Соображения простые: данные должны быть доступы всегда, без ограничения производительности (при наличии только 1 ноды кэш не работает на запись ввиду риска потери данных в случае сбоя в электропитании).

Подводя итог можно сказать, что SSV позволит, как минимум, рассмотреть альтернативное решение задач, которые стоят перед IТ-департаментом. Оценить экономическую эффективность SDS можно в каждом конкретно взятом случае.

Практика показывает, что заказчики, внедрившие Datacore, не остались равнодушными к данному решению: начав с малого, сегодня они доверяют этому продукту управление все большими массивами данных в инфраструктуре своей компании.

За более подробной информацией по решению Datacore вы можете обращаться к Ивану Орлову, ведущему менеджеру по развитию бизнеса Департамента инфраструктурных решений Управления сервисов Softline
Звоните: +7 (495) 232-00-23 доб. 1527

Пишите: Ivan.Orlov@softline.ru

Новости, истории и события
Смотреть все
ГК Softline вошла в рейтинг самых эффективных ИТ-компаний России
Новости

ГК Softline вошла в рейтинг самых эффективных ИТ-компаний России

08.08.2025

ActiveCloud (ГК Softline) помог крупнейшему производителю безалкогольных напитков повысить качество обслуживания клиентов
Новости

ActiveCloud (ГК Softline) помог крупнейшему производителю безалкогольных напитков повысить качество обслуживания клиентов

07.08.2025

Polymatica EPM компании SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline)  включена в Единый реестр российского программного обеспечения
Новости

Polymatica EPM компании SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) включена в Единый реестр российского программного обеспечения

07.08.2025

Академия АйТи FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) обучила российских HR-специалистов навыкам и инструментам для цифровой трансформации компаний
Новости

Академия АйТи FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) обучила российских HR-специалистов навыкам и инструментам для цифровой трансформации компаний

07.08.2025

ГК Softline заняла 2 место в рейтинге крупнейших ИТ-поставщиков в банках
Новости

ГК Softline заняла 2 место в рейтинге крупнейших ИТ-поставщиков в банках

07.08.2025

ГК Softline третий год подряд в топ-3 крупнейших ИТ-групп России — устойчивый лидер инноваций и роста
Новости

ГК Softline третий год подряд в топ-3 крупнейших ИТ-групп России — устойчивый лидер инноваций и роста

07.08.2025

«Газпромтранс» разработал более 70 программных роботов на отечественной платформе для автоматизации бизнес-процессов ROBIN SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline)
Новости

«Газпромтранс» разработал более 70 программных роботов на отечественной платформе для автоматизации бизнес-процессов ROBIN SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline)

06.08.2025

Polymatica BI от SL Soft FabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) вошла в ТОП-3 BI-решений
Новости

Polymatica BI от SL Soft FabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) вошла в ТОП-3 BI-решений

06.08.2025

«Инферит ОС» (кластер «СФ ТЕХ» ГК Softline) подтвердил совместимость ОС «МСВСфера» 9 и платформы корпоративных коммуникаций DION
Новости

«Инферит ОС» (кластер «СФ ТЕХ» ГК Softline) подтвердил совместимость ОС «МСВСфера» 9 и платформы корпоративных коммуникаций DION

06.08.2025

ОС «МСВСфера» от «Инферит ОС» (кластер «СФ ТЕХ» ГК Softline) заняла 9 место в рейтинге CNewsMarket
Новости

ОС «МСВСфера» от «Инферит ОС» (кластер «СФ ТЕХ» ГК Softline) заняла 9 место в рейтинге CNewsMarket

06.08.2025

ГК Softline внедрила на предприятии пищевой промышленности систему управления привилегированным доступом Indeed PAM
Новости

ГК Softline внедрила на предприятии пищевой промышленности систему управления привилегированным доступом Indeed PAM

06.08.2025

ГК Softline объявляет о создании технологического Кластера «Софтлайн Технологии» («СФ ТЕХ»)
Новости

ГК Softline объявляет о создании технологического Кластера «Софтлайн Технологии» («СФ ТЕХ»)

06.08.2025

ГК Softline проведет Security Summit 2025
Новости

ГК Softline проведет Security Summit 2025

05.08.2025

Отраслевые конкурсы как драйвер: в России растёт число решений по кибербезопасности
Новости

Отраслевые конкурсы как драйвер: в России растёт число решений по кибербезопасности

05.08.2025

Решение Planmatic от Enterchain FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) включено в Реестр российского ПО
Новости

Решение Planmatic от Enterchain FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) включено в Реестр российского ПО

05.08.2025

Группа «Борлас» (ГК Softline) представила решение для лазерной сварки на базе ИИ на МОРИНТЕХ-ПРАКТИК
Новости

Группа «Борлас» (ГК Softline) представила решение для лазерной сварки на базе ИИ на МОРИНТЕХ-ПРАКТИК

05.08.2025

ПАО «Софтлайн» объявляет о начале приема оферт на получение акций ПАО «Софтлайн» в биржевом порядке в рамках третьего этапа обмена ГДР Noventiq Holdings plc
Новости

ПАО «Софтлайн» объявляет о начале приема оферт на получение акций ПАО «Софтлайн» в биржевом порядке в рамках третьего этапа обмена ГДР Noventiq Holdings plc

04.08.2025

ГК Softline примет участие в ИТ-Пикнике 16 августа
Новости

ГК Softline примет участие в ИТ-Пикнике 16 августа

01.08.2025

Практическое руководство по защите коммерческой тайны в России: пошаговые инструкции и правовые аспекты
Блог

Практическое руководство по защите коммерческой тайны в России: пошаговые инструкции и правовые аспекты

05.08.2025

Импортозамещение в 2025 году
Блог

Импортозамещение в 2025 году

01.08.2025

Искусственный интеллект для медицины: реалии 2025 года
Блог

Искусственный интеллект для медицины: реалии 2025 года

24.07.2025

Топ российских производителей ноутбуков 2025: специализация и ведущие модели
Блог

Топ российских производителей ноутбуков 2025: специализация и ведущие модели

21.07.2025

ИБ-консультанты: кто спасет бизнес от утечек и хакерских атак
Блог

ИБ-консультанты: кто спасет бизнес от утечек и хакерских атак

18.07.2025

TMS-системы: рациональный и интеллектуальный подход к управлению тестированием
Блог

TMS-системы: рациональный и интеллектуальный подход к управлению тестированием

17.07.2025

Востребованные ИТ-профессии в 2025 году
Блог

Востребованные ИТ-профессии в 2025 году

15.07.2025

Без паники: как управлять ИТ-инфраструктурой без SCCM
Блог

Без паники: как управлять ИТ-инфраструктурой без SCCM

07.07.2025

ЦОД: основные компоненты, классификация и системы безопасности
Блог

ЦОД: основные компоненты, классификация и системы безопасности

04.07.2025

Критическая информационная инфраструктура: все, что нужно знать о КИИ
Блог

Критическая информационная инфраструктура: все, что нужно знать о КИИ

01.07.2025

SimpleOne HRMS: автоматизация управления персоналом для повышения лояльности сотрудников и эффективности бизнеса
Блог

SimpleOne HRMS: автоматизация управления персоналом для повышения лояльности сотрудников и эффективности бизнеса

27.06.2025

Технологии умного города: от ИИ до RPA
Блог

Технологии умного города: от ИИ до RPA

25.06.2025

ГК Softline развивает наукоемкое ПО для инженерного анализа (САЕ)
Блог

ГК Softline развивает наукоемкое ПО для инженерного анализа (САЕ)

23.06.2025

Российские облачные сервисы: преимущества, особенности и выбор
Блог

Российские облачные сервисы: преимущества, особенности и выбор

20.06.2025

VPS: что это и когда он необходим бизнесу
Блог

VPS: что это и когда он необходим бизнесу

17.06.2025

Яндекс 360: эволюция решений для цифровой трансформации бизнеса
Блог

Яндекс 360: эволюция решений для цифровой трансформации бизнеса

11.06.2025

Платформизация, безопасность ИИ и активная защита малого бизнеса — «Лаборатория Касперского» об ИБ-рынке
Блог

Платформизация, безопасность ИИ и активная защита малого бизнеса — «Лаборатория Касперского» об ИБ-рынке

09.06.2025

Генеративный ИИ в промышленности: роботы, агенты и «Индустрия 6.0»
Блог

Генеративный ИИ в промышленности: роботы, агенты и «Индустрия 6.0»

04.06.2025

ИТ-решения, кейсы, новости
в Telegram-канале Softline
Подписаться